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量子コンピューティングは人工知能よりも危険ですか?

PHPz
PHPz転載
2023-04-24 09:16:06791ブラウズ

このテクノロジーの威力と革新的な応用により、量子コンピューティング プロジェクトは多くの国の防衛研究の一部となる可能性があります。

今日の人工知能は、ペーパークリップと同じように自己認識を持っています。自社の AI システムが「生き返った」という Google エンジニアの奇妙な主張や、2029 年までにコンピューターが人間の知性を獲得すると予測する Tesla CEO イーロン・マスクのツイートなどの誇大宣伝にもかかわらず、このテクノロジーは依然として単純な日常業務を実行できません。 。これには、特に人間の直感や思考がほんの少しでも必要となる予期せぬ状況に遭遇した場合の車の運転が含まれます。

量子コンピューティングは人工知能よりも危険ですか?

マスク氏自身が、各国が人工知能を規制しなければ、人工知能技術が人類の「最大の生存脅威」になる可能性があると警告していたことを考えると、人工知能を巡るセンセーショナルな動きは驚くべきことではない。 。しかし、コンピューターが人間のような知能を達成できるかどうかに関係なく、世界は別の、同様に破壊的な AI の悪魔を召喚しました。それはまさに、今日の AI が、アルゴリズムやその他のテクノロジーを使用して超人的な量の自動決定を処理する、粗雑で知性のないシステムにすぎないからです。データを作成し、情報を幅広く入手し、ディープフェイクを作成し、自律型致死兵器を発射するために関連機関や企業がデータを広く使用することは、人類に危険をもたらしています。

そして、人工知能に対する規制が存在しないことが、危険をさらに悪化させています。その代わりに、Google や Meta のような責任を負わないテクノロジー複合企業が、人工知能のあらゆる分野で裁判官や陪審員としての役割を果たしてきました。彼らは、危険を警告する自社の技術者を含む反対の声を沈黙させている。

人工知能という悪魔、あるいはむしろ、人工知能を装った粗雑なテクノロジーを封じ込めることに世界が失敗していることは、深い警告として役立つはずです。特に人工知能と組み合わせる場合、大混乱を引き起こす可能性を秘めたさらに強力な新興テクノロジー、それが量子コンピューティングです。私たちはこのテクノロジーの潜在的な影響を早急に理解し、規制し、手遅れになる前に悪者の手に渡らないようにする必要があります。世界は人工知能の規制を拒否するという過ちを繰り返してはなりません。

量子コンピューティングはまだ初期段階にありますが、今日の半導体ベースのコンピューターとはまったく異なる基盤で動作します。世界中で進行中のさまざまなプロジェクトが成功すれば、これらのマシンは非常に強力になり、従来のコンピューターでは数百万年かかるタスクを数秒で完了できるようになります。

半導体は情報を一連の 1 と 0 として表現します。これが私たちがデジタル技術と呼ぶ理由です。一方、量子コンピューターは量子ビットと呼ばれる計算単位を使用します。重ね合わせと呼ばれる量子物理学に直感に反する特性を追加することで、量子ビットは 1 と 0 の値を同時に保持できるようになります。これはわかりにくいと思われるかもしれませんが、その通りです。経験豊富なエンジニアでも習得するのは困難です。したがって、2 つの量子ビットは、シーケンス 1-0、1-1、0-1、および 0-0 をすべて並列かつ同時に表すことができます。これにより、計算能力が大幅に向上し、量子ビットが追加されるたびに指数関数的に増加します。

量子物理学が実験段階を離れて日常的な応用に参入すれば、多くの用途が見つかり、生活の多くの側面が変わるでしょう。量子コンピューターは、今日のシステムを圧倒する大量のデータを迅速に処理する能力により、より優れた天気予報、財務分析、物流計画、宇宙研究、創薬を可能にする可能性を秘めています。そして、一部の攻撃者はこれらを不正な目的に使用し、世界中のすべてのデジタル コンピュータの銀行記録、個人的な通信、パスワードを侵害する可能性があります。今日の暗号化では、古典的な数値手法を使用して妥当な時間内に解読することは不可能な、多数の数値の組み合わせでデータをエンコードしています。しかし、重ね合わせ、もつれ、不確実性などの量子力学的現象を利用する量子コンピューターは、非常に迅速に組み合わせを試行できるため、ブルートフォースによってほぼ瞬時に暗号を解読できる可能性があります。

はっきり言っておきますが、量子コンピューティングはまだ初期段階にありますが、正確にどこにあるのかは推測することしかできません。この技術の大きな可能性と革新的な応用により、量子コンピューティングプロジェクトはすでにさまざまな国の防衛研究の一部となる可能性があります。このような研究は秘密に包まれていることが多く、マイルストーンの達成については多くの話題や憶測が飛び交っています。フランス、ロシア、ドイツ、オランダ、英国、カナダ、インドがプロジェクトを進めていることが知られており、米国ではIBM、グーグル、インテル、マイクロソフトなどの企業が、さまざまな新興企業や防衛請負業者とともに量子コンピューティングに取り組んでいる。そして大学。

あまり宣伝されていないにもかかわらず、電磁信号を検出および測定できる量子センサーなど、いくつかの基本的なアプリケーションが信頼できる実証を受けています。このようなセンサーの 1 つは、国際宇宙ステーションから地球の磁場を正確に測定するために使用されます。

別の実験では、オランダの研究者が初歩的な量子通信ネットワークを通じて量子情報を送信しました。従来の光ファイバーを使用するのではなく、科学者らは 3 つの小型量子プロセッサを使用して、量子ビットを送信機から受信機に瞬時に送信しました。これらの実験はまだ実用化されていないが、量子コンピューターのネットワークを通じて光速よりも速く量子データを安全に送信できる将来の量子インターネットの基礎を築く可能性がある。これまで、これは SF の領域でのみ可能でした。

米国バイデン政権は、量子コンピューティング競争に負けるリスクが差し迫っていて悲惨であると考え、5月に2つの大統領指令を出した。1つは国家量子イニシアチブの諮問委員会をホワイトハウスに直接置くというものだった。もう1つは、量子コンピューティングが暗号システムにもたらす潜在的なセキュリティリスクを軽減しながら、米国が量子コンピューティングでリードすることを保証するよう政府機関に指示している。

この実験は、量子コンピューティングと人工知能を組み合わせて、従来のコンピューターの限界を超えることも目的としています。現在、大規模な機械学習モデルは、膨大な計算を実行する必要があるため、デジタル コンピューターでトレーニングするのに何か月もかかります。たとえば、OpenAI の GPT-3 には 1,750 億個のパラメーターがあります。これらのモデルが数兆個のパラメーターに成長すると (今日の愚かな AI が賢くなるためにはこれが必要です)、トレーニングにかかる​​時間が長くなります。量子コンピューターは、より少ないエネルギーとスペースを使用しながら、このプロセスを大幅にスピードアップできます。 2020 年 3 月、Google は初の量子人工知能ハイブリッド プラットフォームである TensorFlow Quantum を立ち上げ、大量のデータ内のパターンと異常の検索を新たなレベルに引き上げました。人工知能を量子コンピューティングと組み合わせることで、理論的には、人工知能の認識について批評家が警告してきた以上に革新的な結果をもたらす可能性があります。

量子技術の潜在的な範囲と能力を考慮すると、人工知能の過ちを繰り返してはなりません。アルゴリズムの偏見を世界に導入した規制の失敗、人間の偏見の悪化、陰謀論のソーシャルメディアでの支持、そして疑惑です。 AI機関が攻撃する。 AIが生成したフェイクニュースやソーシャルメディアの投稿によって民主主義が促進される。危険は機械が自律的に意思決定を行う能力にあり、コンピューターコードの欠陥が予期せぬ、しばしば有害な結果を引き起こす可能性があります。 2021 年、量子コミュニティはこれらの問題に緊急に対処するための行動喚起を発行しました。さらに、量子技術に関連する重要な公的および私的知的財産は、盗難や悪用から保護されなければなりません。

さらに、国防問題も絡んできます。セキュリティ技術の世界では、聖杯は暗号解析に関連するいわゆる量子コンピュータであり、ブロックチェーンなど、世界中のデジタル システムで使用されている公開鍵暗号の多くを解読できるシステムです。それは敵対勢力の手に渡った非常に危険な能力です。

したがって、研究を加速することに加えて、開発者、ユーザー、輸出に対する対象を絞った管理を遅滞なく実施する必要があります。特許、企業秘密、および関連する知的財産権は厳格に保護されるべきであり、冷戦時代の安全保障政策の主要な要素であった一種の技術管理への回帰です。量子コンピューティングの革命的な可能性は、リスクを新たなレベルに引き上げます。

最後に、人工知能と機械学習に関する深刻な倫理的問題を回避するために、各国はテクノロジーの力に見合った管理措置を開発し、民主的価値観、人権、基本的自由を尊重する必要があります。政府は規制、基準、責任ある使用について早急に考え始め、人工知能、ナノテクノロジー、バイオテクノロジー、半導体、核分裂などの他の革新的な技術を各国がどのように扱ってきたか、あるいは誤って扱ってきたかから学ばなければなりません。したがって、私たちは人工知能で犯したのと同じ間違いを再び犯さず、明日の量子時代に今から備えなければなりません。

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