概要

AI（人工知能）の「2026年問題」とは、2026年までにAIの訓練やテストに必要な高品質の言語データが枯渇する可能性があるという問題です。高品質の言語データとは、ウィキペディアやニュース記事、科学論文など、編集されたり校正されたりした文章のことを指します。AIはこれらの文章を使って、理解や生成、翻訳、要約、質問応答などのさまざまな言語タスクを学んだり行ったりします。

2026年問題の解決策

この問題は、カリフォルニア大学バークレー校のスチュアート・ラッセル教授が提唱したものです。ラッセル教授は、人工知能の権威であり、人間と共存できる安全なAIの開発を主張しています 。ラッセル教授は、2026年問題に対して、以下のような解決策を提案しています。

• 低品質の言語データ（ソーシャルメディアやウェブサイトのコメントなど）を活用する方法を探る。
• 合成データ（AIによって作られたテキスト）を利用する方法を探る。
• 大規模言語モデル（LLM）の訓練に必要なテキストの量を減らす方法を探る。

LLMとは、膨大な量のテキストを学習してさまざまな言語タスクをこなすAIのことで、GPT-3やBERTなどが有名です 。LLMは、より高い性能や汎用性を目指して、訓練に使うテキストの量を増やしています。しかし、これには限界があります。インターネット上に存在する高品質の言語データは有限であり、早ければ2026年にも使い果たされると予測されています 。

まとめ

2026年問題は、AIの発展にとって重要な課題です。高品質の言語データが枯渇することで、AIの学習や応用が困難になる可能性があります。また、低品質や合成の言語データを使うことで、AIが誤った知識やバイアスを持つ可能性もあります。そのため、AI研究者や開発者は、この問題に対して責任ある対応をする必要があります。