仕事を奪うのはAIではなく、「人工知能の使い方を決める人間」だったんです

父が1960、70年代のSF小説をたくさん持っていて、10代のころにSF小説を読み漁っていたんです。それでロボットやAIに興味を持つようになりました。

もともとは法学を専攻していたんですが、どうにかロボットにかかわる仕事に就きました。

アーシュラ・K・ル・グィンですね。

彼女の作品の中心は、テクノロジーそのものではなく社会の変化で、それが私の考え方に近いんです。テクノロジーが、社会のかかわり方にどう影響するかに興味を持っています。

悲観と楽観の両方です。

懸念はありますが、必ずしもテクノロジーそのものに対してではなく、むしろテクノロジーを使う人間がどのような選択をしていくのかが気になります。

同時にテクノロジーの可能性については、とてもワクワクしています。ロボットやAIの設計や融合が話題にあがると、よく「ロボットとAI」が「人間と人間の知能」と比較されるのですが、とても違和感があります。AIの知能は、人間の知能とはまったく違うものですから。

ロボットに仕事を取られる、AIが世界を征服するといった不安に駆られるのは、ロボットやAIのとらえ方に限界があるからです。別のたとえを使うべきだと思います。

ちょうど「The New Breed」(新たな種)という本を執筆中なのですが、そのなかで「人間とロボットの関係」と「人間と動物の関係」の歴史を比較しています。

生き物にはどの種にも特有のスキルがあり、人間は仕事、兵器、仲間など、あらゆる目的にロボットを利用してきました。ロボットは人間に足りない能力を補う、目標達成のパートナーという位置づけです。

未来におけるAIやロボットと人間の関係性を考えるとき、動物を引き合いに出すほうがよっぽどいいと思います。

そう思います。

過去に登場したテクノロジーと同様に、AIは大きな変化と破壊を招く、革新的なテクノロジーです。

とはいえ、AIが人間の労働力に取って代わるという論調が多すぎると思います。それよりも、資本主義システムのなかで、これまで人間がどのように労働者を捨て駒として扱う選択をしてきたかを考え直すべきでしょう。つまり選択の問題です。

結局のところ、過去に有害な破壊を引き起こしたのは、テクノロジーの使い方を選んだ人間の意思と経済システムであって、テクノロジーそのものではありません。

過去の経験からいって、破壊の犠牲者、つまり労働者の実害をやわらげるために、できることは何でもすべきです。

たとえば人材の再教育や労働者そのものをテクノロジーに置き換えるのではなく、人間の足りない能力を補い、仕事をサポートする使い方を意識することです。

スキルが不要で、厳しく監視される仕事は、将来的に機械に取って代わられる運命にあります。そもそも、労働者をそういった仕事に就かせないようにするのも1つです。

どれも企業や政府が取り組めるものばかりです。具体的な回答にはなっていませんが、破壊の起き方は業界によって違うので、回答も違ってきます。

たしかに、破壊の勝者と敗者の間の格差は懸念すべき点です。

イノベーションで富を得ている人たちは、「俯瞰的に見れば、AIによって創出される雇用もあるのだから、AIが雇用を奪うことはない」とよくいいます。

事実かもしれませんが、AIが新たな雇用を創出する業界は、雇用が奪われる業界とは異なります。

脆弱なセクターに対する意識を高めてもらうには、テクノロジーを設計する側がどんな意図を持って、自分たちが何を作り出そうとしているのか、創造力を働かせる必要があります。テクノロジーの設計は長期的に影響し、人間のモノや空間の使い方や行動にも影響が及ぶからです。

たとえば、グーグルで「ロボット」「AI」と画像検索すると、頭、胴体、足と腕がついたロボットがたくさん表示されます。私たちが暮らすのは人間のためにつくられた空間です。階段や狭い通路、ボタンがあったりするので、うなずける部分もあります。

でも、”人間のためにつくられた空間で機能する、より安価で優れたロボット”という限定的な考え方には限界があるんです。そこからもっと創造力を働かせてもいいのではないでしょうか。

考え方によっては、空間そのものをつくり変えることも可能です。さまざまなロボットが利用しやすいように広い空間をデザインすれば、より多くの人間がアクセスできる空間に変わるかもしれません。

ロボットが人間に取って代わるのではなく、いかに人間をサポートできるかをクリエイティブに考えている業界からは、誰もがテクノロジーの恩恵を受けられると思います。

あの映画は大好きですが、AIやロボット工学の潜在的な可能性は、人間から仕事を取り上げ、すべてをロボット任せにして、1日中ホバーチェアに座らせることではありません。テクノロジーをを正しく活用すれば、私たちはもっとやりがいのある仕事を見つけられるはずです。

危険な仕事や単調で自動化できる仕事など、人間がやりたくない仕事をロボットに任せたいわけです。

テクノロジーがもたらす破壊のダメージを軽減できれば、こうした仕事をロボットに任せるのは理にかなっています。

これまでも今後も、最も価値のある成功事例は、テクノロジーの導入によって人間に及ぶ危害、リスク、危険を軽減できるケースです。

たとえば、原子力発電所や捜索救助活動など、より高度なリスク評価にAIを活用したり、実際のロボットが人間を危害から守ったりする分野の重要性は高いと思います。

もちろんです。偏見やエラーが起こりやすい、顔認識を利用した自動兵器システムは技術的に実現可能なので、とても心配しています。

また、意思決定のプロセスから人間を取り除くことで、犯罪の責任も負わずに済むのではないかと懸念しています。

不測のエラーが起きてロボットが戦争犯罪を行った場合、現行法上は誰かの責任を問うことはできません。人間が同様の犯罪をすれば、もちろん罰せられます。

社会を基盤とする既存の法体系は、AIによる破壊に対応していない状態です。その中でロボットが兵器化されるほど恐ろしいことはありません。

人間の能力を補うためにAIを使った成功事例の方が、労働者を自動化しようとするよりも多いです。

よく聞くのは、ATMの導入によって銀行の窓口業務が拡大した例です。単純な依頼はATMが処理し、窓口担当者は広く複雑なサービスに時間を費やせるようになりました。

企業のAIの使い方はさまざまです。従業員がやりがいのある仕事に専念できるようにテクノロジーに投資する企業もあれば、高いスキルを必要としない、低賃金で監視が厳しい仕事に就かせる企業もあります。この2つを同時に行う企業もあります。

すべては「テクノロジーをどう使うか？」という選択の問題であって、不変のものではありません。

自分の会社や応募している会社が、AIの活用について熟考しているかどうかを考えてみてください。

要注意なのは、既存のシステムとの統合や労働者への影響を考えずに、テクノロジーを力づくで導入しようとする企業です。

AIには学習データが必要なので、企業にとって観察や監視は魅力的に映ります。

ですが、企業のデータの使用方法については、もう少し配慮が必要だと思います。

「労働者のプライバシーやデータの安全性を度外視して、すべてを監視し、可能な限り多くのデータを収集する」という姿勢は倫理的ではありません。

データ収集の大きな問題点は、抑制しても見返りがないことです。

たとえば、AIが人間を補うのか、人間に取って代わるのかという話が出たときは、補う方が企業にとって有益だというエビデンスがありました。データ収集となると、可能な限りデータを収集している人に反論するのは難しいんです。

データはテクノロジーの改善に役立ちます。消費者レベルでも、スマートスピーカーに話しかける回数が増えるほど、話者の特性を学習して、性能が上がります。

なので、非倫理的な収集データの活用を抑制するには、政府や規制に頼るしかありません。

思いませんね。

既存の枠を超えて考えたとき、テクノロジーがいかに効果を発揮するか、だと思います。コスト削減になるだけではなく、実際に人の生活や仕事のあり方を改善できるのです。

規模は大きくないですが、特許庁の事例が興味深いんです。アメリカや日本も含めて、世界中の特許庁では、AIがいかに特許審査官をサポートできるかを模索しています。

ただ「特許審査官全員をAIに置き換える」という発想ではなく、最も難しいタスクである先行技術の検索にAIを活用しています。

審査官は、AIが検索して出した資料が、審査中の特許出願書類に適用されるかどうかを見極めるという、人間が得意とする細かな作業に集中できるのです。

この事例では、人間とAIマシンが作業を分担する、新しくスマートな方法を取り入れたることで、特許制度全体が改善される可能性が生まれました。

AIの技術を展開する時、人間より優れた精度で、人間のどこをサポートできるのかを考えることが大切です。

おそらく、そうでしょうね。

今は外注されているケースがほとんどですが、今後AIは、昔の電気のような位置づけになってきています。どこでも必要とされ、設置のためにスキルを持った人材も必要になるでしょう。

精度の高いAIをつくることが先でしょう。

AIの現状は過大評価されています。チェスや囲碁のような複雑なゲームで、ロボットが人間に勝ったという記事を読んで、私たちはロボットは人間より賢いと思い込んでいます。

実際には、AIの知能は非常に限られています。仮に囲碁を打てる非常に優れたAIが、さらに囲碁に秀でた別のAIを生み出せたとしても、Siriは私たちの質問の半分は理解できないままでしょう。

時間はたっぷりあります。

AIとは違うかもしれませんが、スマートに母乳の搾乳ができるテクノロジーがほしいですね。

今、母親たちが使っている搾乳機は、牛の搾乳技術より劣っているんです。

そのとおりです。今、この分野に必要なのは、異なる学問で連携し、多様性を高めることです。

社会でAIが大きな役割を果たしている以上、若くて高収入の白人男性だけが技術開発に携わっていてはいけません。白人男性が悪いわけではなく、最終的に社会的に有益なテクノロジーを生み出すには、多様な視点が必要なのです。

この点は企業も意識していますし、多様性を重視すべきだと考えています。多様性がより優れた技術開発につながるのは、間違いありません。