ついにAI時代の到来！？
TAKAO｜タカオ2045年問題 シンギュラリティとは？
ウィルスミスが主演の『i,ROBOT』という映画は見たことありますか？
私が好きな映画の一つなのですが、
アイロボットは、アメリカの作家アイザック・アシモフによるサイエンスフィクションの短編小説集です。この作品は、アシモフが提唱した「ロボット三原則」や人工知能に関する概念が初めて紹介された作品でもあります。
アイロボットの物語は、異なる短編小説が織り交ぜられながら、ロボットと人間の関係、人工知能の発展に伴う倫理的な問題などに焦点を当てています。アイロボットは、サイエンスフィクション文学において重要な作品の一つとされています。
引用：20th Century Studios
2035年、家庭用ロボットは人間の日常生活に溶け込んでいた。そんな中、シカゴの大企業で働くロボット工学の専門家が不審な死を遂げる。担当刑事の男は、あるロボットに疑いの目を向ける。事件の裏には、驚くべき真実が隠されていた。
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冒頭から、何の話が言いたいのか？と、思いますよね。失礼しました。実は、この映画の時代が直ぐそこまできているという話がしたかったのです。
最近のことを思い返してみてください。ファミレスでは、タッチパネルで注文し、配膳ロボットが食事をテーブルまで運んでくる。
5年前には想像もしていなかったのではないでしょうか？
このようにAIは日々進化をしています。しかもとてつもないスピードで。
最後までお読みいただき、少しでもAIに対し知っていただき、「あぁそうなんだぁ」って気持ちになれるようにお付き合いください。
目次
シンギュラリティとは？
シンギュラリティとは
技術の進化によりコンピュータの能力が高まり、ある時点で人工知能がその自己学習能力により自らの能力をわずかでも自らより高めることができるようになると、人工知能の自己再生産による加速度的能力向上が起こり、未知の技術進化が始まると考えられる。Ray Kurzweilはこの時点（特異点）をシンギュラリティと呼び、2045年にシンギュラリティに到達するのではないかと予測した14（図表11参照）。 具体的には、このような人工知能がロボット技術、ナノテクノロジー、遺伝子操作技術等と融合すると、人間を介さない人工知能とロボットによる企画、実験、研究開発、設計、部品から製品までの自動生産等があらゆる分野で実現する可能性があるとしている。
引用：インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会
シンギュラリティは、技術進化が指数関数的に急速に進展し、人工知能が人間の知能を超越する未来の出来事を指します。これにより、人類は予測不可能な変革に直面し、社会、経済、倫理の全体像が根本的に変わる可能性があります。
シンギュラリティの到来が制御不能な形で訪れると懸念され、慎重な研究と倫理的な視点が必要です。
簡単にいうと...
シンギュラリティは、未来におこる大きな変化の仮説です。
これは、技術がどんどん進んで、人工知能がとても賢くなり、人間の頭脳を超えるようになると予測されており、その結果、社会や生活がすごく変わるかもしれないということです。
でも、正直未来のことですから、どう変わるかはまだわかりません。
今時点できることは、よく考えて、うまく対応していく必要があるということなのです。
2045年問題と社会に対する影響
1. 技術進化と雇用の変容
2045年のシンギュラリティでは、人工知能や自動化技術の急速な進化が予測され、これにより従来の仕事が大きく変わる可能性があります。一部の仕事は自動化され、新たなスキルや職種が生まれる一方で、雇用構造や労働市場も大きく変化するでしょう。これがよく耳にする、AIに仕事が取れられしまう。ということですね。
2. 医療と介護の進化
シンギュラリティにより医療や介護分野では革新的な治療法やサービスが登場し、健康維持や医療の効率性が向上する可能性があります。新たなテクノロジーが患者ケアに貢献し、寿命や生活の質にポジティブな影響を与えることが期待されます。医療や介護の現場は、深刻な人手不足に悩まされています。それを根本から解決する可能性も十分にありえます。
3. 倫理的課題とプライバシー懸念
シンギュラリティの進展には倫理的な問題も伴います。個人のプライバシーへの影響や、意思決定を行う人工知能の倫理的な基準が求められます。技術の進化と共に、公正で透明な社会基盤の構築が喫緊の課題となります。
新しい文明が発展するときには、倫理的問題はいつも付きまとう大きな問題の一つでしょう。
4. 社会的不平等と教育の必要性
シンギュラリティが進む中で、社会的な不平等が懸念されます。新しい技術にアクセスしやすい人々とそうでない人々との差が広がる可能性があります。教育制度の再構築が必要であり、人々が新たなスキルを身につけ、技術進化に適応できるような環境が整備されるでしょう。
国策の一つでもあるDXのように、国全体で対応策を講じなければならない断面は近い将来きっと来るでしょう。
これらの課題に対処し、シンギュラリティの利点を最大限に引き出すためには、政府、企業、個人が協力し、総合的なアプローチが求められます。
ただ、国や行政が動くまでには、十分すぎる時間が必要になるでしょう。それより前に、個々が対策を講じる意味での何かしかのアクションが必須になるでしょう。
AIが進むことで起きる環境変化
AIの影響が大きい業種
技術革新は、経済成長をもたらすと同時に、雇用の在り方にも影響する。まずは技術革新が新たな仕事をもたらすのみならず、経済成長によって経済全体のパイが増大し雇用が増えるという好影響がある。他方、それまで人間が行っていた仕事をより効率的あるいは安全に実施できるようになると、その仕事が機械等によって代替され雇用の喪失が起こる。これらは技術革新の雇用に対する補完効果及び代替効果と呼ばれている。
引用：インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会
中略・・・
（参考）
Oxford大学のFreyらは、米国労働省のデータに基づき702職種のコンピュータによる自動化に対する脆弱性の確率を算出し、「業務管理・事務関連」や「サービス業」等47％の職種が20年以内にコンピュータ等に代替される可能性が高いと分析している（図表14参照）。
ICTの進展に伴い、新たな仕事が生まれる一方、代替可能な仕事も明らかになっています。人工知能エンジニアの需要が増す一方、定型的な管理業務や特定の分野の専門家支援が代替される可能性も高まっています。
短期では法律・医療・会計など、中期では監視系業務が影響を受けると予測されます。将来的にはICTが広範な領域で人間に近い能力を持つようになり、判断や意思決定など広範な仕事が代替される一方で、大局的な判断や価値のある仕事、人間が重要なインターフェイスとなる仕事が中心になる可能性があります。
AI浸透が進むことでのメリット・デメリット
AI（人工知能）の急速な普及が様々な分野に影響を与えることは容易に想像が付きます。
その中で、AIの広がりに伴って社会に発生するメリットとデメリットという視点で、AIについて考えてみましょう。
＜メリット＞
- 生産性向上
AIは繰り返しの業務やデータ処理を自動化し、効率を向上させます。これにより、従業員はより複雑なタスクに集中でき、生産性が向上します。 - 医療の進化
AIは医療分野で診断の精度向上や新しい治療法の発見に貢献しています。病気の早期発見や個別化された治療が可能になり、医療の質が向上します。 - 教育の革新
AIは個別化された学習体験を提供し、生徒たちの能力向上を支援します。教育プログラムの最適化や新しい学習手法の開発が進みます。 - 新たなビジネス機会
AIの技術進化により、新たなビジネスモデルやサービスが生まれ、市場に新しい機会が広がります。
＜デメリット＞
- 雇用の不均衡
AIによる自動化は一部の仕事を代替し、特定の職種の需要が減少する可能性があります。これにより雇用不均衡が生じ、一部の従業員が影響を受ける可能性があります。AIの話題は、かならずこの雇用の問題がついてまわります。 - 倫理的な課題
AIの意思決定プロセスは時折透明性を欠き、倫理的な問題が浮上します。特に重要な意思決定において、透明性と説明責任が求めらるでしょう。 - プライバシーの懸念
AIが大量のデータを処理する際、個人情報の管理が重要となります。不適切なデータ取り扱いに起因するプライバシー懸念が増加する可能性があります。膨大なエネルギーが必要になる可能性もあり、SDGsなどの観点からも反するため、これもまた課題の一つと言えますね。 - 人間性の喪失
AIが人間の業務を代替する場面でも、感情や個別の人間性を持たないことが問題視されることがあります。特に教育分野での人間的な指導の不足が心配されます。
こちらについては、下記に面白い文献からの引用を添付してますので、ぜひご覧ください。
AIの浸透は未来の社会を大きく変える可能性がある、いや間違いないでしょう。
メリットを最大限に引き出し、同時にデメリットに対処するためには、慎重な検討と調整が必要です。
さらに、こういった背景を理解して先手を打った対策、例えばスキルを挙げておく、コミュニティでつながりを作っておくなど、様々なアクションを強いられるのは間違いなさそうです。
AIと上手く付き合うためには
AIの得意分野
AI（人工知能）は私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらしています。この進化するテクノロジーと上手く付き合うためには、AIの得意分野を理解し、最大限に活用することが重要です。
1. データ処理と予測分析
AIは大量のデータを高速で処理し、優れた予測分析を行います。ビジネスや科学の分野で、複雑なデータのパターンを見つけ出し、将来の傾向を予測するのに役立ちます。
現時点では、このルーティン的作業は、AIが最も得意としているといってもいいでしょう。
2. 自動化と生産性向上
AIは単純で反復的なタスクを自動的に処理し、これによって人間がより複雑で創造的な仕事に集中できます。生産性向上や業務プロセスの合理化に寄与します。
3. 医療診断と治療
AIは医療分野で診断や治療の精度向上に寄与します。画像解析や遺伝子解析により、病気の早期発見や個別化された治療法の開発が進みます。
ビックデータをバックヤードとして、膨大な情報を瞬時に今時点の事象と照合して判断することは、これもまたAIの強みですね。さらには、医療だけでなく、判例を重視する司法の現場でも活躍が期待されていますね。
4. 言語処理と自然言語理解
AIは言語処理技術に優れ、自然言語理解を行います。これにより、チャットボットや仮想アシスタントを通じたコミュニケーションが向上し、カスタマーサービスが効率的に提供されます。
これらのAIの得意分野を理解することで、私たちはより効果的に仕事を進め、生活の質を向上させることができます。
しかし、同時に倫理的な問題や安全性にも気を配り、適切に利用することが求められます。
AIと共に未来を築くためには、積極的な学習と柔軟な適応が欠かせません。
AIに使われる人間になってはいけないということですね。
人間の得意分野
AIが優れている分野が存在する一方で、人間も独自の強みを持っています。
以下に、人間の得意分野をAIとの対比で探ってみましょう。
1. 創造性と感性
人間は感性や創造性において優れています。アートや文学、音楽などの創作活動は、個々の経験や感情から生まれるものであり、AIが真似るのは難しい領域です。定性的分野については、現時点ではAIでは再現が難しいでしょう。情緒といわれるような『心』に訴えかけることは人間がこれからもAIに勝り続ける部分なのかもしれません。
2. 倫理的判断
AIはデータからパターンを見つけ出すことが得意ですが、倫理的な判断や道徳的な葛藤に対処することは難しい場合があります。人間の持つ倫理感や直感的な判断は特に複雑な状況で必要とされます。
これもまた『道徳』という定性的な分野に対して人間が持つ本来の生命力を司る、つながりやコミュニケーションという社会活動に関しては、現時点では、AIには理解させることは難しいのかもしれません。
3. 対人関係とコミュニケーション
人間は豊かなコミュニケーションスキルを有しており、感情や非言語コミュニケーションを理解し、複雑な人間関係を築くことができます。AIはこの人間同士の結びつきや理解には限界があります。
『心』という不確かなものに対して、AIで理論的に構成することはなかなか難しいでしょう。
これについても、下記に非常に面白い記事を引用していますので、ぜひご覧ください。
4. 問題解決の柔軟性
AIは特定の課題に特化した能力を発揮する一方で、未知の状況や複雑な問題に対処する柔軟性には劣ることがあります。人間は創造的な発想や柔軟なアプローチを通じて、新たな解決策を見出すことができます。
要件定義のように、あらかじめ決められた判断、条件分岐に対して、よりスピーディに判断することが得意なAIは、人間のもつ、なんでその判断した？といったような直感的な柔軟性は難しいでしょう。
このように、人間とAIはそれぞれ得意な分野が異なり、お互いの強みを生かすことで、より豊かで効果的な社会を築くことができるでしょう。
相補的な（これがとても重要）関係を築くことで、技術の進化が人間性を補完し、新たな可能性を開拓していくことが期待されます。
AIと経営との連携
今後のAIビジネスの展望
1. スマートな意思決定
AIの今後の展望の一環として、スマートな意思決定が挙げられます。AIは膨大なデータを高速かつ精密に分析し、経営陣に戦略的かつ効果的な意思決定を支援します。将来的には、AIが複雑なビジネス課題に対して戦略的な提案を行い、人間と連携して組織の方針をより賢明に決定することが期待されます。もっともAIが得意といって言い分野です。
生成AIに質問を投げかけることで、よりスピーディな意思決定ができるようになり、一般的なコンサルタントといわれるようなパートナーはいらなくなる時代が来るかもしれません。
2. 顧客サービスの向上
AIの進化により、顧客サービスの向上が見込まれます。自然言語処理や機械学習を駆使したAI搭載のチャットボットや仮想アシスタントが、リアルタイムかつ個別対応で顧客の要望に迅速に応え、顧客満足度を向上させるでしょう。
最近も増えましたね。Webサイトを利用していると、画面の端の方にAIチャットなんてボタンがついていますよね。
今後は、これの発展版が導入され、カスタマーサポートやお客様センターは人間が不要になってしまう可能性も非常に高いでしょう。
3. 生産性向上と効率化
AIは業務プロセスの自動化や予測分析によって生産性を向上させ、企業の効率化を図ります。将来的には、AIが自律的に業務を最適化し、従業員がより戦略的な仕事に専念できるようになるでしょう。
AIが担当する部分と、人間の担当する部分を両立させることで、導入前後では大きく工数削減に寄与していくでしょう。
4. 新たなビジネスモデルの創造
AIの進展は新たなビジネスモデルの創造にも寄与します。データの解析や予測能力に基づいて、市場の需要やトレンドを的確に捉え、これに応じた製品やサービスを提供することが可能になります。企業はこれを活かして新たな市場を開拓し、競争力を高めることが期待されます。
すでに生成AIのChatGPTは、SWOT分析や、3C分析などを行ってくれます。
膨大な時間をかけて調査していたコンサルタントは、もしかしたら違う形を求められるのかもしれませんね。
このように、AIと経営の連携が進む中で、柔軟性と適応力を持つ企業が成功を収めるでしょう。
AIはあくまでツールであり、人間との協力によって最大限の価値を発揮します。今後ますます進化するAI技術をビジネスに統合することで、持続可能な発展とイノベーションが促進されていきます。
AIの種類と特性
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 特性: 自然言語処理のための事前学習モデルで、双方向のコンテキストを理解し、高度な文章の意味表現を獲得できる。
- 説明: BERTはTransformerアーキテクチャを基にしたモデルで、文章の文脈を考慮した単語の表現を学習します。これにより、様々な自然言語処理タスクで優れた性能を発揮します。
- YOLO (You Only Look Once)
- 特性: 物体検知のためのリアルタイムなオブジェクト検出モデルで、一度の推論で全体の画像を見ることができる。
- 説明: YOLOは高速で効率的なオブジェクト検出を可能にし、画像内の物体やその位置、クラスをリアルタイムで同定します。リアルタイム性が求められる動画解析や自動運転などに応用されています。
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- 特性: 言語生成のための大規模な事前学習モデルで、文脈を理解し、人間のような文章を生成できる。
- 説明: GPTは大量のテキストデータを用いて訓練され、文脈に基づいて自然な文章を生成することが可能です。機械翻訳や文章生成などに広く応用されています。
- SVM (Support Vector Machine)
- 特性: 分類や回帰などの機械学習タスクで利用されるモデルで、高い次元のデータにも適用可能。
- 説明: SVMはデータを分割する超平面を見つけ、その境界に最も近いデータ点（サポートベクトル）を利用してクラス分類を行います。高い次元のデータセットに対しても有効で、画像認識やテキスト分類などに応用されます。
AIの活用方法
■ Zoom Video Communications
Zoomはビデオ通話プラットフォームとして知られ、AIを活用してユーザーエクスペリエンスを向上させています。ZoomはChatGPTを導入し、リアルタイムな言語処理と自動応答を実現しています。例えば、ミーティング中にChatGPTを介して質問を行い、参加者が追加の情報を求めたり、アクションアイテムを整理することができます。これにより、ユーザーはスムーズなミーティング体験を享受でき、Zoomは顧客サービスの向上と効率化を実現しています。
■ Spotify
音楽ストリーミングサービスのSpotifyは、ChatGPTをカスタマーサポートに導入しています。ユーザーがサポートセンターに質問を投げると、ChatGPTが自動的に回答し、一般的な問題の解決をサポートしています。これにより、ユーザーは迅速かつ効果的なサポートを受けることができ、Spotifyはサポートチームの負担を軽減し、リソースを効率的に活用しています。
■ Salesforce
SalesforceはCRM（顧客関係管理）ソフトウェアを提供する企業で、ChatGPTを自社の製品に統合しています。SalesforceのAI機能は、顧客との対話を理解し、質問に応じた情報を提供します。これにより、セールスやカスタマーサポートのプロフェッショナルはより効果的に情報にアクセスし、顧客とのコミュニケーションを改善できます。
これらの事例はChatGPTを導入している企業を一部ピックアップしています。そのほかにも様々な業界、様々なツールを活用し、企業が効率的なコミュニケーションやサポートを提供するためにAIを活用している企業も多いです。日本の大手企業のPanasonicもいち早くChat GPTを導入した企業で知られていまうす。
いまでは、ビジネスでAIは欠かせないツールの一つになってきています。
インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会 報告書2015
以下の2つの問いに対して、AIは今後どうなるか？に関する見解を述べているものがあるので箸休めにご紹介します。
気になった方は、研究報告書のリンクを貼り付けておきますので、ぜひご一読ください。
① ロボットは意識を持ち得るか？
引用：インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会
・・・
結語 結局「ロボットは意識を持てるか？」という冒頭の問いが、そのままでは答えにくい問いであることがわかってきた。
ただどこが「答えにくい」かを具体的に問ううちに、今問題にするべきは何なのかもわかってきた。
「意識があるかのように振る舞う（ので現に意識がある）ロボット」の登場を前提に、そして「タマネギの皮剥き」的な技術進歩を前提に、技術、産業、社会制度、犯罪と倫理などあらゆる側面で、近未来に備えるべきだろう。
② 人工知能は自分で目的を設定できるか？
引用：インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会
・・・
つまり、まとめると
・人間は、生物としての根源から派生するさまざまな目的を持つ。自己保存を目的として進化してきたがゆえに、その存在は非常に頑健である。
・人工知能は、目的をいったん与えられれば、うまく実行することができる。ただし、その存在は非常に脆弱である。
中略・・・
おそらく、人工知能の技術が進めば進むほど、さまざまな目的に対してより良い解を提示することが可能になってくるだろう。そして、それがゆえに、人間がどのような目的を与えるのかが更に重要になる。つまり、目的と手段がより明確に分離し、役割分担がなされるはずである。
そして、社会において、人工知能に対してどのような目的を設定すればよいのか、競合する価値観で何を重視するのかといった議論がますます重要になってくるのではないだろうか。
まとめ
2045年問題は、未来に起こりうる大きな出来事の時期を指し、シンギュラリティと呼ばれる未知の進化が予測されています。
これは、AI（人工知能）が急速に進化し、人間の知性を超える出来事で、新しい未来を切り拓く可能性があります。
この進化には、期待と同時に懸念もついています。
医療やエネルギーの分野での進歩や、人間の制約を克服する可能性が広がる一方で、倫理的な問題や社会の変化、雇用の変動といった課題も浮かび上がります。未来に向けて期待するのは、医療の進歩による新たな治療法やエネルギーの革新など、私たちの生活を良くする可能性です。
しかし、同時に倫理や社会的な問題、雇用に影響することに対しても懸念が生まれています。
このような未知の進化に対処するためには、科学、倫理、社会が協力して、技術の発展に慎重に対応し、良い方向に進むように努めなければなりません。
つまり、2045年問題は未来への大きな課題であり、私たちが協力して洞察を深め、調和ある進化を築くために努力する必要があります。
未来の科学や技術は私たちの手に委ねられていますが、その進展には十分な検討が必要です。
このように、AIというのは、日々、我々の生活に浸透してきており、毛細血管のように細かい箇所まで入り込んできています。
これを良い悪いという議論は、正直無駄です。
議論の視点は、どう活かすか？どう共存するか？です。
10年後の未来を見据えた行動を、今のうちからいこしていきましょう。
少しでもためになれば幸いです。
