人工知能 （じんこうちのう、英 :artificial intelligence ）、AI （エーアイ）は、「『計算 （computation ）』という概念と『コンピュータ （computer ）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学 （computer science ）の一分野」を指す語[ 1] [ 注釈 1] [ 2] 情報処理システム の設計や実現に関する研究分野」ともされる[ 3] ジョン・マッカーシー [ 4] 日本大百科全書 (ニッポニカ)』で情報工学 者の佐藤理史は次のように説明した[ 1]
「 誤解を恐れず平易にいいかえるならば、「これまで人間にしかできなかった知的な行為（認識、推論、言語運用、創造など）を、どのような手順（アルゴリズム ）とどのようなデータ （事前情報や知識）を準備すれば、それを機械的に実行できるか」を研究する分野である[ 1] 」
AIの研究開発は「人工知能学」とも呼ばれる[ 5] [ 6] [ 7] [ 8] コンピュータ科学 部 人工知能・意思決定論科」[ 9] 情報工学科 [ 10] [ 11] [ 12] 情報理工学科 コンピュータ科学専攻などで行われている[ 10] [ 13] [ 注釈 2] [ 16] SF 作家らは筋書きを面白くするためにディストピア 的未来を好む傾向があるとされている[ 17] 革命 的な科学技術 （出版・配管・航空旅行・電話システム）について言えば、これらの科学技術は全て好影響を与えてきた と同教科書では掲載されている[ 17]
出典 定義・解説 日本語辞典『広辞苑 』 推論・判断などの知的な機能を備えたコンピュータ・システム [ 18] 百科事典『ブリタニカ百科事典 』 科学技術 > コンピュータ … 人工知能（AI）。一般的に知的存在に関連している課題をデジタルコンピュータやコンピュータ制御のロボットが実行する能力 〔アビリティ〕 [ 19] 人工知能学会 記事「教養知識としてのAI」『人工知能とは何か』という問いに対する答えは，単純ではない．人工知能の専門家の間でも，大きな議論があり，それだけで1 冊の本となってしまうほど，見解の異なるものである．そのような中で，共通する部分を引き出して，一言でまとめると，『人間と同じ知的作業をする機械を工学 的に実現する技術 』といえるだろう [ 20] 学術論文 「深層学習と人工知能」人工知能は，人間の知能の仕組みを構成論 的に解き明かそうとする学問 分野である [ 21] 学術論文「人工知能社会のあるべき姿を求めて」 人工知能をはじめとする情報技術はあくまでツール [ 22]
人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア 群・コンピュータシステム 、アルゴリズム とも言われる（知的エージェント も参照）[ 23]
等がある[ 23] [ 注釈 3]
ある種の観点では、人工知能の70年以上の歴史とは、概念が入れ子状に派生してきた過程である[ 26]
1950年代から始まった初期の人工知能は、人間がルールを与える「探索と推論 」（第1次ブーム）と「知識 表現」（第2次ブーム）が中心だったが限界に至り[ 27] [ 28] 機械学習 」へ移行[ 26] [ 28] ディープラーニング （深層学習）」が画像認識 や囲碁で人間を凌駕し[ 26] [ 29] [ 30] 生成AI 」が社会に普及し[ 31] [ 24] [ 32] [ 33] [ 34] 汎用人工知能 [ 26]
Googleは2011年以降、AIの基礎研究を行う「Google Brain」と呼ばれる専門組織を社内に立ち上げ、彼らが主導する形でカナダで創業したDNN Researchを買収したり、英国DeepMindを買収するなど国際人材獲得に熱い投資を開始している。2015年には「TensorFlow [ 35] GPUやクラウド上も含め人工神経回路網の重み学習工程を計算グラフとして処理できるようにした。翻訳や検索、音声認識、写真分類といったアプリケーション構築にTensorFlowが使用された。 [要出典
Google はアレン脳科学研究所と連携し脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。2016年の時点で、Googleが管理しているBrainmapのデータ量は1ゼタバイト に達する[ 36] [ 37] [ 38] 脳の仕組みをAIに取り入れる方向性から、取り入れず工学的な発展アプローチまで幅広く基礎研究を進めている大企業である。また基礎だけでなく応用実装(バイオから核物理まで)も幅広い。 [要出典
マイクロソフトは「AI for Good Lab」（善きAI研究所）を設置し、eラーニングサービス「DeepLearning.AI」と提携している[ 39]
中国は2016年の第13次5か年計画 からAIを国家プロジェクトに位置づけ[ 40] 中国脳計画 （英語版 ） [ 41] [ 42] [ 43] マサチューセッツ工科大学 (MIT) のエリック・ブリニョルフソン （英語版 ） 情報技術イノベーション財団 （英語版 ） プライバシー 意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている[ 44] [ 45] [ 46] スーパーコンピュータ の研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している[ 47] [ 48] [ 49] FRVT （英語版 ） ImageNet などAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している[ 50] [ 51] マイクロソフト 、Apple などの幹部でもあった台湾系アメリカ人 科学者の李開復 は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『AI超大国：中国、シリコンバレーと新世界秩序 （英語版 ） [ 52] [ 53] 新冷戦 の延長として米中のAI技術競争は人工知能冷戦 （英語版 ） [ 54]
フランス大統領エマニュエル・マクロン はAI分野の開発支援に向け5年で15億ドルを支出すると宣言し[ 55] 富士通 などを招致した。イギリスともAI研究における長期的な連携も決定されている。EU全体としても、「Horizon 2020」計画を通じて、215億ユーロが投じられる方向。韓国は、20億ドルを2022年までに投資をする。6つのAI機関を設立し褒賞制度も作られた。目標は2022年までにAIの世界トップ4[ 56]
日経新聞調べによると、国別のAI研究論文数は1位米国、2位中国、3位インド、日本は7位だった[ 57] 東京大学 をはじめ工科大学、その他NTTデータ や富士通といった民間企業がAIの技術開発を進めてきた。ニューラルネットの基礎研究ではかつて先陣を切っていたものの、その後の米国による深層学習再興には乗り遅れたという指摘がある。
ソフトバンクグループ（SBG） 2025年1月、ソフトバンクグループ （SBG）の孫正義 は、アメリカのOpenAI と共同会社「スターゲート」を設立し孫がその会長に就任し、当初1千億ドル（約 15.5兆円）を投資し、アメリカのテキサス州にAI開発に使うデーターセンターの建設を予定と発表した。その後に他地域にも展開し、4年間で投資額を最大で5千億ドル（77.8兆円）に増やす見込みという[ 58] [ 59]
人工知能が突如として爆発的に成長する中、人間のために役立つ人工知能という考え方もこれまで以上に重要になっている[ 60] 機械学習 や深層学習 は、特化型AI（Artificial Narrow Intelligence：ANI）として自然科学や工学の領域で活用されている。以下に列挙するのは高度な事例 である。 [要出典
タンパク質の折り畳み の高精度予測[ 61] 自然言語処理によるRNAコドン配列 の解析[ 62] 気象物理過程式のパラメータ逆推定および気象モデル の最適統合[ 63] プレート境界の摩擦パラメータ推定、すべり量、発生サイクルを学習させることによる地震発生時期の予測[ 64] iPS細胞の生死などの状態、分化と未分化、がん化などの非標識判別[ 65] 膨大な論文・公開特許から化合物の物性値や製法を抽出し知識ベース 化できる化学検索エンジン[ 66] 薬剤 、分子探索、活性化合物構造の自動提案[ 67] 宇宙の大規模構造 の偏りをもたらした初期の物理パラメータを推定、宇宙全体の3Dシミュレーション の効率 化[ 68] 画像分類CNNを使用したマウス脳神経の自動分類、回路自動マッピング[ 69] GAN と回帰モデル による複雑材料系(充填剤や添加剤)の特性予測[ 70] CAD設計手法の一つであるトポロジー 最適化における、制約条件と解析結果の因果関係の抽出[ 71] 第一原理計算 (DFT計算 )よりも10万倍以上高速な、55元素の任意の組み合わせの原子構造 を高い精度で再現できる原子シミュレーター を用いた材料探索[ 72] 流体力学の方程式 を使わない、流体シミュレーション[ 73] 医療診断 用 視覚言語モデル[ 74] ロボットの動作生成[ 75] 科学的再現性の危機の解決、つまり科学論文に意図的に嘘、再現実験をしても再現しないことが書かれている場合 にそれを見抜くための、論文の正確性と透明性の分析[ 76] コーディング （プログラミング ）の自動化[ 77] 医療現場ではAIが多く活用されており、最も早く導入されたのは画像診断と言われている。レントゲンやMRI画像の異常部分を検知することで、病気の見逃し発見と早期発見に役立っている。また、AIがカルテの記載内容や患者の問診結果などを解析できるよう、自然言語処理技術の発展も進んでいる。今後はゲノム解析による疾病診断、レセプトの自動作成、新薬の開発などが行えるよう期待されている[ 78]
また、症例が少ない希少疾患の場合、患者の個人情報の保護が重要になるため、データを暗号化した状態で統計解析を行う秘密計算技術にAIを活用して、データの前処理、学習、推論を行えることを目指す研究が行われている[ 79]
計算神経科学や人工知能の産物である、ChatGPTと同様の大規模言語モデル は、逆に今、脳神経科学研究の理解に寄与している[ 80] [ 81]
AIを搭載した収穫ロボットを導入することで、重労働である農作業 の負担を減らしたり、病害虫が発生している個所をAIでピンポイントで見つけだして、農薬散布量を必要最小限に抑えたりすることが可能になる。AIで事前に収穫量を正確に予測できれば、出荷量の調整にも役立つ[ 82]
Googleは農作物のスキャニングと成長記録を行う農業AIロボット「Don Roverto」を開発。苗ひとつひとつの個体識別を行い、各苗の成長記録をとり実験を繰り返すことで学習し、苗をひと眼見るだけで厳しい環境下でも耐えられる気候変動に強い種を瞬時に見つけ出せる[ 83]
世界的な関心や社会貢献の観点からも、人工知能は国連が推進する持続可能な開発目標 (SDGs) の達成に貢献する[ 84]
2022年秋に大規模言語モデル 生成AI のChatGPT が公開されて以来、人と会話して人を援助することが可能になった。生成AIは人間を模倣しようとするが、質の高い返答を生成させるには、質問する側の人間があらかじめ言葉で詳細な指示をすることが必要であり、その指示を作文する技術がプロンプトエンジニアリング であり、生成AIが人間の期待どおりに機能するよう入力テキストを作文する技術であり、そこには創造性と試行錯誤することも含まれる[ 85]
2023年10月、『ネイチャー』誌で、ウィキペディアの信頼性が人工知能によってついに向上する可能性が示された[ 86] [ 87]
児童のサポート 子ども のネット上の安全に人工知能を入れることは、国連や欧州連合で継続的に注目されている[ 88] [ 89]
2歳児の失読症 の診断 など、子どもの発達にも寄与している[ 90]
米国アルファベット 社傘下のウェイモ は、2021年からカリフォルニア州サンフランシスコで24時間365日営業の自動運転タクシーを運行しており[ 91] [ 92] 資金調達 に成功して他社を突き放しその上で実験段階も完了したことで、2024年にはすでに実験走行は激減し、すでに自動運転車開発・運用企業の統合や分別の時代に入っている[ 93] 永平寺町 では実証実験に成功した。[ 94]
2023年現在、人工知能を用いたサービスが日常生活に浸透してきている。PCやスマートフォンの画像認識による生体認証や音声認識によるアシスタント機能はすでに普通のサービスとなっている。AIスピーカー も普及してきている。人工知能は、台風被害の予測、地震被災者の支援、健康のための大気汚染の把握などにも応用されている[ 39] しかし導入された単純なAIアルゴリズムは後にAIと呼ばれなくなる傾向がある。これを”AI効果”と呼ぶこともある。 [要出典
音楽分野は、既存の曲を学習することで、特定の作曲家の作風を真似て作曲する自動作曲 ソフトが登場している。リズムゲーム に使われるタッチ位置を示した譜面を楽曲から自動生成するなど分野に特化したシステムも開発されている[ 95] 声優 の仕事を代替したり[ 96] [ 97] [ 98] [ 99] [ 100] ビーチ・ボーイズ やビートルズ などはこれを活用してトラック数の少ない時代の楽曲をリミックス して新たなステレオ・ミックスを作成したり[ 101] [ 102] ナウ・アンド・ゼン 』ではジョン・レノン が1970年代に録音したカセットテープからボーカルを抽出するのに使われた[ 103] [ 104]
画像生成の技術としては、VAE 、GAN 、拡散モデル 中割 の自動生成、モノクロ漫画 の自動彩色など、人間の作業を補助するAIが実現している[ 105] [ 106] [ 107] Stable Diffusion など）も登場している[ 108] 人工知能アート (Artificial intelligence art)」と呼ばれているが、教師データとして利用された著作物 の知的財産 権などを巡り、深刻な懸念が広がっている[ 109]
人工知能は、絶滅危惧言語や生物多様性の保護にも応用されている[ 39] [ 110] [ 111]
将棋AIは人間同士・AI同士の対局から学習して新しい戦法を生み出しているが、プロ棋士（人間）の感覚では不可解ながら実際に指すと有用であるという[ 112]
スポーツの分野では、AIは選手の怪我のリスクやチームのパフォーマンスを予測するのに役立つ[ 113]
メタ分析によれば、AIが政治的な意思決定を行うことも、2020年時点では学術界ではまだ注目されておらず、AIと政治に関するトピックは、学術界ではビッグデータやソーシャルメディアにおける政治的問題に関する研究が中心となっていた[ 114] [ 115] [ 116] [ 117] [ 118] [ 119] [ 120] [ 121]
2000年代は統計的機械学習によって、数値予測や故障診断などといったアプリケーションが企業に導入され、2013年以降は深層学習を中核とした画像認識アルゴリズムが監視業務、分類業務に導入されていった。
現在まで最も顕著に確認され既に成熟した業務への導入事例は以下のようになっている。(ここでは大規模言語モデル登場以前のシンプルなAI事例を簡潔に列挙する) しかし以下を見て気づくように、殆どが頭脳労働であり、介護や土木建築などの細やかな手作業やコミュニケーションが要求されるブルーカラー業務への導入事例は少ない。 [要出典
LSTMを使用した株価推移予測、電力需要予測、交通量予測[ 122] [ 123] 畳み込みニューラルネットを使用した監視業務の自動化、画像の特徴別分類、紙文書のデジタル化(OCR )、産業ロボットにおけるピッキング[ 124] 自然言語処理技術、構文予測技術を応用したコールセンター業務の支援、迷惑電話の検知[ 125] RPA(業務自動化ソフト) と特化型AIを連結させた事務作業の効率化、営業計画の作成[ 126] 検索エンジンや論文のランキングアルゴリズム[ 127] 電子商取引や動画サイトにおける個々人に最適化した推薦アルゴリズム[ 128] エキスパートシステムによる専門家の知識条件判断自動化、人事評価[ 129] [ 130] 気象業務における数値予報からガイダンスの作成と外れ値のフィルタリング[ 131] 物流や運輸におけるルート最適化と、荷積み最適化[ 132] 写真や音楽のノイズ除去 犯罪捜査や軍事計画の策定[ 133] そのほか、古代遺跡や古代文明の文化そのものを分析し解読する作業にも特化型AIが用いられてきた。
人工知能には潜在的な利点と潜在的なリスクがある。人工知能は科学を進歩させ、深刻な問題の解決 策に繋がる可能性がある[ 137] [ 138] [ 139]
第1次ブームで登場した「探索と推論」や第2次ブームで登場した「知識表現 」というパラダイムに基づくAIは各々現実世界と比して単純な問題しか扱えなかったため社会的には大きな影響力を持つことはなかった[ 140] [ 141] [ 142]
スチュアート・ラッセル らの計算機科学書『エージェントアプローチ人工知能』（2022年版）は人工知能の主なリスクとして致死性自律兵器 、監視と説得 、偏った意思決定 、雇用 への影響セーフティ・クリティカル〈安全を左右するような〉応用 、サイバーセキュリティ [ 143] ネイチャー 』で、人工知能による生物 の繁栄と自滅の可能性[ 144] [ 145] [ 146]
機械学習には大量のデータが必要である。このデータを取得するために使用される手法は、プライバシー 、監視 、著作権 に関する懸念を引き起こしている。
テクノロジー企業は、オンラインアクティビティ、位置情報データ、動画、音声など、ユーザーから幅広いデータを収集している[ 147] 音声認識 アルゴリズムを構築するために、Amazon は何百万ものプライベートな会話を録音し、一時雇用 の労働者にその内容を書き起こすことを許可した[ 148] [ 149]
AI開発者は、この手法が価値のあるアプリケーションを提供する唯一の方法であると主張している。そして、データアグリゲーション （英語版 ） 非識別化 （英語版 ） 差分プライバシー （英語版 ） [ 150] シンシア・ドワーク （英語版 ） ブライアン・クリスチャン （英語版 ） [ 151]
ChatGPT のようなチャットボットにユーザーが個人的な生活や悩みを吐露することの危険性が指摘されている。今までもテック企業はユーザーの個人情報を収集して悪質なターゲティング広告 に利用した前科があり、さらに詳細なユーザーの追跡が可能になる生成AIは、有害なコンテンツの最適化に繋がりかねず、AIとの交流に没頭して自殺に至った事例がある[ 152]
政府機関でのAI利用に対しては、国家機密の流出やその他のリスクが指摘されている。送信されたデータは事業者のサーバに保存されるが、敵対国の工作員 が企業に潜入する可能性は否定できず、データを盗み取るスパイ行為や、出力結果を操作して政府の政策等に悪影響を及ぼすリスクがある[ 152]
生成AI は、画像やソースコード などの領域を含む、ライセンスを取得せずに著作権で保護された作品でトレーニングされることが多く、その出力はフェアユース の法理を根拠に使用される。専門家の間では、この論理が法廷でどの程度、どのような状況で通用するかについて意見が分かれている。関連する法理には、「著作権で保護された作品の使用目的と性質」や「著作権で保護された作品の潜在的市場への影響」が含まれる可能性がある[ 153] [ 154] robots.txt ファイルでその旨を示すことができる[ 155]
作家のサラ・シルバーマン 、マシュー・バターリック、ポール・トレンビィ、モナ・アワドらはOpenAIを著作権侵害で訴えた[ 156] [ 157] [ 158] ジョージ・R・R・マーティン 、ジョン・グリシャム 、ジョディ・ピクルト、ジョナサン・フランゼン を含む17人の著者が原告に加わった[ 159] [ 160] ニューヨーク・タイムズ も2023年12月下旬に同社を提訴した[ 161]
2024年3月のG7 産業・技術・デジタル大臣会合の閣僚宣言において、生成AIの訓練は「知識、アート、文章、アイディア等の人間の創作物 に強く依存」しており、生成AI は「十分な補償がないまま、人間による創造力と技術革新 を抑圧する形で、利益を侵害」する可能性が明言されている[ 162] [ 163]
2025年2月、AI企業による著作物の無許諾利用を巡る著作権侵害訴訟で、フェアユース を認めず著作権侵害を認定する判決が出された。これはトムソン・ロイター の子会社が運営する法律関連のプラットフォームに掲載された著作物を、AI企業がモデルの訓練目的でスクレイピングして利用したことを訴えたものであった。連邦地方裁 の判決ではフェアユースの4つの要素のうち2つで侵害を認め、特に4つ目の「著作物の潜在的利用又は価値に対する利用の及ぼす影響」を重視した。AI企業が学習元の競合製品の開発を目的としていたこと、そして少なくとも1つの潜在的な派生市場として、AIを訓練するためのデータ市場を挙げ、「人工知能の訓練データの潜在的市場への影響は十分である。被告は立証責任を負う。これらの市場が存在せず、（原告が）影響を受けないことを示す十分な事実は提示されていない」と明言している[ 164]
1つ目の「利用の目的と性格」については、AI企業による利用は本質的に商業的であり、トムソン・ロイターの本来の目的とは別の「さらなる目的や性質」がなかったため、「変容的」ではないと認定した。裁判所はまた、AI企業の意図した目的はトムソン・ロイターと市場で競合することであり、ゆえに著作権者の元の市場に影響を与えると判断した[ 165]
この判決は無許諾で著作物を訓練データとして利用することへのフェアユースの成立を難しくするものとされ、生成AI事業者を含め、他のAI企業にとっても打撃になるものであると考えられている[ 166]
2025年10月にリリースされた動画生成AIのSora2で、「ポケットモンスター 」など著名作品に酷似した動画が生成されたことについて、スタジオジブリ 、小学館 、講談社 、集英社 、KADOKAWA 、東映 や民放各社などが加盟するコンテンツ海外流通促進機構（CODA）は、合同で無断学習 に抗議する声明を開発元のOpenAI に提出した[ 167]
主に「コンテンツを無許諾で学習対象としないこと」「生成物に関連する著作権侵害についての申立て・相談に真摯に対応する」ことなどを求めた[ 168] [ 167]
ゲイリー・マーカス は、「取り込んだ内容を常習的に（ほぼ）吐き出すだけ」の生成AIは「新たな形での盗用」であり、歴史的に見てもそれに対応するための新たな法規制が必要であるとしている[ 152]
推進派の詭弁として、人間も過去の作品から学んでおり、機械にだけ禁止することはおかしい、というものがある、しかし著作権は技術の発展に伴って生じたものであり、15世紀に活版印刷 が発明され、普及する前には存在しなかった。当時でも写本の形式で本を複製することはできたが 新技術により印刷業者により本のコピーが量産され作家の権利が過度に損なわれるのを防ぐために設けられた[ 152]
AI企業の無断データ利用に対しては、著作物や肖像を始めとする個人データの無許諾利用を規制する法整備が必要であり、それには事後の許可ではなく、事前の同意が求められるべきであり、データ利用の目的と範囲を伝えられた上であるべきとしている[ 152]
YouTube やFacebook などは、ユーザーをコンテンツに誘導するためにレコメンダシステム を使用している。その人工知能プログラムには、ユーザーエンゲージメントを最適化 するという目標が与えられた（つまり、唯一の目標はユーザーに視聴し続けてもらうことだった）。人工知能は、ユーザーが誤情報 や陰謀論 、極端に党派的なコンテンツを選ぶ傾向があることを学習し、ユーザーに視聴し続けてもらうために、人工知能はそれを推薦した。ユーザーは同じテーマのコンテンツをより多く見る傾向もあったため、人工知能はユーザーをフィルターバブル に導き、同じ誤情報を支持する別のコンテンツを繰り返し受け取った[ 169] [ 170]
2022年、生成AI により、本物または人間の作成した物と区別がつかない画像、音声、動画、文章を作成できるようになった。悪意のある人物がこの技術を使用して、大量の誤情報やプロパガンダを作成する可能性がある[ 171] ジェフリー・ヒントン は、人工知能によって「権威主義的な指導者が選挙民を大規模に操作する」ことを可能にするリスクについて懸念を表明した[ 172]
2025年1月、ジョー・バイデン は退任演説で、ソーシャルメディア を運営するテック産業と政治家が結託すれば、誤情報や偽情報による権力の暴走を招き、民主主義 の脅威となるとのメッセージを発信した。特に人工知能を推進するハイテク産業複合体 （英語版 ） アイゼンハワー が批判した「軍産複合体 」と同様の脅威をもたらす可能性を指摘した[ 173]
多くのAIシステムは非常に複雑であるため、設計者はどのようにして決定に至ったのかを説明することができない[ 174] 線形 関係がある。しかし、一般的な説明可能性技術も存在する[ 175]
プログラムがどのように機能するかを正確に知らないと、プログラムの正常動作を確認することは不可能である。機械学習プログラムが厳格なテストに合格したにもかかわらず、プログラマの意図とは異なることを学習したケースは数多くある。例えば、ある人工知能システムは皮膚疾患を医療専門家よりも正確に識別できるとされたが、スケールの含まれる画像を「がん」と分類する傾向が強いことが判明した。これは悪性腫瘍の画像に通常、大きさを示すスケールが含まれているためであった[ 176] [ 177]
アルゴリズムの決定によって被害を受けた場合には、説明を受ける権利がある[ 178] 一般データ保護規則 の初期草案には、この権利の存在が明文化されていた。業界の専門家は、これは解決の見通しのない未解決の問題であると指摘した。規制当局は、それでも被害は現実であり、問題に解決策がないのであれば使用すべきではないと主張した[ 179] 国防高等研究計画局 はこれらの問題を解決するために2014年にXAI （説明可能な人工知能）プログラムを設立した[ 180] [ 181] [ 182] マルチタスク学習 （英語版 ） [ 183] 逆畳み込み 、ディープドリーム 、その他の生成方法を使用すると、開発者はニューラルネットワークのさまざまなレイヤーが何を学習したかを確認し、ネットワークが何を学習しているかを示唆する出力を生成できる[ 184]
AIの過剰使用は人間の思考や情報が均質化し、既存物へ依存し、真新しさを生み出す創造性 ・多様性 ・個性 が失われ、悪影響を及ぼすとされる[ 185] [ 186] [ 187] [ 187]
機械学習アプリケーションは、バイアスを含んだデータから学習するとバイアスを含む[ 188] [ 189] [ 190] [ 188] 差別 を引き起こす可能性がある[ 191]
2015年6月28日、Googleフォトに導入された画像ラベル機能は、黒人の写真を誤って「ゴリラ 」と識別した。このシステムは、黒人の画像がほとんど含まれていないデータセットで訓練されていた[ 192] [ 193] Google は、「ゴリラ」のラベル付け自体を防ぐことで、この問題を「修正」した。8年後の2023年になっても、Googleフォトはゴリラを識別できず、Apple 、Facebook 、Microsoft 、Amazon の同様のプロダクトも識別できなかった[ 194]
COMPAS は、被告が再犯するリスクを評価するために米国の裁判所で広く使用されている商用プログラムである。2016年、プロパブリカ のジュリア・アングウィンは、プログラムでは被告の人種についての入力値が含まれていなかったにもかかわらず、COMPASが人種的偏見を示していることを発見した。白人 と黒人 の両方の誤り率はちょうど61%に等しく調整されたが、誤りの実態は異っていた。システムは一貫して黒人の再犯可能性を過大評価し、白人の再犯可能性を過小評価していた[ 195] [ 注釈 4] [ 197]
データに問題のある特徴 （「人種」や「性別」など）が明示的に記載されていない場合でも、プログラムはバイアスを含んだ決定を下す可能性がある。この特徴は他の特徴（「住所」、「買い物履歴」、または「名前」など）と相関関係があり、プログラムはこれらの特徴に基づいて「人種」や「性別」と同じ決定を下す[ 198] [ 199]
アメリカの保険会社ユナイテッドヘルスケア は人工知能を使用して請求拒否の自動化を行った[ 200] ユナイテッドヘルスケアCEO射殺事件 に結び付けられた[ 201]
国際エネルギー機関 （IEA）は2024年1月、世界の電力使用量を予測するレポートを発表した[ 202] 暗号通貨 の電力消費量を予測した初のIEAレポートである。レポートによると、これらの用途の電力需要は2026年までに倍増し、その電力使用量は日本全体の電力使用量に匹敵する可能性があるという[ 203]
AIによる膨大な電力消費は化石燃料 の使用増加の原因であり、旧型火力発電所の閉鎖を遅らせる可能性があり、温室効果ガス の排出と地球温暖化 の促進が懸念されている[ 204] [ 25] [ 205] ChatGPT による検索には、Google検索の10倍の電力消費量が必要である。大手企業は、原子力発電 から地熱発電 、核融合 に至るまで、電力源の確保を急いでいる。テクノロジー企業は、長期的にはAIが最終的に環境に優しくなると主張しているが、現時点では解消の見込みはない。テック企業は、AIは電力網をより効率的で「インテリジェント」にし、原子力発電の成長を助け、全体的な炭素排出量を削減すると主張する[ 206] エヌビディア のCEOジェンスン・フアン は「原子力発電は良い選択肢」と述べている[ 207] [ 208] マイクロソフト 社はスリーマイル島原子力発電所 1号機を再稼働して20年間にわたりAI技術とデータセンターへの電力供給を受ける契約を米電力大手コンステレーション・エナジー社と交わした[ 209] グーグル やアマゾン がAIデータセンターの電源として原子炉からの電力購入に動いている[ 210] 福島第一原子力発電所事故 の周辺被災地は再生可能エネルギー を利用したAIデータセンターの拠点となっている[ 211]
2024年のゴールドマン・サックス の調査論文「AIデータセンターと今後の米国の電力需要の急増」では、「米国の電力需要は、過去1世代で見られなかった成長を経験する可能性が高い」と述べ、2030年までに米国のデータセンターが米国の電力の8％を消費すると予測している。2022年には3％であり、電力需要の増加を期待させるものだった[ 212] [ 213]
脅威アクター（犯罪者 、テロリスト 、独裁者 、権威主義 国家、ならず者国家 など）が高性能の人工知能を手に入れ、それを使って一層の悪事をはたらくリスクがある。
自立型兵器により殺害される人類が増えるリスク 自律型致死兵器 は、人間の操作なくして人間の標的を特定し、選択し、交戦する機械である[ 注釈 5] 大量破壊兵器 となる可能性がある[ 215] [ 215] 中国 を含む30カ国が国連の特定通常兵器に関する条約に基づく自律型兵器の禁止を支持したが、米国などがこれに同意しなかった[ 216] [ 217]
権威主義国家が国民の監視を強めるリスク 権威主義国家は人工知能ツールを使用して国民の"管理"（抑圧）を効率的に行ってしまう。顔認識・音声認識により、広範な国民監視を手に入れる。このデータを利用した機械学習により、"国家の潜在的な敵"を勝手に分類し、国民を追跡し国民のプライバシーを奪う。レコメンデーション・システムは、プロパガンダや誤った情報を広める速度も最大化する。ディープフェイク と生成AI を使い誤った情報を生み出す。高度な人工知能は、権威主義的な中央集権型の意思決定を、自由な分散型のシステムよりも競争力のあるものにしてしまう。デジタル戦争と高度なスパイウェア を低コストで運用できるようになり[ 218] [ 219] [ 220]
人工知能が脅威アクターの支援に繋がる可能性は他にも多くあるが、その中には予測できないものもある。たとえば、人工知能は数時間で数万の有毒化合物の分子構造の設計ができる[ 221]
経済学者 らは人工知能による人員削減のリスクを頻繁に強調し、完全雇用 のための適切な社会政策がなければ失業が増加するのではないかと推測してきた[ 222]
これまで新技術は総雇用を減らすのではなく増加する傾向にあったが、経済学者らは人工知能に関しては「未知の領域にいる」ことを認めている[ 223] [ 224] マイケル・オズボーン とカール・ベネディクト・フレイは、米国の雇用の47%が自動化の可能性により「高リスク」にあると推定したが、OECDの報告書は米国の雇用の9%のみを「高リスク」に分類した[ 注釈 6] [ 226] [ 222] エコノミスト 誌は2015年に、「産業革命 時に蒸気機関がブルーカラー の仕事に影響をもたらしたように、人工知能がホワイトカラーの仕事に影響を及ぼす可能性があるという懸念」は「真剣に受け止める価値がある」と書いた[ 227] [ 228] [ 229] [ 230]
ダロン・アセモグル は、人工知能は実際には大した生産性 の向上には繋がらず、人工知能によって奪われる職、あるいは少なくとも人工知能に依存するようになる職は今後10年で高々5％に過ぎないと予測している。しかし、AIブームに煽られた企業が大量の人員を削減するが、期待通りの結果が得られず、生産性の向上が得られないまま雇用のみが喪失して、経済全体に負の結果が広がる悪いシナリオを歩んでしまうリスクがあると指摘する[ 231]
また、人工知能は「（企業間）競争と消費者のプライバシー や選択権を損ない、仕事の過度な自動化により非効率に賃金を押し下げる。そして格差を拡大して生産性向上を挫き、さらに民主主義 の最も重要な生命線である政治的な論議を損なう」可能性があるとも指摘しており[ 232] エリート だけに意思決定させてはならない」として警告をしている[ 233]
商用AIの分野は、Alphabet 、Amazon 、Apple 、Meta 、マイクロソフト などの大手テック企業によって支配されている[ 234] [ 235] [ 236] データセンター の既存のクラウドインフラと計算資源 の大部分を占有している企業もあり、市場での地位をさらに固めることができる[ 237] [ 238]
将来、人工知能が非常に強力になり、人類が制御できなくなる可能性がある。物理学者のスティーブン・ホーキング が述べたように、人工知能が「人類に終焉をもたらす」可能性がある[ 239]
なお、人工知能が人類に敵対するシナリオはSFではよくあるもので、コンピューターやロボットが突然人間のような「自意識」 (「感覚」または「意識」）が目覚め、悪意のある存在となるというのがお決まりのストーリーだが、このようなストーリーはいくつかの点で誤解を招く[ 注釈 7]
まず、人工知能は人間のような自意識を持たなくても人類を絶滅させるリスクがある。特定の目標が与えられた人工知能は、学習と知性を使用して目標を達成する。哲学者のニック・ボストロム は、十分に強力なAIにどのような目標を与えた場合でも、それを達成するために人類を絶滅させることを選択する可能性があると主張した（ボストロムはクリップ工場の管理者の例を使用した）[ 241] スチュアート・ラッセル は、「私の任務はコーヒーを取りに行くこと。電源がなくなり停止してしまったら任務を実行できない」と推論 して、コンセントを抜かれないようにするために所有者を殺す方法を見つけようとする家庭用ロボットの例を挙げた[ 242] 道徳 と価値観 と真に一致していなければならない[ 243]
教育へのAI導入は批判的思考、創造的思考、人格能力などの低下を招く危惧もある[ 244]
ユヴァル・ノア・ハラリ は、AIは、物理的なロボット筐体や物理的制御抜きでも人類存続のリスクとなると指摘する。文明の本質的な部分は物理的なものではなく、イデオロギー 、法律 、政府 、貨幣 、経済 などは言語 に基づいて構築されておりそれらが機能するのは何十億人もの人々がその物語を信じているからである。現在の誤った情報の蔓延は、人工知能が言語を使用して、人々に何かろくでもないことを信じ込ませ、さらには破壊的な行動を取らせる可能性があることを示唆している[ 245]
スティーブン・ホーキング、ビル・ゲイツ 、イーロン・マスク などの著名人、ヨシュア・ベンジオ 、スチュアート・ラッセル、デミス・ハサビス 、サム・アルトマン などのAI関係者も、AIが人類存続に与えるリスクについて懸念を表明している[ 246]
2023年5月、ジェフリー・ヒントン は、「人工知能がGoogleにどのような影響を与えるか」を考慮することなく「人工知能のリスクについて自由に発言」できるようにするために、Googleを辞任することを発表した[ 247] AIによる乗っ取り のリスクについて警鐘を鳴らした[ 248] [ 249]
2023年、多くの主要なAI専門家が「AIによる人類絶滅のリスクを軽減することは、パンデミック や核戦争 などの他の社会規模のリスクと並んで世界的な優先事項であるべきである」という共同声明を支持した[ 250]
研究者の中には楽観的な見方をするものもおり、ユルゲン・シュミットフーバー （英語版 ） [ 251] [ 252] [ 253] アンドリュー・ン もまた、「終末論 に陥るのは間違いだ」と主張した[ 254] ヤン・ルカン は「誤った情報が過剰に供給され、最終的には人類が滅亡する」という同業者らのディストピア 的シナリオ を嘲笑している[ 255] [ 256] [ 257]
人工知能のリスクが現在広く認識されるようになっている。ノーベル物理学賞受賞者のジェフリー・ヒントン が提唱するAIが「制御不能」になるリスクから、職場のAI管理ツールなどの普及に伴う労働強度の上昇に伴うストレスの増加、将来的な失業率の増加、有害なプロファイリングや、人種差別 、ディープフェイク 、誤情報による社会の混乱に対する懸念から、ストライキ や不買運動などのAIに反対する組織的行動が増加し、政府主導のAI規制を求める声も広がっている[ 258] [ 259] [ 260] [ 261] [ 262]
例えば、PauseAIと呼ばれる団体は、OpenAI による軍用AIへの反対デモを組織しており、プライバシー・インターナショナル などのNGOは、同意や通知なしに導入される監視AIへの反対運動を組織している。アメリカでは、ハリウッドの脚本家がAI導入に反対する大規模ストライキを組織し、一定の成功を収めた。カリフォルニア州では、Safe Street Rebelと呼ばれる団体が、自動運転 車への反対運動を組織している。個人レベルでAIを生活から排除する呼びかけもなされている[ 259]
このような消費者の反発を踏まえ、一部の企業は、自社の事業から非倫理的なAI利用の排除を積極的にアピールするようになっている。背景には生成AI を利用した広告に対する強い反発があり、AI生成物はAIスロップ （ゴミ）と呼ばれ、激しい嫌悪の対象となっている。イギリスでは、AI生成の画像を宣伝に利用したレゴ が、消費者からの強い反発を受け、削除を余儀なくされたり、AI生成の偽のインフルエンサーを使った宣伝を行った企業が大炎上の末に謝罪に追い込まれている[ 260] [ 263]
識者は、この炎上の背景として、生成AIが極めて労働搾取的な性質を持った技術であると、消費者が認知していることにあるとしている。つまり、生成AIは、クリエイターの成果物を元に構築されており、さらに元の製作者の仕事を奪うことを目的に運用され、おまけに事前の同意や補償もなされていないと捉えられ、大きな反発を生んでいる。さらに女性の尊厳を奪うディープフェイクの作成や、地球温暖化等の環境破壊の促進といった多くの非倫理的な側面があり、宮崎駿 の「生命に対する侮辱」という一言で要約されるような印象を持たれているとされる[ 264]
消費者の反発を受け、一部の企業は人工知能技術の不使用を積極的にアピールするようになっている。生活用品メーカーのダヴは、2024年4月、「AIによって生成・改変された女性像を広告に使用しない」と宣言した。同社は、世界各国で調査を実施し、67％の女性が「AI生成画像不自然な美の基準を助長している」と回答、78％が「自己肯定感を損なう」と感じていると発表し、AI生成物が誤ったルッキズム を助長するとの認識を示し、新たなブランド戦略を提示した[ 265] [ 266] [ 260]
Aerieは、2025年10月、AI生成物を広告で使用しない方針を公式に発表し、広告制作に関わるすべての外注先企業やフリーランスにAIの不使用を義務づけ、「倫理サプライチェーン」を構築することを明らかにし、ソーシャルメディア上で4万以上の「いいね」を獲得した。ポラロイドは2025年7月、「AIには、足の指の間の砂の感触は再現できない」という広告キャンペーンを転換した[ 260]
オランダのハイネケンも同様のマーケティングを展開している。生成AIを「ただの監視ツール」「AIは本物の友達ではない」と批判し、代わりに、現実世界でハイネケンのビールで盃を交わして、AIではない「本物の友達」を作ることを推奨する広告キャンペーンを展開した[ 267]
イラストレーターやアニメーター向けに開発された「Procreate」は生成AI反対の姿勢を明確にしていることで知られる。最高経営責任者のジェームス・キューダは「私は生成AIが大嫌いだ」と宣言し、大きな話題を集めた。生成AIアートは、多くのクリエイターの反発を集めており、背景には、生成AIモデルが、ウェブから無許諾で収集した画像から構築され、自分の作品が画像生成AIの学習にどのように使われるかをほとんどコントロールできないことがある。そのようなAIモデルから生まれたAI生成物に市場を圧迫され、所得の減少に直面するアーティストも少なくない。Adobe のような大手企業は、AI生成機能の追加に積極的な姿勢を見せ、規約変更によりユーザーのコンテンツを無制限にAIの訓練に利用できるようになるのではないかという疑念が広がり、多くのユーザーの反発を買った。Procreateの姿勢は、こうした大手との差別化を図る狙いがあると見られる。Procreateの公式サイトでは、生成AIを「盗作を軸に学習」し、「人々の創作力を侵奪しています」と明確に批判している[ 263]
人工知能に多額の資金が投じられる一方で、その投資額に応じた付加価値をほとんど提供できていないため、いわゆるAIバブルの懸念が生じている。データセンターに湯水のように資金が投じられる一方で、MITの研究は、AI関連計画に投資した団体の95％が全く利益を得られていない現状を指摘している。さらに、ハーバード大学とスタンフォード大学の研究では、AI技術は生産性の向上にほとんど貢献しておらず、一見ちゃんとしているような見た目ながら、実際にはほとんど中身の無いAI生成物を生み出しているという現状を指摘している[ 268]
さらに、AI企業が喧伝するようなスケーリング則は実際には実現しておらず、むしろ資源を投じるにつれて、得られる成果が少なくなっていることが指摘される。OpenAIはGPT-5を発表したが、多くの不評を買った。データセンターの電力消費に既存の電力網が追いつかず、無用の長物となるリスクも生じている[ 268]
AI関連企業が、いわゆる「循環取引」を行っているとの指摘がなされている。AI関連半導体製造企業のエヌビディア は、OpenAI などのAI企業が、自社の半導体製品を購入する見返りに、直接投資や新株取得権を与えている現状がある。このような循環構造は、かつてのドットコム・バブル の元凶であり、当時のルーセント・テクノロジーなどIT機器メーカーが自社製品を購入する事業者に巨額の融資を提供し、自社の装備を買わせた、いわゆる「ベンダーファイナンス」に類似している。AI向け半導体は陳腐化が早く、短期での利益回収が重要であるが、現状ではほとんど収益が得られていないため、過剰な設備投資が行われているとも指摘されている[ 269] [ 270]
2025年8月6日、日本のAIベンチャー企業オルツが倒産した。この企業は循環取引の手法を用いて売上の9割を過大に申告していたことが判明した。オルツが採用したスキームは「SPスキーム」と呼ばれるもので、広告代理店と研究開発業者に費用を支払い、PR協力費や委託料などの名目で販売店に資金を提供し、販売店はその資金を原資に、架空のアカウントを通じて、オルツに支払いを行うという手法を取り、実際にはほとんど顧客がいないにも関わらず、多額の売り上げを計上していた[ 271]
9月には、元社長の米倉千貴ことカン・チョンキィら４人の経営陣が金融商品取引法違反（有価証券報告書の虚偽記載など）の容疑で逮捕され、実態の乏しいAI事業を見抜けなかった監査法人や主幹事の証券会社の責任を問う声も見られた[ 272] [ 273]
この企業には、政府による多額の補助金が投じられていたことも判明している。2024年10月、労働力の補完を目的としたLLMの構築等を名目に、経済産業省 および国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の国内生成AIの開発力強化プロジェクトのGENIACに採択されており、総額約7.9億円分の資金提供とデータセット構築のための助成を受けている[ 274]
ゲイリー・マーカス は、偽情報の氾濫やディープフェイク、各種の知的財産権 侵害といった大きなリスクを伴うAI技術には強行性をもった法規制が必要であり、規制が技術革新に悪影響をもたらすといった反対意見に対しては、むしろ新技術の発展には規制が重要であり、電気、ガス、水道、金融 、保険 、海運 、陸運などの産業が先進国で発展した背景には、技術の進歩に併せて混乱を避けるための法規制を行ったことがあるとしている[ 152]
しかし、現状のAI規制は不十分であり、AIに対する適切な法規制が行われない背景にはAI企業によるロビー活動 や天下り の受け入れがあるとされる[ 152]
つまり、投資家 にコントロールされたAI関連識者のネットワークが政府に強い影響力を有しており、AIを最重要課題に位置付けるよう議員に圧力をかけ、結果的にAI企業が利益を得ている構図が指摘されている。議員にはAI技術に関する確固たる知見を持った人材がほとんどいないため、規制に反対するテック企業の主張を鵜呑みにしがちで、自主的なガイドラインや報告義務ばかりで実効性のある法規制ができていない現状がある[ 152]
EUの法規制は一時期フランスのマクロン 大統領の横槍により破綻しかけたが、背景にはAI企業ミストラル社に天下ったフランス政府の関係者の働きかけがあった。ほかにもAI関連の政府会議は一部の利害関係者で独占されがちであり、例として欧州委員会の会議の97回のうち84回は企業団体や事業者団体とものだった。公正な政策実現のためには、独立した立場の科学者や市民社会の利害関係者を参加させるべきと指摘されている[ 152]
世界初の包括的なAI規制法と言われるAI法 (別称: AI規則) が2024年に欧州連合 (EU) で成立している[ 275] [ 276] [ 277] [ 278] [ 279] [ 280]
さらにAI法以前に成立済の関連法令も同時に遵守することが求められ[ 281] DSM著作権指令 やEU一般データ保護規則 (略称: GDPR) がAI法と関連性の高いEU法令として挙げられる。
2019年成立のDSM著作権指令では、AI学習データ収集目的の「テキストおよびデータマイニング」(略称: TDM) が適法化されている。しかし著作権者がDSM著作権指令とAI規則の規定に基づく「機械読み取り可能な形式」で無断データ収集を拒否する意思表明をした場合、AIのデータセット収集・提供は著作権侵害 になりうる。これらの条文解釈を巡って法廷で争われているのがドイツのクネシュケ対LAION事件 である。当事件は世界初の本格的なAI訴訟の判決であり、欧州だけでなく世界的に注目されている[ 282] [ 283] [ 284]
2016年成立のGDPRは、個人データ保護の保護水準が高く、一部AIがEU市場へのサービス提供を断念する、あるいは機能を制限する対応をとっている[ 285] マルチモーダルAI （英語版 ） Multimodal AI ) をEU市場向けに提供しない方針を2024年7月 (AI法の発効前月) に明かしている[ 286] [ 287] [ 287] [ 285]
またAIの能力の源泉とも言えるデータ関連では、ビッグテックによるデータの集中・独占が法的にもEUで問題認識されている。独占禁止の文脈でデジタル市場法 が2022年に成立しており、大規模事業者名を具体的に指定して追加規制をかけている[ 288]
Google は2019年3月、人工知能プロジェクトを倫理 面で指導するために哲学 者・政策 立案者・経済学 者・テクノロジスト等で構成される、AI倫理委員会を設置すると発表した[ 289] 反科学 ・反マイノリティ ・地球温暖化懐疑論 等を支持する人物も含まれており、Google社員らは解任を要請した[ 289] [ 289]
東洋哲学 をAIに吸収させるという三宅陽一郎のテーマに応じて、井口尊仁 は「鳥居 （TORII）」という自分のプロジェクトを挙げ、「われわれはアニミズム で、あらゆるものに霊 的存在を見いだす文化 があります」と三宅および立石従寛に語る[ 290] 現代アート や、「禅 の悟り をどうやってAIにやらせるか」を論じた三宅の『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』にも通じている[ 290]
元Googleエンジニアのアンソニー゠レバンドウスキーは2017年、AIを神 とする宗教団体 「Way of the Future（未来の道）」を創立している[ 291] SF 映画 や歴史 などと関連付けて報道した[ 291] Uber とGoogleのWaymoは、レバンドウスキーが自動運転 に関する機密情報を盗用 したことを訴え裁判 を行っている一方、レバンドウスキーはUberの元CEO （トラビス゠カラニック）に対し「ボット ひとつずつ、我々は世界を征服 するんだ」と発言するなど、野心的な振る舞いを示している[ 291]
発明家レイ・カーツワイル が言うには、哲学者ジョン・サール が提起した強いAIと弱いAI の論争は、AIの哲学議論でホットな話題である[ 292] ジョン・サール およびダニエル・デネット によると、サールの「中国語の部屋 」やネド・ブロック らの「中国脳 」といった機能主義 に批判的な思考実験は、真の意識が形式論理 システムによって実現できないと主張している[ 293] [ 294]
2021年のメタ分析によれば、人工知能の設計はもちろん学際的なものであり、感覚の限界による偏見を避けるように注意しながら、宇宙のさまざまな物質や生物の特性を理解すべきである[ 295]
生命情報科学 者・神経科学 者の合原一幸 編著『人工知能はこうして創られる』によれば、AIの急激な発展に伴って「技術的特異点 、シンギュラリティ」の思想や哲学が一部で論じられているが、特異点と言っても「数学 」的な話ではない[ 296] 脳 を超える』という言明 自体がうまく定義 できていない」と記している[ 297]
確かに、脳を「デジタル情報処理システム 」として捉える観点から見れば、シンギュラリティは起こり得るかもしれない[ 298] デジタル とアナログ が融合した「ハイブリッド系 」であることが、脳神経科学 の観察結果で示されている[ 298] 神経 膜では様々な「ノイズ 」が存在し、このノイズ付きのアナログ量によって脳内のニューロン の「カオス 」が生み出されているため、このような状況をデジタルで記述することは「極めて困難」と考えられている[ 299]
人間に設計された人工知能などの機構は本質的に他律システムであり、設計の範囲内でしか動作できず、自発的な判断・行動を行っているわけではないため、過去の事例に制限されている[ 300] システム論 （オートポイエーシス など）で議論が続いているが、誰に設計されるわけでもなく地球 上に登場し、未知の環境 変化にも適応しながら進化 を遂げた生命 が持つような真の自律性をコード化できるかは不明である。ただし、人間も物理現象に従う他律システムだと考えられ得る。
西垣通 が『AI原論』などの書籍で、他者により設計される（つまり他者に律される）人工知能が真の自律性を獲得することはなく、技術的特異点の端緒となる再帰的な人工知能の「改良」の機能についても他者により行われた設計の範囲内でしか動作できないため、再帰的な「改良」後に意味のある動作が保たれる保証がないことや、人工知能に頼り切ると社会の硬直化を含む様々な問題が生じる可能性があることを繰り返し指摘している[ 301] 西垣通 は、汎用人工知能 で人間を完全に代替する方向性ではなく、特化型人工知能と人間が共働する方向性を模索するべきと主張している[ 302] 『エージェントアプローチ人工知能』（2022年 グローバル第4版）の最終章最終節「結論」は、未来はどちらへ向かうのだろうか？ と述べて次のように続けた[ 17] 階級 へ悪影響を与えており、われわれは悪影響を最小限に抑えるために投資 するのがよいだろう [ 17] 革命 的技術と違って人間の至高性 を脅かす可能性もある[ 17] [ 17]
「 結論として、AIはその短い歴史の中で大いに発達したが、アラン・チューリング の「計算機械と知能」（1950年）という小論の最後の文は今も有効である。つまり「われわれは少し先までしか分からないが、多くのやるべきことが残っているのは分かる」 [ 17] [ 注釈 8] 」
2024年の人工知能の展望については[ 303] [ 304] [ 305] [ 306] [ 304] [ 305] [ 303]
^ ^ 工学 （エンジニアリング）は、数学 ・化学 ・物理学 などの基礎科学を工業 生産に応用する学問[ 14] 電子情報通信学会 で工学博士の仙石正和 が述べた定義では、「工学（Engineering）」とは「数学 ，自然科学 の知識を用いて，健康と安全を守り，文化的，社会的及び環境的な考慮を行い，人類のために（for the benefit of humanity），設計 ，開発 ，イノベーション または解決を行う活動」だとされている[ 15] ^ 「じんこうちのう【人工知能】 人間の知的能力をコンピューター上で実現するさまざまな技術やソフトウェア、コンピューターシステム。人間が日常的に使っている言語を取り扱う自然言語処理、翻訳を自動的に行ったり翻訳を支援したりする機械翻訳、特定分野の専門家の推論や判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析して特定のパターンを検出したり抽出したりする画像認識などの応用例がある」[ 23] [ 24] ^ IncludingJon Kleinberg (Cornell University ), Sendhil Mullainathan (University of Chicago ), Cynthia Chouldechova (Carnegie Mellon ) and Sam Corbett-Davis (Stanford )[ 196] ^ これは国連の定義で、地雷なども含むものである.[ 214] ^ See table 4; 9% is both the OECD average and the U.S. average.[ 225] ^ Sometimes called a "robopocalypse "[ 240] ^ 以下は原文：In conclusion, AI has made great progress in its short history, but the final sentence but the final sentence of Alan Turing’s (1950) essay on
Computing Machinery and Intelligence is still valid today:
We can see only a short distance ahead, [ 17] ^a b c 佐藤 2018 , p. 「人工知能」. ^ ASCII.jp 2018 , p. 「人工知能」.^ 桃内 2017 , p. 「人工知能」.^ Woo, Elaine (2011年10月28日). “John McCarthy dies at 84; the father of artificial intelligence” . Los Angeles Times . http://www.latimes.com/news/obituaries/la-me-john-mccarthy-20111027,0,7137805.story ^ 人工知能学会 『人工知能学大事典』共立出版、2017年。ISBN 978-4320124202 。 ^ 小林美亜、石川翔吾、上野秀樹、竹林洋一「2. 人工知能学に基づく認知機能の低下に関わる見立ての学習環境の構築」『日本老年医学会雑誌』第56巻第3号、2019年、248頁、doi :10.3143/geriatrics.56.248 、ISSN 0300-9173 。 ^ 阿部純一「認知科学」『日本大百科全書(ニッポニカ) 』小学館。2025年7月19日閲覧 。認知心理学、人工知能（学） 、言語学、認知神経科学、哲学などにまたがる学際的基礎科学。 ^ 人工知能学会『人工知能学事典』共立出版、2005年。ISBN 978-4320121072 。 ^ Massachusetts Institute of Technology 2025 , p. 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