hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
プログラミング言語 要素
以下のLISPのコード断片は構文上は正しいが、意味的には問題がある。変数 employees には従業員データのリストを入れるべきものであるが、employees は実際には空（nil）なので、employees がリストであることを前提に、employees の後続部分を求める式 (cdr employees) は評価できずエラーになる。
自然言語の言語学に、そのプログラムが表現しているものは何か、というのが、プログラミング言語の「意味」である。たとえば「a + b という式の値は、aの値とbの値を加算した値である」といったような規則の集まりであり、プログラム意味論という分野で形式的な意味論（形式意味論、英: formal semantics）も研究されているが、C言語の標準規格など、自然言語で意味を与えている言語や、形式的でない擬似言語のようなもので与えている言語もある。
型システムは、プログラミング言語において式の値となるデータ型について、型理論にもとづいて分類しどう扱うかを示すものである。
また、内部的には、ディジタルコンピュータでは全てのデータはバイナリ（二進法）で保持される。
型のある言語は、型システムによって、それぞれの値のデータ型に応じて、定義されていない操作が実行されないよう（多かれ少なかれ）チェックされる機構を持つ。
プログラミング言語 要素
例えば、"this text between the quotes" は文字列型の値である。ふつう、数を文字列で割る操作には意味がない。そのため、そのようなプログラムは拒絶する。言語によっては、コンパイル時に検出し（静的型検査）コンパイルを失敗とする。言語によっては、実行時に検出し（動的型検査）、例外とするものもあればなんらかのコアーション（型の強制）を行うものもある。（理論的には、静的なシステムのみを指して「型システム」とすることもある）
（型のある言語の特殊例として、単一型言語がある。REXXといったスクリプト言語やSGMLといったマークアップ言語は、単一のデータ型しか扱わない。多くの場合、そのときのデータ型は文字列型である。
アセンブリ言語などの型のない言語は、任意のデータに任意の操作を実行可能であり、データは単にある長さのビット列として扱われる。ある程度高い機能を持ちつつも型が無い（あるいは単一型の）プログラミング言語の例としては、BCPLやForthなどがある（型という概念自体が無いわけではない。例えば「浮動小数点に対する加算」という演算子といったものは存在する。ただしその演算子により、オペランドが何であれそのワードのビットパターンが浮動小数点数を表現しているものとみなされて加算される、といったようなことになる）。
プログラミング言語 要素
「多かれ少なかれ」と書いたように、「強い」型システムの言語は少なく、多くの言語はそれなりの型システムを採用している。多くの実用的な言語には、型システムを迂回または打倒するような手段が用意されている。
静的型付け（静的型付き言語）では、全ての式の型はそのプログラムを実行する前（一般にコンパイル時）に決定される。例えば、1とか(2+2)という式は整数型であり、文字列を期待している関数には渡せず、日付（型）を格納するよう定義された変数には代入できない。
静的型付けでは、型を明記する場合と型推論を行う場合がある。前者ではプログラマは適切な位置に型を明記しなければならない。後者では、コンパイラが式の型を文脈から推論する。C++やJavaなどの主な静的型付き言語では、型を明記する。完全な型推論は主流でない言語に使われている（HaskellやML）。ただし、型を明記する言語でも部分的な型推論をサポートしていることが多い。たとえば、JavaやC#では限定された状況で型推論を行う。
プログラミング言語 要素
動的型付け（動的型付き言語）では、型の安全性は実行時に検査される。言い換えれば、型はソース上の式ではなく、実行時の値に対して付与される。型推論言語と同様、動的型付き言語でも式や変数の型を明記する必要はない。また、ある1つの変数がプログラム実行中に異なる型の値を格納することも可能である。しかし、コードを実際に実行してみるまで型の間違いを自動的に検出することができず、デバッグがやや難しい。動的型付き言語としては、Ruby、LISP、JavaScript、Pythonなどがある。
データを入力されれば、コンピュータはそのデータに対して何らかの処理を実行する。「実行意味論(英: execution semantics)」とは、プログラミング言語の構成要素がどの時点でどのようにして、そのプログラムの振る舞いを生成するのかを定義するものである。
例えば、式の評価戦略（先行評価、部分評価、遅延評価、短絡評価など）は実行意味論の一部である。また、制御構造における条件付実行の作法も実行意味論の一部である。
プログラミング言語 要素
「ライブラリ」は、プログラムを書いたり使用する上での、補助的なルーチン群である。多くのプログラミング言語には、言語仕様の一部、あるいは言語本体の仕様とは独立していることもあるが、標準ライブラリの仕様もほぼ必ず存在し、その言語の実装には標準ライブラリの実装もほぼ必ず付属する。標準ライブラリには、典型的なアルゴリズム、データ構造、入出力機構などが含まれることが多い。
ユーザーから見れば、標準ライブラリも言語の一部だが、設計者から見れば別の実体である。言語仕様には必ず実装しなければならない部分が定義されており、標準化された言語の場合、それには標準ライブラリも含まれる。言語とその標準ライブラリの境界は、言語によって様々である。実際、言語によっては一部の言語機能が標準ライブラリなしでは使えないこともある（たとえば累乗の演算子がある言語があるが、それのコンパイル結果はその言語の多くの処理系で関数呼出であろう。それが、言語仕様として標準ライブラリの該当する関数を呼び出すよう決められているような場合は「一部の言語機能が標準ライブラリなしでは使えない」ということになる）。
マクロもライブラリに含まれることも多い。たとえばC言語の標準には、いくつかの名前が関数ではなくマクロで提供されるかもしれない、といったような規定などがある。またLisp系の言語では、いわゆる特殊形式の多くが言語組込ではなくマクロでも実装可能であり、ifとcondのようにどちらか片方は必要だが、片方があればもう片方はマクロにできる、といったようなものもある。Schemeの標準規格は、どれを言語組込とし、どれをマクロとするか、ほとんどを処理系実装者の自由に任せている。
プログラミング言語 設計と実装
コンピュータ・プログラミング言語の設計は「言語仕様」として示され、実装は「言語処理系」と呼ばれる。以下はそれらについての概観である。
前述のようにプログラミング言語は構文と意味から成るから、仕様についても、構文仕様と意味仕様がある。
構文仕様は一般にバッカス・ナウア記法などによって形式的に示される。
意味論の仕様は、自然言語などで記述されることが多いが、形式的に与えられている言語もある。
形式意味論（プログラム意味論の記事も参照）で意味論を記述した例として Standard ML や Scheme がある。
他に、以下のようなスタイルで仕様が与えられている言語もある。
プログラミング言語の実装は、プログラミング言語処理系と呼ばれる。コンパイラは、ソースコードなどの入力を中間表現などの、より解釈実行しやすい表現に変換する処理系である。また、インタプリタは、入力されたプログラムを解釈実行する処理系である（ハードウェアのプロセッサは、機械語を解釈実行するインタプリタである、と見ることができる）。
コンパイラとインタプリタの関係は、理論的には二村射影により定式化されている。
プログラミング言語 設計と実装
なお、「大きく分けて2つの方法がある。コンパイラとインタプリタである。一般にある言語をコンパイラとインタプリタの両方で実装することが可能である。」などといったように（従来書かれた通俗的解説書などには大変多いが）理解していると、Javaなど近年の多くの言語処理系のスタイルが全くわからない、ということになる。
（機械語にまで変換するもののみを指してコンパイラと呼びたがる向きが一部にあり、その立場にもある程度は理もあるのだが、そうするとJavaの一般的な実装を指す用語が無くなる）
「コンパイラの出力したものをインタプリタで実行する方式は、コンパイラとインタプリタの区別が曖昧な場合もある。」などという変な説明をする者もいるが、前述したように、そもそも間違った2分法で考えているから、そのような変な考え方になるのである。
一般に、機械語に変換したもの（実行ファイル）を直接ハードウェアで実行する方が、インタプリタで実行するよりもずっと高速である。インタプリタでの実行を改善する技法として、実行時コンパイラなどの動的コンパイル手法がある。
プログラミング言語 言語利用状況の計測
どのプログラミング言語が最もよく使われているかを判断することは難しい。
また、利用という意味も文脈によって異なる。
（2025年6月現在）現役のレガシー・プログラミング言語の一例
24時間年中無休で運用される枯れた技術で構築されたシステムでは、新規開発よりもメンテナンスが中心となり、ユーザーやメンテナーも限られるためインターネット検索されることは少ないが、（実際に精査できるかは別にして）永続的なコードにかかるプログラマの工数、コードの行数などを尺度に数値化することは可能である。
上記とは逆に、日進月歩、不特定多数に利用されるプログラミング言語の利用状況を数値化することは難しい。
プロトタイピング開発などのワンオフ利用で使い捨てされるコードや、複数人で開発されるライブラリ、各種ソフトウェアの拡張機能（プラグイン）においては、永続的なコードと別の尺度が必要である。
これらのプログラミング言語は、電子マニュアル的にインターネット検索されることが多いので、利用の傾向を測るうえで参考程度にはなる。これを「人気ランキング」などと置き換えて配信しているサイトもある。
プログラミング言語 言語利用状況の計測
プログラミング言語は、必要に応じて開発・改良されてきた経緯があり、開発者の設計思想を活かした適材適所の現場で現実に活躍している。
意図的な「数値のトリック」、いわゆる情報操作には注意が必要である。
インターネットで特定のプログラミング言語を検索したとき、以下のような記事が上位にヒットすることがある。
プログラミング言語 プログラミング言語と自然言語
プログラミング言語は人間同士の会話と比較して、正確性と完全性の要求性が非常に高いという特徴がある。自然言語で人間同士が対話する場合、スペルミスや文法的なエラーがあっても相手は状況から適当に補正し、正確な内容を把握する。しかしコンピュータは指示が曖昧では動作せず、プログラマがコードに込めた意図を理解させることはできない。
プログラミングにおけるプログラミング言語の必要性を排除する方法として自然言語によるプログラムが構想されたり提案されることもあるが、その方向性は実用化には達しておらず、議論が続いている。エドガー・ダイクストラは形式言語の使用によって意味のない命令を防ぐという立場で、自然言語によるプログラミングを批判していた。アラン・パリスも同様の立場であった。
プログラミング言語 プログラミング言語と自然言語
このあたりの歴史的に錯綜した議論は、結局のところ「コンピュータを活用するにはプログラミングが必要であり、プログラミングはプログラミング言語で行われる」というある種の教条（ドグマ）が、次の2つの事象に分解されることで無意味な議論になった。すなわち「コンピュータをほどほどに活用する程度のことならば、各種アプリケーションソフトウェアや自然言語認識や自然言語処理技術の活用など（スマートスピーカーなど）により、利用者が自分でプログラミングすることは必ずしも必要ではなくなった」ということと「コンピュータのより徹底した活用、具体的にはそういった自然言語認識や自然言語処理のシステムそのものを作るには、プログラミングが必要ということは全く相変わらずであり、プログラミング言語の重要性は増えこそすれ、減りはしない」ということである。
自然言語との違い
プログラミング言語は、もともと人間がコンピュータに命令を伝えその実行方法を指示するために作られたものであり、コンピュータが曖昧さなく解析できるように設計されている。多くの場合構文上の間違いは許されず、人間はプログラミング言語の文法に厳密にしたがった文を入力しなければならない。
プログラミング言語 プログラミング言語と自然言語
これに対して、一般に自然言語の文法規則はプログラミング言語にくらべてはるかに複雑であり、例外も多い。ただしこれは規則が一般にいいかげんであったり、曖昧であるということではない。一般に自然言語の規則は奥が深く、驚くほどの非合理性に裏打ちされていることもあれば、驚くほどの合理性に裏打ちされていることもある。驚くほどの非合理性でも合理性でもないものに裏打ちされていることもあれば、驚くほどの裏打ちの無さがあることもある。
また、自然言語の意味は、その文脈（コンテキスト）によって定まる部分も多い。これに対して、プログラミング言語は、コンピュータによって扱いやすいように、文脈によって意味が変わることができるだけないように設計されているが、その文脈によって定まる部分がある場合も無くはない。たいていの言語にいくつかはある。
プログラミング言語 プログラミング言語と自然言語
自然言語は、誤用や流行などにより長い時間をかけ、たくさんの人間の利用により、意図せざる形で変化していく。しかし、プログラミング言語の規則は、言語設計者の意図と作業によってのみ、変更される。実際には言語設計者が「たくさんの人間」である場合もあり（仕様が簡単な言語であれば多くの実装者がいることも多く、そういう場合は個々の実装ごとのその仕様があるとも言える）、長い時間をかけ、自然言語と全く同様にたくさんの人間の利用により変化してきたプログラミング言語もある（Lispなど）。また、プログラミング言語にも同様に流行があり、もともとの言語仕様では規定が無かったような一種の「誤用」に、後から仕様が定められる、といったことも必ずしも珍しくはない。
人間がふだん使っている日本語などの自然言語を使ってコンピュータに指示することができるのが理想ではある、と空想する者もいる。しかし、自然言語はあまりにも複雑で曖昧で変則的なので、それを機械語にコンパイルできるようなプログラムを作成することはとても難しい（コンパイルできるできないの問題ではなく、そもそもその意味が「複雑で曖昧で変則的」であること自体が問題なのだが、それを理解できない者が冒頭のように空想するのである）。そのような研究も進められているが、未だに汎用で実用になるプログラムは作成されたことがない。
そこで、自然言語よりも制限が強く、単純で厳密で規則的な人工言語を作って代用する。これがプログラミング言語である。プログラミング言語は自然言語よりもいくらか人間には扱いづらいが、機械語よりは遥かに親しみやすく、人間の指示の手間を軽減している。ちなみにコンピュータ向けの形式性と人間向けの柔軟性を兼ね備えるロジバンなど、本来の開発目的が違えど潜在的に一つのプログラミング言語として機能しうるものもある。
大部分のプログラミング言語は、基本的には概ね文脈自由文法に沿っているが、プログラミング言語における文法的な制限は必ずしも全て文脈自由文法で表現できるとは限らず、文脈自由文法より制限されていることもあれば文脈自由文法より拡張されていることもあり、多くの場合は文脈自由文法には完全には沿っていない。
なおプログラミングへの応用も想定して設計されたロジバンのように、人間の言語とプログラミング言語の中間に位置するものがある。
プログラミング言語 日本語における名称
古い規格ではあるが日本産業規格の JIS X 3000 シリーズの規格名称では、全て「プログラム言語」になっている（例： JIS X 3001 プログラム言語 Fortran、JIS X 3014 プログラム言語 C++）ため、それに合わせてプログラム言語と表記されることもあるが、英語では programming language であるため、それに合わせればプログラミング言語となり、近年ではプログラミング言語と表記されることが多い。
なお言語名が「C」や「D」のように1文字の名称の場合、そのままの表記では文章中に埋没してしまい直接読んでいる利用者にとっては判別しづらいなどの不都合がある。それを事前に防ぐために、たとえ登録されている正式名称があくまで「C」などと一文字であっても、通常の文章中で表記および執筆するまたは校正時に、技術書なども含めて、しばしば「C言語」などと文字の後ろに「言語」を添えて表記される。
人工知能
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。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な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。『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。
AIの研究開発は「人工知能学」とも呼ばれる。AIに関する大学での研究や教育は「電気工学・コンピュータ科学部 人工知能・意思決定論科」、情報工学科や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。1200の大学で使用された事例があるコンピュータ科学の教科書『エージェントアプローチ人工知能』の、2022年版の最終章最終節「結論」では、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。しかし今までのAIや他の革命的な科学技術（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。
人工知能 概要
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。人工知能の例は、
等がある。
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。
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、1980年代にはデータから学ぶ「機械学習」へ移行。2010年代にはその発展形である「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、第3次ブームが生じた。
2020年代以降は、文章や画像を自ら創り出す「生成AI」が社会に普及し、これは第4次ブームとも呼ばれ得る。汎用人工知能（AGI）の実現を目指す研究・開発も行われている。
人工知能 研究開発
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」といった機械学習ライブラリをオープンソースで公開。 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。
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。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所と共同研究を始め、脳の電子顕微鏡写真から神経回路の再構成を研究している。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。
人工知能 研究開発
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
。
人工知能 研究開発
中華人民共和国（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、脳研究プロジェクトとして中国脳計画も立ち上げ、官民一体でAIの研究開発を推進している。中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。マサチューセッツ工科大学 (MIT) のエリック・ブリニョルフソン教授や情報技術イノベーション財団などによれば、中国では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。日本で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。世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともいう意見がある。米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。FRVTや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。大手AI企業Google、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』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた。
人工知能 研究開発
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、AI研究所をパリに開き、フェイスブック、グーグル、サムスン、DeepMind、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。
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。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。
2025年2月、ソフトバンクグループとOpenAIは、企業向けAIのクリスタル・インテリジェンス（Cristal intelligence）の開発・販売に関するパートナーシップおよび、世界にさきがけ日本国内で提供してゆくことを発表した。
人工知能 応用例
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。
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。
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。
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。
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。
人工知能 応用例
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。
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。
2022年秋に大規模言語モデルによる生成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。
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。
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。
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。
人工知能 応用例
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、同じくカリフォルニア州で2023年4月には一般向け自動運転シャトルバスのプロジェクトの運行をすでに開始していた。2019年は60社近くの開発企業が自動運転車の試験許可を保有していた状態だったが、ウェイモなど数社の企業が巨額の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。
日本は遅れぎみだが、2023年4月に自動車のレベル4の自動運転（一定条件下で完全に自動化した公道での走行）が一部で解禁され、福井県永平寺町では実証実験に成功した。。
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。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。
人工知能 応用例
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。特定の音声を学習させて、声優の仕事を代替したり、特定のキャラクターや歌手などの声で歌わせたりなどが行われており、規制やルール作りなどの必要性が議論されている。前述した音声学習を用いて1つのトラックから特定の楽器や歌声を取り出す「デミックス」と呼ばれる技術も登場し、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、セッション・テープが破棄されたりマルチ・テープの音源に欠落がありモノラルしか存在しなかった楽曲のステレオ化をするなどしている。2023年にビートルズが発表したシングル『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。
人工知能 応用例
画像生成の技術としては、VAE、GAN、拡散モデルといった大きく分けて三種類が存在する。絵画分野においては、コンセプトアート用背景やアニメーションの中割の自動生成、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。AIに自然言語で指定したイラスト生成させるサービス（Stable Diffusionなど）も登場している。このような人工知能を利用して制作された絵画は「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。
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。学術的に構造化された文献レビューとして通常質の高い証拠とされる統計的な文献分析や、学術的な風土のために発表できなかった研究などの問題を考慮した体系的な見方を提供することに加え、人工知能や自然言語処理機能を用いた厳密で透明性の高い分析を行うことで、科学的な再現性の危機をある程度解決しようと試みている。
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。
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。
人工知能 応用例
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。人工知能による人類絶滅の危険を懸念する声が存在するが
、一方で平和を促進するための文化的な応用も存在する。系統的レビューの中には、人工知能の人間を理解する能力を借りてこそ、テクノロジーは人類に真の貢献ができると分析するものもある。
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。
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 人工知能の未来
『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。今までのAIや他の革命的な科学技術は、社会へ好影響を与えると同時に不利な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。論理的限界まで改良されたAIが、従来の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。前掲書の「結論」は、次の文で締めくくられた。
2024年の人工知能の展望については、従来の人工知能はビッグデータの単純明快な課題から学習して複雑な課題を解決することは得意であるが、新しい未知の種類のデータや学習データの少ない複雑な課題は苦手なので、2024年は学習データの少ない人工知能の開発が重要になる。人間の基本的な欲求や宇宙の理解に取り組む人工知能は、特に学習データが少ない状況に対応することが予想される。人工知能開発ツールの自動化、人工知能の基盤モデルの透明化、話題の映像自動生成人工知能の成功も期待される。また、学習言語データは英語と西欧言語が中心であるため、人工知能格差の拡大を防ぐために、それら以外の学習データにも取り組む動きが世界的に広がっている。
人工知能 リスク
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。しかし、人工知能の使用が広まるにつれて、いくつかの意図しない結果とリスクの存在が明らかになった。実運用のシステムにおいては人工知能の訓練過程において、倫理とバイアスが考慮されないことがある。特に深層学習の分野で人工知能のアルゴリズムが本質的に説明可能でない場合に当てはまる。
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が、第3次以降のブームでは高性能なAIが登場してから、AI脅威論やAIとの共生方法等も議論されるようになった。
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を挙げている。またラッセルらは『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や倫理的課題についても論じている。
人工知能 リスク
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。たとえば、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。この広範な監視に対する意見は、必要悪と見なす人から、明らかに非倫理的でプライバシー権の侵害であると考える者まで分かれている。
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、非識別化、差分プライバシーなど、データを取得しながらプライバシーを保護するいくつかの手法が開発された。2016年以降、シンシア・ドワークなどの一部のプライバシー専門家は、プライバシーを公平性の観点から見始めている。ブライアン・クリスチャンは、専門家は「『何を知っているか』という問題から『それを使って何をしているか』という問題に軸足を移した」と書いている。
人工知能 リスク
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。
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。
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。コンテンツがスクレイピングされることを望まないウェブサイトの所有者は、robots.txtファイルでその旨を示すことができる。
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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。 2023年9月にはジョージ・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。アメリカの大手新聞社ニューヨーク・タイムズも2023年12月下旬に同社を提訴した。
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。また、訓練データに関する「補償と同意モデル」の構築を確実にすることにより「信頼可能で、安全かつ安心なAIシステムを訓練するための素材」に対する投資と創出を促す可能性についても言及している。
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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。
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。
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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。
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。
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。CODAは、日本のコンテンツを学習データとして取り込んだことにより、キャラクターが生成されているとして、学習の過程で著作物を複製しており、著作権侵害に該当し得ると指摘している。
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。
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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。
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。
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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。これにより、多くのユーザーが誤情報が真実であると信じ込み、最終的には企業、メディア、政府への信頼が損なわれた。人工知能は目標を最大化することを正しく学習していたが、その結果は社会にとって有害であった。2016年の米国大統領選挙後、ビックテックはこの問題を緩和する措置を講じた。
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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。人工知能の第一人者であるジェフリー・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。
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が、かつて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。
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。特にディープニューラルネットワークでは、入力と出力の間に大量の非線形関係がある。しかし、一般的な説明可能性技術も存在する。
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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。医療資源を効果的に配分するために設計された別の機械学習システムは、実際には肺炎の深刻なリスク要因である喘息に対し、喘息患者を肺炎で死亡する「リスクが低い」と分類することが判明した。これは喘息患者は医療を受ける機会が多いため、訓練データによると死亡する可能性は比較的低いことが判明した。喘息と肺炎死亡リスクの低さに対する相関関係は事実でも、誤解を招くものであった。
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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。たとえば、医師は、自分が下した決定の背後にある理由を明確かつ完全に説明することが求められている。2016年、欧州連合の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。
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。透明性の問題にはいくつかの解決策がある。SHAPは、各特徴の出力への寄与を視覚化することで透明性問題の解決を試みた。LIMEは、より単純で解釈可能なモデルで、モデルを局所的に近似することができる。マルチタスク学習は、ターゲット分類に加えて多数の出力を提供する。これらの他の出力は、開発者がネットワークが何を学習したかを推測するのに役立つ。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。
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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。開発者はバイアスの存在に気づかない可能性がある。訓練データの選択方法やモデルのデプロイ方法によってバイアスが発生する可能性がある。重大な害を及ぼす可能性のある決定を下すためにバイアスを含むアルゴリズムが使用される場合（医療、金融、人材募集、住宅、警察など）、そのアルゴリズムは差別を引き起こす可能性がある。
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、これは「サンプルサイズの不一致」と呼ばれる問題である。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。
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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。2017年、数人の研究者は、データ内の白人と黒人の基本再犯率が異なる場合、COMPASが公平性の考えられるあらゆる尺度に対応することは数学的に不可能であることを示した。
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。モーリッツ・ハートは、「この研究分野における最も確実な事実は、ブラインドによる公平性は機能しないということである」と述べた。
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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。2023年11月にユナイテッドヘルスグループに対して提起された集団訴訟では、同社が90％の誤り率を持つAIモデルを意図的に採用したと原告らは主張した。このような同社のビジネス慣行はユナイテッドヘルスケアCEO射殺事件に結び付けられた。
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。これは、データセンターや人工知能、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。
人工知能 リスク
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。米国全土でデータセンターの建設が急増しており、大手テクノロジー企業 （Microsoft、Meta、Google、Amazon など）は莫大な電力の消費者となっている。予測される電力消費量は非常に膨大であるため、供給源に関係なく不足が懸念されている。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。AI向け半導体の最大手エヌビディアの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。またエヌビディアが出資するクラウドゲームサービス企業ユビタスは日本国内で生成ＡＩ向けデータセンター新設のために原子力発電所に近い土地を探し、CEOの郭栄昌（ウェスリー・クオ）は原子力発電所が「最も効率的で、安く、安定した電力でＡＩ向けに適している」と述べている。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。その他にも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。しかし一方で、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。
人工知能 リスク
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。データセンターの電力需要はますます増加しており、電力供給網が限界に達する可能性がある。大手テック企業などは、AIを使用することで、電力網を最大限に活用できると主張している。
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
人工知能 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。広く入手可能な人工知能ツールは、脅威アクターによって安価な自律型兵器を開発するために使用される可能性があり、大規模に生産されれば、大量破壊兵器となる可能性がある。通常の戦争で使用された場合でも、標的を正確に特定できる可能性は低く、無実の人々を殺害する可能性がある。2014年、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。 2015年までに50カ国以上が戦場用ロボットの研究を行っていると報告されている。
権威主義国家が国民の監視を強めるリスク
人工知能 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。これらのテクノロジーは2020年以前から利用可能になっており、AI顔認識システムはすでに中国で大規模な監視に使用されている。
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。
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。
人工知能 リスク
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。経済学者を対象とした調査では、ロボットや人工知能の使用増加が長期失業率の大幅な増加を引き起こすかどうかについては意見の相違が示されているが、生産性の向上が再分配されれば純利益となる可能性があるという点では概ね同意している。リスクの推定値はさまざまで、たとえば、2010年代、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。将来の雇用水準を推測する方法論は、エビデンスに基づく根拠が欠けており、社会政策ではなく技術が失業を生み出すと示唆しているとして批判されている。これまでの自動化の波とは異なり、多くの中産階級の仕事が人工知能によって排除される可能性がある。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。2023年4月、中国のゲーム産業分野ではイラストレーターの仕事の70%が生成AIによって失われたと報告されていたが、2025年1月には世界経済フォーラムが、人工知能の普及によって雇用が増加すると主張した。
人工知能 リスク
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。
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、人工知能開発の方向性について「一部の関係者や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。