CGへの扉 Vol.83：コンピュータ歴史博物館でみるAIチャットボットの歴史

現在のAI全盛の時代にたどり着くまでの歴史を振り返る

良い機会があって、アメリカシリコンバレーにあるCHM：Computer History Museum（コンピュータ歴史博物館）に行ってきました。ちょうど「Chatbots Decoded: Exploring AI」という、チャットボットを読み解くことでAIを探る特別展示が行われており、その歴史を振り返りつつ現状に至るまでのAIの進化を再認識することができました。

CHMは、シリコンバレーの中心部であるカリフォルニア州マウンテンビューにある、コンピュータの歴史と革新をテーマに展示している博物館で、1996年に設立されました。コンピュータの技術的進展とその社会への影響を、単なるハードウェアの展示だけではなく、その時代の人々の物語や出来事を通じて紹介する施設です。

世界最大級のコンピュータ関連コレクションを持っており、ハードウェアからソフトウェア、文書、映像資料まで幅広く所蔵されています。日本製のゲーム機や携帯電話なども、業界の発展に貢献しているものはすべて所蔵されています。無骨なGoogleの初期サーバーや、1960年代のIBMのコンピュータが今も動く状態で保存されているのも必見です。公共施設ではなく、テクノロジー企業や個人からの寄付で運営されています。

「Chatbots Decoded: Exploring AI」の展示は、単なる古いコンピュータの陳列ではなく、技術が社会をどう変え、社会が技術をどう渇望し、恐れ、誤解し、そして使いこなしてきたかを解読（decode）するという展示でした。展示のコンセプトとして「テクノロジーの継続的な影響を読み解き、より良い未来の選択をできるデジタルネイティブな人々を育てる」というスローガンが掲げられていました。

この特別展示は、チャットボットという会話の形を手がかりに、AIの系譜を人間側の心理的変化から歴史をたどる展示です。展示のタイトルが示す通り、ここでの主役はアルゴリズムやAIらしさだけではありません。私たちがAIやコンピュータに対する期待と恐れ、そして「優れた会話ができる＝知性が存在する」と短絡的に解釈してしまう人間の癖そのものに焦点が当てられていました。

「話す機械」の夢物語は、まず見世物として始まった

展示では「チャットボットはどこから来たのか？」という問いから始まり、いきなり現代の生成AIから展示を始めていません。むしろ何世紀も前の物語と人間の錯覚から始めています。象徴的なのが、1770年に公開された「メカニカル・ターク（Mechanical Turk）」。チェスを指す自動人形のように見せかけながら、実は箱の中に人間が隠れて操作していたという、要するに、すごい技術ではなく、すごい演出が人々を圧倒させた事例です。

この逸話は、笑い話で終わりません。なぜならチャットボット史の裏側には、常に「本当に機械が理解しているのか？」という問いと同時に、コンピュータが人間を理解しているように見せる演出＝インターフェースの技術が存在しているからです。例えばデザインの工程でユーザーテストを行う際の「オズの魔法使い手法：Wizard of Oz（裏で人が動かして体験だけ先に見せる）」は、現代のプロトタイピング技法としてよく使われます。実はそういった演出も、この時代から存在していると言ってもよいのです。

つまり、チャットボットの歴史とは、コンピュータにおける知能を模索する歴史であると同時に、人が知能だと感じる条件を探る歴史でもあります。そしてその条件は、驚くほど曖昧なものでもあります。

1950〜60年代：AIが名前で呼ばれ、2つの流派が台頭する

次に展示で現れるのが、AIが研究領域として呼び名が付けられる瞬間です。1950年、アラン・チューリングが論文で提示した模倣ゲーム（いわゆるチューリングテスト）は、「機械は考えることができるのか？」という哲学的な論争を、観察可能な会話での判断に置き換えていきました。生成AIの性能が飛躍的に向上した現在では、AIとの会話で、相手が人間かAIかを見分けることはほぼ不可能で、チューリングテストはもう過去の出来事となってしまいました。

1956年には、Dartmouth Collegeでの研究会提案文を起点に「人工知能」という名称が、研究者たちの中で定着していきます。本展示の良さは、このあたりの歴史を勝ち残った技術目線の年表にせず、その時代に何があったのかを栄枯盛衰を見せている点にあります。ここで重要なのはどの技術が正しいかよりもその技術が当時の計算性能の限界・データ量・社会的ニーズに合っていたかです。そう考えるとコンピュータの歴史はいつも、正しい理論ではなく、その時点で利用可能なものによって形づくられていることがわかります。

1966年：Joseph WeizenbaumのELIZAが突いた、人間の勘違いの奥深さ

チャットボット史の原点として必ず登場するのが、1966年に登場した「ELIZA」です。論文としてもきちんと当時の様子が残っており、自然言語での対話を成立させるための当時のアプローチ（パターン照合など）が示されています。しかしELIZAの本当の功績は、それっぽく返す技術以上に、人間がどれほど簡単に相手に心があると思い込むかを暴いたことでした。ここで明らかになったのが、いわゆるELIZA効果という短い対話の断片だけで、私たちは意味や人格を補完してしまう傾向です。

そして皮肉なことに、ELIZAを作った当人であるジョセフ・ワイゼンバウムは後年、その反応に強い危機感を抱き「コンピュータに委ねるべきでない領域がある」と警鐘を鳴らします。この問題提起は、いま再びAIの倫理として話題の最前線に戻ってきました。
展示を見ながら賢さよりも先に誤認が広がってしまう危険性を持つのが会話であることを実感しました。人間が誤認する要素は、会話の流れにもよりますし、なにか困った事故の起点にもなりえます。

2001年：ActiveBuddyとSmarterChild——「生成しない」ほうが賢かった時代

展示では面白いことにスマホ以前の会話文化にも光が当てられています。CHMでは、2001年にAOLのインスタントメッセンジャー上で広まったSmarterChildが紹介されます。開発はActiveBuddy。ユーザーはさまざまな機能を友だち（buddy）として追加し、天気、株価、辞書、スポーツなどを尋ねたり、ただ雑談したりしました。

ここで考えさせられるのは、「当時のSmarterChildは、いまの生成AIと違って回答が人間のキュレーションだった」という点です。キュレーション型ゆえに危険な誤情報を出しにくく、いわゆるハルシネーション（もっともらしい嘘）をしない、と明確に生成AIと人間による回答を対比しています。しかもユーザーの大半は情報取得ではなく雑談目的で、ボットのキャラクターとしての性格が人気を後押ししました。ここでの出来事が、いまのチャットボットの運用（人格設計、口調、禁則、NGワード）の議論に直結します。当時のチャットボットは技術的には未熟でも、運用設計としては現代より安全かもしれないのです。

2010年代：データ量とコンピューティングパワーが普通の会話を現実に

CHMの展示では、統計的機械学習がウェブと結びつき、検索・推薦・広告などの需要とデータがAIを加速させた、という文脈で解説が続きます。AlexaやGoogle Homeのような音声アシスタントの登場も会話AI史の節目として整理されています。この時点で会話は研究室のデモから生活導線へと移動します。会話がUIになると、AIは単なる技術ではなく、サービスの入口になるという社会的変化が示されていました。

そして2010年代後半、AIの深層学習が本格的に優勢になっていきます。GPUなどコンピューティング環境の進化が潮目を変えたことを示します。この時点で、会話AIの勝負は賢いルールではなく大量データ×大量計算に変わっていきます。会話の自然さは、論理の美しさよりも、データ量による力技に近い形で性能を獲得し始めます。

2017年：会話AIのエンジンが変わった

会話AIの現在地を示すのは、まず2017年の論文「Attention Is All You Need」です。ここで提案されたTransformerは、従来のRNN（リカレント・ニューラル・ネットワーク）中心のモデルとは異なる設計思想を打ち立てました。革新的で標準的な方式が、細々とした工夫や無数の応用を一気に駆逐したという大きな変革です。Transformerは、その後の大規模言語モデル（LLM）の基本的な要素になり、それ以降、チャットボットとの会話は急に滑らかになってきました。この瞬間から、チャットボットは特定の会話のための道具ではなく、言語をもとに何でも会話できる人間っぽいものへと変質を始めます。

2022年：ChatGPTの登場。研究成果で社会が変わった

そして2022年11月30日。OpenAIがChatGPTを一般公開し、会話AIが一気に社会現象になります。公開してから数日で数億人が使い始めた脅威のサービスです。これほど普及が早かったITサービスはありません。ChatGPT登場の意味は、精度が上がっただけではありません。人々が会話というインターフェースでAIの能力を直接体感し、AIは自分とは関係ない、はるか遠くの研究ではなく、今日から触れる道具だと理解した転換点だったことです。

まさにチューリングが提示した「会話で評価する」という枠組みが、70年以上たった今、やっと多くの人々に届いたとも言えます。ただし、ここで歴史はもう一度、意地悪になります。会話で簡単に使えるがゆえに、誤認や間違った回答も同じ速度で拡散してしまいます。AIを人間と類似していると思い込んでしまう、ELIZA効果が再び課題になってきたのです。

いま目の前で起きていること：ロボットが「顔」を持った瞬間

Chatbots Decoded: Exploring AI、展示のハイライトのひとつが、対話型ロボットとのインタラクションです。この展示ではEngineered Arts社のロボット「Ameca」が登場し、センサーや顔認識、そしてOpenAIのGPT-4大規模言語モデルを用いて来館者と表情豊かに対話します。日本語による対話もスムーズでした。会話だけだったチャットボットが身体を得た状態です。

ここでチェスロボット（実は人間）のメカニカル・タークを振り返ります。あの時代のすごさは、機械の中身うんぬんではなく、見た目を信じさせる舞台装置でした。現代のAmecaは、中では本当に大規模言語モデルが動いています。けれども、人間が「相手（AI）は理解している」と感じる条件は、顔・視線・間・声色・沈黙、さまざまな要素があります。つまり発話する内容以外の要素に強く依存しています。そこが会話AIが社会に入り込む速度を加速させ、同時にリスクも増幅させるポイントでもあります。

CHMが示した結論：「AIの歴史」は「判断の歴史」

Computer History Museumの常設展示は、計算機としてのコンピュータが世界をどう変えたかを壮大な歴史を振り返りながら解説する大規模な展示です。その流れの中でChatbots Decoded: Exploring AIの展示を見ると、会話AIが突然の発明ではなく、長い長いコンピュータの進化の積み重ねの上にあることに納得がいきます。コンピュータ歴史博物館は未来予測をしません。代わりに「過去に何度も同じ勘違いをした」という事実を、静かに突きつけてきます。展示では、とてもデザインに優れていたのに、1台も売れなかったキッチンコンピュータが展示されています。

対話型AIの進化をAIの進歩だけで語るのは不十分だと考えました。対話型AIの歴史は、私たちが何を知性と呼び、どこまでを機械に委ね、どこからを人間の責任として引き受けるか。その境界線を技術の進化とともに引き直し続ける歴史でもあります。そして、その境界線を引くのは、AI企業だけではありません。チャットボットと会話する「私たち」自身が、AIとの会話とは何か？を問答し続けることになるのです。

本連載の今後の予定：「CGへの扉」では、単なるAIの話題とは少し異なり、CG/VFX, アートの文脈から話題を切り取り紹介していきます。映像制作の現場におけるAI活用や、AIで価値が高まった先進的なツール、これからの可能性を感じさせるような話題、テクノロジーの話題にご期待ください。何か取り上げて欲しいテーマやご希望などがございましたら、ぜひ編集部までお知らせください。

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Contributor：安藤幸央