１. データバイアスの壁

課題: 生成AIは大量のデータを使って学習しますが、そのデータに偏りがあると、偏ったアウトプットを生成してしまう可能性があります。

例:

• 特定の人種や性別に偏ったデータで学習した顔認識AIが、特定の人種や性別に対して差別的な結果を出力してしまう。
• 女性よりも男性が多く登場するデータで学習した文章生成AIが、「医者」といった職業を男性だと決めつけて文章を生成してしまう。

解決策:

• データ収集時に多様性を意識し、偏りを減らす。
• バイアスを含むデータを除去する技術を開発する。
• AIの出力結果を監視し、バイアスがかかっている場合は修正する仕組みを作る。

今後の展望:

• より公平なデータセットが構築され、AIのバイアス問題は改善されていくことが期待される。
• バイアスを検出・修正する技術も進化し、より信頼性の高いAIが実現するだろう。

２. 創造性の限界

課題: 現状の生成AIは、既存データの組み合わせからアウトプットを生み出しており、本当の意味での「創造性」は持ち合わせていません。

例:

• 画家風の絵画を生成できても、全く新しい芸術的概念を生み出すことは難しい。
• 小説の執筆を支援できても、人間の作家のように深いテーマ性や複雑なストーリーを独自に作り出すことは困難。

解決策:

• AIに「好奇心」や「探求心」といった概念を学習させる研究を進める。