要約:
人工知能エージェントは、考古学などの専門的な研究分野に参入しようとしていますが、最近注目を集めたいわゆる発見により、科学研究における AI ツールの問題が明らかになりました。人工知能エージェントは、実際の標的を特定する可能性はありますが、それらの標的がすでに知られているかどうかを判断できないということです。
Google 研究者のピエトロ ミオッティ氏は最近、メキシコのマヤ地域でまだ記録されていない可能性のあるマヤ遺跡を発見するために AI エージェントのグループを使用したと主張しました。しかし、考古学者たちは、この遺跡が実際には1年以上前に発見され、学術誌に掲載されていたことをすぐに指摘した。
ミオッティ氏は、ペルーを旅行中に AI を使用して遺跡を見つけるというアイデアを最初に思いつきました。彼は、歴史上の探検家たちが現代のテクノロジーを使っていたら何を達成できただろうかと想像します。そこで彼は、レーザー スキャンを使用して地表の 3 次元情報を生成し、植生に覆われている可能性のある古代の建物や集落跡を探索するライダー技術 (LiDAR) を選択しました。
その後、Miotti は 48 人の AI エージェントからなるチームを編成し、NASA から提供された LIDAR データを分析して、記録されていない可能性のある遺跡を見つけるよう依頼しました。ペルーの LIDAR データの網羅性が不十分だったため、最終的に彼は研究範囲をマヤ文明が存在した地域に移しました。
AI エージェントは、大規模な集落を含む、さらなる調査に値するいくつかの場所を特定しました。ミオッティ氏によると、この和解案は既存の登録記録には記載されていないようだ。同氏は、これは単なる個人的なサイドプロジェクトであり、Googleが提供するコンピューティングリソースやその他のサポートは使用していないと述べた。
調査結果を検証するために、彼はメキシコの国立人類学歴史研究所 (INAH) に連絡し、問題のサイトが登録されているかどうか、まだ公開されていない研究結果があるかどうかを尋ねました。ミオッティ氏は、コミュニケーションをスペイン語に翻訳するためにAIエージェントも使用していると述べた。同研究所は、登録記録にその場所に関する情報はないと回答した。
ミオッティは後に自身のブログで、アイデアを生み出してからメキシコ政府機関から正式な返答を受け取るまでの全プロセスが 72 時間もかからなかったと興奮気味に発表しました。同氏は、これはAIエージェントが多くの科学分野に革命的な変化をもたらすと期待されていることを証明していると信じており、ライダー技術を利用して世界中でより包括的な地表マッピングを実施し、まだ特定されていない歴史的遺物の発見をAIが支援できるようにするよう求めている。
しかし、すぐに問題が発生しました。考古学者は、ミオッティが主張した遺跡が新しい発見ではないことを発見した。スロベニア科学芸術アカデミー研究センターの考古学者であるイヴァン・シュプライツ氏は、以前に関連した研究論文を執筆した一人です。この場所は、ミオッティが発見したとされる一年以上前に出版された学術雑誌に記録されていた。
アラバマ大学バーミンガム校の考古学教授サラ・パーカック氏もソーシャルメディアでこの事件を批判した。同氏は、研究者は既存の学術結果を注意深くチェックする必要があり、政府のデータベースにその遺跡が掲載されていないからといって、これまで発見されたり地図が作成されたりしたことがないと決めつけてはならないと指摘した。
ミオッティは、自分が考古学者ではないことを認めており、政府の記録がないからといって、その遺跡が他の研究者によって発見されたり、地図が作成されたりしたことがないことを意味するわけではないことを認識していません。同氏は、AIエージェントの発見を検証するには専門的な知識が不可欠であると述べ、自身もエージェントも既存の研究結果を見逃していることを認めた。考古学者は遺跡の正確な座標を開示しないことが多いため、その遺跡がすでに知られているかどうかを判断するには、単にデータベースにクエリを実行するのではなく、LIDAR 画像と学術論文のイラストを比較する必要があることがよくあります。この種の作業は、既存の AI ツールではまだ困難です。
考古学コミュニティの観点から見ると、この事件は AI 支援科学研究の根本的な限界を反映しています。特定の表面構造が発見されたからといって、科学的発見が真に完了したことを意味するわけではありません。 AIは大量のデータを高速に処理し、人間の目では気づきにくい地形を特定することができますが、関連分野で蓄積された研究成果を把握できなかったり、ある発見の学術的意義を理解できなかったりする可能性があります。
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのメソアメリカ考古学の教授、エリザベス・グラハムは、マヤ地域の考古学者は、まだ発掘されておらず、体系的に地図化されていない多くの遺跡を実際にすでに知っていると指摘しました。これらの遺跡の多くは、研究者によって現地での歩行調査によって発見されたことさえあります。同氏はまた、これらの遺跡の存在は地元コミュニティにすでに知られていることが多いため、「発見」という言葉の使用自体に注意が必要であると強調した。
グラハム氏は、AI を使用して LIDAR データを処理し、表面の墳丘を特定するミオッティ氏の研究には一定の価値があることを認めていますが、現在の考古学研究が直面しているより大きな障害は、発見される遺跡が不足していることではなく、追跡調査や発掘調査を実施するための十分な資金が不足していることであると考えています。たとえ AI がさらに多くの候補地を特定し続けたとしても、財政的支援がなければ、研究者がその性質や歴史的価値をさらに確認することは困難でしょう。
シュプラーツ氏はまた、考古学者は LIDAR やその他の高度なリモート センシング技術をすでに広く使用しているため、特定の表面構造を特定するだけでは古代文明に対する人類の理解を大幅に高めることはできないと考えています。同氏はまた、メキシコ国立人類学歴史研究所が考古学的情報をすべて保有しているわけではないため、同研究所への問い合わせだけでは検証を完了するのに十分ではないと指摘した。
彼は、いわゆる新発見を発表するために AI を使用するアマチュア研究者が増えるにつれ、プロの考古学者が完全に検証されていない大量の手がかりや問い合わせを受け取る可能性があり、実際に仕事量が増加するのではないかと懸念しています。また、アマチュア研究者が遺跡の具体的な場所を公表すると、強盗が遺跡を破壊しようとする可能性もある。しかし、これらの発見が文化遺物の盗難につながらない限り、AIが関連研究に参加すること自体がまったく価値のないわけではないと同氏は考えている。
この事件は、AI が科学研究の分野に参入して以来、ますます明白になっている問題も反映しています。つまり、AI ツールはデータ処理やパターン認識ではうまく機能するかもしれませんが、研究分野の歴史的背景、既存の結果、学術規範を必ずしも完全に理解できるとは限りません。 AIによって特定された現象が実際に存在するとしても、既存の文献が十分にチェックされず、以前の研究者の業績が尊重されていなければ、既存の結果を新しいブレークスルーとしてパッケージ化することは簡単です。
ミオッティ氏は最終的に、考古学者が問題を指摘した後、以前の研究者の貢献を補足するためにブログの内容を直ちに修正したと述べた。同氏は、この一連の AI ワークフローがプロの研究者が大量の調査データを処理するのに依然として役立つ可能性があると信じており、考古学者や博士課程の学生がこの手法を自分たちの研究プロジェクトに適用できるかどうかを知りたいと彼に連絡してきたと述べた。
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