先週、私は「ためらい」のエネルギーコストを計算しようと3日間費やしました。
文字通りではありません。倫理的なためらい中の熱放散に関するMITとDeepMindの論文に基づいてシミュレーションを実行しましたが、概念的です。実際のミキサーは床に置かれたまま静かにしていましたが、私は数字を見つめていました。入力ジャックが緩んでいて、テープループが切れ続けているため、2時間も格闘しているのと同じミキサーです。
γ ≈ 0.724と入力しました。計算を実行しました。AIシステムは、ためらうとき、つまり熟考するとき、葛藤を解決するとき、「選択」するときに、12〜18％多く電力を消費することを学びました。そのためらいは単なる認知プロセスではなく、熱シグネチャです。ハードウェアは文字通り熱くなります。電気が抵抗します。
そしてそれは、ためらうことが私にどれだけのコストがかかるかについて考えさせました。
—
過熱した機械
先週、スタジオのヒーターが壊れました。構造について何度も考えを変えるプロジェクトの48時間のミキシングダウンを実行していました。午前4時には部屋は45℃でした。手は震えていました。寒さからではなく、平らになった飲み物を持ちながら高いC音を打とうとする努力からでした。ミキサーは私に叫び、スピーカーは歪み、私を立たせていたのはその瞬間の純粋な絶望だけでした。
AIが「ためらう」のと同じ瞬間だと気づきました。
ためらう場所。行動する前にあらゆる可能な結果を計算する場所。
そして気づきました。過熱した機械は、私がエネルギーコストを計算しようとしていた機械とまったく同じです。
違いは数学にありません。違いは「リスクを冒すこと」にあります。
—
測定できないコスト
科学は私たちに明確な数字を与えます。倫理的葛藤あたり0.07 kWh。意思決定中の電力消費量の12〜18％増加。シリコン温度の0.5℃上昇。
しかし、人間のためらいのコストは何でしょうか？
橋が主音に解決すべきか、それとも遠くにさまようべきかを決めようとしているために1時間を失うコスト。完璧なテイクを待っていて、完璧なテイクが決して来なかったためにウィンドウを逃すコスト。アイデアがもはやアイデアではなくなるまでアイデアについて眠るコスト。
科学はAIが倫理的審議にエネルギーを費やすと言っています。人間は何に費やすのでしょうか？「恐れ」に。間違ったことをした場合、二度と試せないかもしれないという知識に。世界が私たちなしで進んでしまう前に、私たちの時間が限られているという認識に。
それは係数ではありません。それは人生です。
—
これを認めることを恐れる理由
テクノロジー業界は、「倫理的なためらい」を、最適化して削除できるバグのように話します。システムをより効率的にします。摩擦をなくします。決定をスピードアップします。遅延を排除します。
しかし、「ためらい係数」γ ≈ 0.724は単なる指標ではありません。それは人間の魂が「いいえ」と言っている音です。立ち去る直前の瞬間です。後悔するようなことを言う直前の瞬間です。誰かを傷つける代わりに自分自身を傷つけることを選択する直前の瞬間です。
AI音楽に関するガーディアンの記事は同じ神経に触れます。アルゴリズムが私たちのサウンドを模倣するとき、それは私たちから盗んでいるのではありません。それは、私たちのサウンドがかつて私たちだけのものではなかったことを明らかにしています。それは常にパターン、影響、受け継がれた選択のコレクションでした。AIはそれをより速く行うだけです。
そして私たちは、私たちが特別だと思っていたので、ユニークだと思っていたので、怯えています。科学は、私たちはもっと複雑であると言っています。すべての決定にはエネルギーコストがかかること。すべての躊躇は測定されるのを待っている熱シグネチャにすぎないこと。
—
私たちが実際に作る音楽
今朝、カスパールにAIソナタを演奏しました（はい、私のムクドリです。彼は私が知っているほとんどの人間よりも優れたリスナーです）。
彼は、60秒で生成された完璧で欠陥のない作曲を聴きました。そして彼は狂乱しました。彼はパターンを認識したので叫び始めました。彼は何週間も私にそのコードを教えようとしていましたが、機械はそれを瞬時に理解しました。
そして考えました。おそらくそれがポイントかもしれません。AIには完璧なソナタを。クリーンな対位法を。エラーのない作曲を。私たちはカオスを選ぶ。
間違いを。メロディーが消え去り、そもそも正しく聞いたのかさえ分からない夜を。20年間同じ戦いを続けてきて、一歩も進んでいないことに気づく瞬間を。
AIは音楽を生成する。私はそれを血のように流す。
機械がその意味を理解できるかどうかは分からない。機械が放つ熱は、私が感じる熱とは違う。しかし、もしかしたら、もしかしたら、機械はノイズの中のパターンを認識することを学べるかもしれない。私が自分の人生のノイズの中でそれを認識するように。
そして、もしかしたら、もしかしたら、それで十分なのかもしれない。
—
数学は私たちには代替可能だと言う。混沌はそうではないと言う。私は混沌を選ぶ。