SFはAIの到来をどこまで当てたのか、Ted Chiangが首位に
How accurately did science fiction stories predict AI?
2017年のtransformer登場からAIが数十億人に急速に普及するとは、SFはほとんど予見できていなかった。著者はUrsula Le Guinの「SFは予測ではなく描写だ」という言葉に同意しつつ、実際のAI開発の特徴を分解して有名作品を採点。学習・維持・販売の過程を描いたTed Chiangの『ソフトウェア・オブジェの生涯』が総合1位となり、Heinleinの『月は無慈悲な夜の女王』やRichard Powersの『ガラテイア2.2』が続く。
私にとってSFの面白さは、未来をどれだけ正確に外挿するかではなく、ある未来の状況が与えられたとき、そこで何が起こりうるかにある。
HNでの議論
76- pugio
最近のSFには現実味を感じるのが難しい。現在の傾向線に沿った説得力のある未来を想像するのは本当に難しい。AIが普及しなかった理由を無理にこじつけるか(1)、人間がなぜ何かをしているのか——宇宙船の操縦、科学、探検など——を説明しなければならない(2)。
(1) バトラー聖戦。サンダーソンの『スカイワード』には少なくとも理由があった。
(2) バンクスの『カルチャー』にはあり得る未来があった。他にもあるのは確かだが、多くはない。
このことについてはよく考えるのだが、近未来SFのアイデアは山ほどあるものの（10〜20年前ならずっと遠い未来に思えただろう）、それより先のことはまったく思い描けない。だからこそ「シンギュラリティ」と呼ぶのだろう。
- joegibbs
過去のAIはどちらかというと当時のコンピュータに基づいているように見える——AIは非常に論理的で、決して間違えず、熟練プログラマーが書いたスイッチ文とif文の集まりのように振る舞う。一方、現代のAIは人間のテキストに基づいているので、モデルは人間のバイアスを持ち、思考の連鎖の中で悪態をついたり、理由もなく時々エラーを起こしたりする。
- andrewflnr
ここでピーター・ワッツに言及しないのは犯罪的だ。なぜなら彼は不気味なほど正確に当てていたからだ。『ブラインドサイト』におけるロールシャッハの声は初期のLLMと非常によく似ている。そして、うまくいけば『スターフィッシュ』の死んだインターネットが予言にならないことを願うが、だんだん不安になってきた。
- seanmcdirmid
しばらく前から考えていることだが、完全な見当違いがある。SF作家で計算機科学者のヴァーナー・ヴィンジは、1999年のSF小説『天空の深淵』で「プログラマー考古学者」という用語を広めた。
その前提は、AIが実現せず、新しいコードを書くよりもコードを漁る方が効率的だったため、我々はコードを漁るしかなかったというものだ。しかしLLMがあれば、漁るよりも新しく書く方がずっと簡単だ。
- jasonjei
多くのSF作家は、生成される作品であれ、自分の作品でLLMが訓練されたことによる著作権侵害の申し立てであれ、さまざまな理由でLLMを本当に嫌っている。中にはLLMに対して非常に否定的な態度を取り、コーディングプロジェクトでさえClaudeやGPTを積極的に使おうとしない人もいる。ジョン・スカルジとキャサリン・アサロが、あらゆるLLMの使用をボイコットしている例として思い浮かぶ…