AIバブル：生成AIの限界点？Wikipadia情報ばかりで、誰も情報を作らない！自動＋手動で勝ち残る方法
こんにちわ。
AI生成を研究するサワダAI工房です。
生成AIは人類を変える！というのは本当だと思いますが、生成AIの最大の欠点と言えば「インターネット上のソースである」ということです。
皆さんもご存じ、現在でもインターネット上のソースは限定的であり、誰が書いたかも分からないような「Wikipadiaしか情報が存在しないようなものも沢山ある」のです。
実は、この「情報の欠如」こそ、「AIの最大の欠点」と言えるのです。ハードがいくら発達しても、AI生成されるものは、基本的にその全てが「再利用されたもの」になります。
インターネットは、「再利用コンテンツが溢れる場所」に変貌したのです。
結果として、生成AIのソースもその「情報源の多くがWikipadiaになっている」こともあります。世の中には、Wikipadiaしか情報源がないものが沢山あるのです。
AIがいくら優秀でもインターネットに存在しないものを出せない
例えば、歴史の武将などは、Wikipadiaにも掲載されていなかったりする場合も多いでしょう。また、掲載されていたとしても、それは僅かな文章だけで、極めて薄い内容であったり、間違っていることも多くあります。
Wikipadiaは、執筆者になにひとつメリットがない（デメリットはある）ので、誰もか来たがりません。また、写真の掲載も少ないです。Wikipadiaに投稿するぐらいならば、自分のブログにでも書いた方が金になるので当然でしょう。
大学生が論文でWikipadiaを参照したりしますが、それは「誰が書いたか分からないような間違った情報」を含むものであり、検証もされていないものばかりです。AIの情報源は、そのWikipadiaが相当の割合で含まれてしまっているのです。
無料＝再利用コンテンツである
再利用コンテンツばかりが溢れる場所に対して、私たちは「無料のものは、そのすべてが再利用である」という認識が必要です。今後は、有料のものでさえ、再利用コンテンツが増えていくでしょう。
正確な情報が存在しない世界
正確な情報がインターネット上になければ、いくらAIが何かを作り出そうとしても、正確なものを描き出せない可能性があります。エンタメとして「面白ければいい」というものであれば、別に何でも良いということになります。
また、そのシステム自体を応用して、企業内部の情報を整理するために用いるなどの手法であれば、問題ないとも言えるでしょう。
AIは、特定分野に強いのですが、全ての分野に強いと言う訳ではないのです。それは、「学習するデーターが存在しない」ということにあります。存在しているデータは良いのですが、存在してないデータは把握できないためです。
AI自体はデータ投入で加速度的に頭が良くなるのですが、今度は「新たに投入するデータがない」ということになるのです。実際、既にインターネット上のデータ自体は、ほぼすべてAIが取り込んでしまっており、新しいテキスト情報がインターネット上に何もない「情報が枯渇した状態」です。
再利用コンテンツの増幅
AIがWikipadiaなどから「間違えた情報」を取得して学んでいく結果、間違えた情報が「増幅する」という結果を生み出します。それは、あたかも真実のように語られるようになっていきます。
儲かっているはずの企業は、コンテンツの作成に対してコストを負担しようとはしません。何故なら、独自性のあるコンテンツ作成は、「再生成された安物コンテンツに負ける」ので、誰も作りたがらないのです。
実際にAIが動画から学ぶ社会
近い将来的には、動画を読み込んで学習させることが開始されるとされています。
Google社が保有しているStreet Viewは、将来的にAIの学習に活用されるようになるでしょう。そうすれば、地理的にかなり細かいところまで質問することが可能になります。
先ほども書いたように、AIは「存在しないものは学べない」という欠点があります。歴史には、知られていない部分であったり、存在していても、文章として曖昧、もしくは状況不明、インターネット上に一切でていなことが沢山あります。それを強引に動画にしようとすると、AIは日本の歴史なのに中国の者と混同したりするようなものが出来上がります。
実際、工場のラインに設置されたカメラで、工場労働者の手の動きを記録する試みも行われています。工場労働者の手の動きを動画で記録して、後でロボットに作業をさせるための「学習素材」にしようというのです。
この場合に問題になるのは、労働者は無償で学習に協力したことになり、1円の金銭も受け取れないことです。
企業が専門的に学習させる
実際、日本の企業などでも、内部資料などを含めて「新しく学習させる」取り組みが行われています。インターネット上の情報だけではなくて、「自分たちが保有している情報」を入れたりすることで、学習精度を高めることができるようになります。
オープンソースとして公開されている米Meta社のLlamaが使われるケースが多くなります。読み込ませるパラメーターの中身を専門的にすれば、専門的な回答にも答えられるようになっていきます。
実は、海外のAIの場合、日本語の情報量に限界があり、日本語が極めて弱い（Google Geminiイメージ画像では、日本語が正しく表示されない）そこを日本企業側が改善していけば、日本語に強いAIを開発することは可能でしょう。
Google Adsneseが生み出した情報
Google検索が主流だった時代には、Google AdsenseからGoogleが収益の分配を行うので、コンテンツ自体を増やすことに対しては、「金銭的なインセンティブが発生」していました。良い情報を生み出した場合には、そこに価値が生み出されるので、金銭的なメリットがあり、それによってインターネット上で様々な情報が生み出されました。
現在、Google Adsneseは儲からなくなり、インターネット上にテキスト情報を出しても、あまりお金にならない時代になっています。さらに、画像を簡単にAIが生み出せる時代には、画像販売サイトなども経営が難しくなるとみられています。
Google社が考えたのは、「クリエーターにお金を分配する」ことにより、インターネット上に情報が出回ると、人々が検索した時に良い情報が得られる可能性が高まるというものです。
コンテンツファーム問題
今から10年前の2016年には、医療情報サイトWelqでライターが激安の原稿料で執筆して間違った医療情報だったり、外部のパクリなどを含む記事を大量に発信して問題になることがありました。これは「コンテンツファーム問題」と言われて、当時は問題になったのでした。当時、内容のチェックがない劣悪情報を大量に発信するのは問題視されたのでした。
今日、AIが生成する情報は、細かいものを組み合わせているので、パクリ情報ではないとされています。しかし、実際にはWikipadiaが参照元だったりと、怪しい内容、間違った内容、ほぼパクリと言われても仕方ないような内容を含んでいます。
ウェブサイトが閉鎖される
ウェブサイトを作成しても全く儲からない時代になったので、個人サイトは次々と閉鎖されています。もはやブログなんてやったところで、誰もみないので、ブログをやる人は非常に少数になっています。
悪意あるデータの問題
誰かが悪意あるデータをウェブ上に量産すれば、そこからAIが学習してしまう可能性も指摘されています。実際、現在のChat GPTなどのAIでも、客観的な意見が述べられず、問題になっている部分があります。
儲からないことは誰もやらない
現在、ライターに記事を外注したところで、ライターは、自分で考えることもなくAIで記事を作成して提出するのが常態化しているでしょう。自分で考えて作成したところで、AIよりも良い出力結果が得られるとは限らないので、AIに出力して貰ったものをそのままコピーするようになるのです。
莫大な利益を生み代してるインターネット企業は、Wikipadiaに代わるような情報を生み出すようなシステムづくりを行ってきませんでした。そのようなことをしても「儲からないから」です。企業は儲かる所に投資するべきだという考え方があり、儲からない事業を誰もやらないのです。結果、インターネット上の情報は、インターネットが生まれてから20年以上を経ても天芸的なものになっています。
大事な情報は、インターネットに出さないと言うのが当たり前だからです。NOTEなどは、課金システムを整えることで、大事な情報をユーザーに「販売する」ことが可能になりました。
近親結婚と同じことが起こるのか？
AIがともに学習ばかりを続けていると、遺伝子の多様性が失われると言う「近親結婚」と同じような副作用があるとも考えられます。遺伝子の多様性が失われて、出力結果がどれも似たようなものばかりになってしまうということです。
実際、Grok AIで「日本人の美女」と検索すると、どれも同じような似たような美女しか出てきません。本来、「日本人の美女」と言っても多種多様で色々な人物、服装の人が出てくるはずですが、ほとんど画一化されたモデルとなってしまっているのです。
作成者にお金が入る仕組み
ビットコインの仕組みを応用すれば、クリエーターに自動的にお金を分配する仕組みを作れる可能性があります。これは「論文の引用」のようなものであり、最初に何かを作った人に対して、少しずつお金が入るような仕組みを作るというものです。現在の著作権の概念をオンライン版にするものです。ただし、この仕組み自体は問題点も多くあり、簡単ではありません。
誰でも高度な情報を作れる
従来の企業と関係があったクリエーターは、これからはAIを使って効率的に制作を行う必要がでてきます。映画のPVなどは、自動的に作成が可能になります。
AIは数学に強い
AIは数式などに強かったりして、今まで解決できなかった問題を解決したり、難問を解いたりしています。数字にかなり強いという特徴がありますが、現実社会では数字を意識しないで生きている人がほとんどです。
人間の社会では、小学生程度の数字を扱うことが出来れば、実社会で困らずに生きていくことは可能なのです。そのため、AIのように数学が強いよりも、もう少し社会的な常識であったり、社会的な人間関係の方が重要であったりします。
文章の読み上げ機能がない
文章の読み上げ等の機能は、今の所はありません。例えば、外国語の学習をする時には、文章の読み上げ機能があった方が便利です。また、文章で読み上げたものが録音できれば、そのまま利用することもできます。さらに、目が見えない人は読み上げ機能があれば便利なこともあるでしょう。
人間が簡単にできること
人間の赤ちゃんでも簡単に判別できることでも、AIにとって難しいこともあります。それは、特定のパズルなどが出来ないというようなことであったり、赤ちゃんでも理解できるようなことを理解できないということもあります。この特定パズルなどの問題では、Sumsung「TRM」が画期的とも言える技術を発表しています。
Samsungの「TRM」
韓国のSamsung研究者が開発したTRMは、わずか7百万パラメータで、従来モデルであったHRMを上回る推論結果を出したと発表されています。17兆のパラメーターを持つGrok4が16.0％の正解率だったのに対して、TRMは700万パラメーターで7.8％を達成したと言うのです。TRMは、再帰（見直し）を繰り返すことで、シンプルなパズルのようなもので良好な結果を出したと言うのです。
