AIが台頭する世界における人類の未来

AI が進化し続ける中、差し迫った疑問は、その能力が進化し、AI が人間を「乗っ取る」ほどに人間を侵食するのではないかということです。この記事では、AI の優位性の軌跡について考察し、この疑問に対する私の見解を述べたいと思います。

「AI」

AI は人間に取って代わるのでしょうか? まず定義から始めましょう。ここでのキーワードはAIまたは人工知能です。

ブリタニカ百科事典では AI を次のように定義しています。

デジタル コンピュータの能力…知的存在によく見られるタスクを実行する能力。この用語は、推論能力、一般化能力、過去の経験から学習する能力など、人間に特有の知的プロセスを備えたシステムを開発するプロジェクトによく適用されます。

注目すべきフレーズは、 「知的能力」と「学習または推論する能力」です。これが、AI を従来の情報技術と区別するものです。

人工知能 (AI) は何十年も前から存在していましたが、ChatGPT や Gemini などの LLM の台頭により、近年の発展により、AI はより具体的で関連性のあるものになりました。こうした露出により、「AI」という用語が普及し、無限の可能性を感じさせるようになりました。

ハードウェアとソフトウェアは、それぞれ大きく進歩してきました。これらの進歩を AI と組み合わせると、AI の新しい「人間」の定義が生まれます。これは、コンピューティングの進化で達成可能なものの頂点を暗示し、最も総合的な意味でのインテリジェント コンピューティングを表します。これが私が使用する定義です。

もう 1 つのキーワードは「乗っ取り」です。AIはすでに医療、予測、画像認識など多くの分野で使用されています。ここでは、AI が人間を支援するために使用されています。「乗っ取り」はより深く、より特異なものです。私は「生活と生計」という概念を取り上げ、それを私たちが個人的に感じる要素、つまり社会的交流と仕事に分解します。

社会的交流

デジタル化はすでに、良くも悪くも社会的交流に革命をもたらしています。実際の友人から文通相手、そして「Facebook」の友人まで、テクノロジーは社会的コミュニケーションの範囲、形式、質を変えてきました。

AI はこれに加わるでしょうか? AI はすでに、さまざまなタイプのオートコンプリート、リマインダー、提案に使用されており、やり取りを洗練させることができます。より大きなレベルでは、ChatGPT などのツールは会話を記憶し、それを将来のクエリの追加コンテキストとして使用できます。これははるかに強力な影響力です。LLM は日々改善されており、コンテキストが追加されるにつれて、幅広い人生固有の質問 (たとえば、どのキャリアを追求すべきか、またはよりプライベートな質問) に対応できます。私の経験では、コンテキストの回答は非常に優れており、さらに改善されるでしょう。

LLM は私たちにとって、親友、カウンセラー、ガイド、アシスタント、先生、あるいはそれ以上の存在になることができます。

これによって孤独の蔓延はさらに深刻になるのでしょうか？ ソーシャルメディア中毒の影響ですでに混乱している世界で、テクノロジーへの依存が高まるのでしょうか？ おそらくそうなるでしょうが、「乗っ取る」という意味ではありません。 こうした問題の多くは以前から存在しており、AI が生み出したものではありません。 むしろ、情報過多の時代に、AI は私たちのコミュニケーションを効率化し、私たちの考えやアイデア、ジレンマを相談する、人間ではないけれども「人間」な知性を持った相談相手として機能してくれるかもしれません。

仕事

求人

多くの人員削減は AI のせいにされています。組織からのそのような正当化をどれだけ信じるかは私たち次第です。真実の要素もあるかもしれませんが、たとえ長期的な AI ベースの未来を予測して行われたとしても、過去 2 年間の人員削減や閉鎖を引き起こすほど、AI アプリケーションは組織に適しており、洗練され、カスタマイズされているとは思いません。

西洋諸国における失業は、さまざまな要因によるものです。新型コロナウイルスによるロックダウン後、経済とサプライチェーンは回復に苦戦しています。生活費の危機、需要の低迷、量的緩和、不況、スタグフレーションなど、経済に関する言葉は多種多様です。

社会の動向が事態をさらに複雑にしています。目覚めたイデオロギーから生じる独善性はその 1 つです。2 つ目の、より強力なのは、在宅勤務などの制度の影響です。在宅勤務によって生産性が向上すると主張する人は多くいますが、組織全体の生産性や経済全体への影響は議論の余地があります。さらに、「静かな退職」や従業員による社会運動などがあります。

経済危機が襲うと、実質的な収益と利益を生み出すプレッシャーが高まります。政府は規模縮小を余儀なくされています。仕事に対するトップダウンのプレッシャーはすでに存在しています。人々の新たな感受性と再調整は、ボトムアップのプレッシャーも生み出しています。同時に、リモートワークも受け入れられるようになっています。2 + 2 = 4。雇用主は、仕事が自宅でできる場合は、人件費の安い別の国にアウトソーシングすることもでき、オフショアリングにつながることを認識しています。もちろん、AI はこれをさらに一歩進め、多くの職務で人間の労働の必要性を排除できます。

AI の能力の向上は、今日の厳しい経済環境において雇用主にとって魅力的な選択肢を提供していますが、現時点では AI が雇用を奪っているのではなく、社会経済状況が奪っているのです。

現時点では、AI が人間に取って代わることはありません。しかし、現在の状況は AI に取って代わる余地を与えています。将来的には、AI が労働者に取って代わり、仕事を減らし、職務を大幅に変更または廃止し、仕事の本質を完全に覆すことは間違いありません。

現在、テクノロジーは長い間、仕事を奪ってきた歴史があります。逆説的に、テクノロジーはこれらのテクノロジーを開発する人々の仕事も生み出してきました。AI によって、AI/ML スキルの需要が高まっていますが、その増加は、多くが AI を搭載したローコードおよびノーコード ツールの増加によって相殺されるでしょう。AI はインテリジェントなテクノロジーです。愚かなテクノロジーは人間の開発を必要とし、知識経済において人間の仕事を増やしましたが、将来の AI の進歩も AI によって行われる可能性があります。

知識経済

産業革命では、機械、物理的な製品、物理的なスキルがありました。情報革命に移行すると、機械はより自動化され、製品はよりデジタル化され、物理的なスキルは知識スキルに取って代わられました。

インターネットにより、かつては限られた門番（主に学界とメディア）の独占物であった情報が民主化され、かつてないほどアクセスしやすくなりました。情報システムによって、驚くほどの量のデータが生み出されるようになりました。80 年代以降の技術革命により、知識労働に対する需要が大幅に高まりました。

知識労働の本質は、情報を収集し、それを消化し、それを活用して意思決定や行動を起こすことです。

問題を解決する上で難しいのは、関連情報を収集し、何が重要かを判断し、行動することです。AI は最初の 2 つの側面で優れた能力を備えており、さらに向上しています。

AI は情報収集の分野を席巻しようとしており、すでにさまざまなテーマに即座に回答を提供しています。情報化時代の象徴である検索は、答えにたどり着くための場所を提供してくれました。AI は直接答えを提供します。利便性、回答の質、仲間の影響などにより、答えを得るための AI への依存は高まるばかりです。

AI の診断および予測機能は、その範囲と潜在的なメリットの両面で無限です。たとえばスマートウォッチは、収集した数十億のデータ ポイントの ML 分析に基づいて、特定の健康状態をかなり事前に予測できます。

意思決定の領域は依然として人間の判断に頼ることになります。これは、AI がまだそこまで到達していないためです。AI の提案の多くは不十分であったり、間違っていたりします。しかし、AI の受け入れと依存が増し、AI が改良されれば、最終的にはこの領域でも譲歩することになるかもしれません。

重要性の低い（または低い）決定や、デジタルで完了できるアクションは、AI に委任されることが予想されます。たとえば、受信者に合わせたレポートの自動生成などです。より複雑な問題では、 デフォルトの力の利便性によって（再び）AI が大きな役割を果たし始めます。リスクは意思決定者が制御したい要素です。人間は環境から微妙なリスクを感知できます。AI はそれを再現することはできませんが、同等の機能を提供します。つまり、一般的に観察されるリスクの包括的なリストを生成できる、何千ものシナリオでトレーニングされたモデルです。人間の直感の質は、機械の出力の量によって（半分）相殺されます。

AI が進出できない分野の一つは、物理的な作業です。自律型ロボットが市販され、社会的に受け入れられるまでは、家を建てたり、理学療法を提供したりすることはできません。AI の役割は、デジタルでアクションを実行できる分野で拡大しています。しかし、物理的な作業や心の問題を必要とする作業には、AI は依然として無関係です。

知識労働

戦争に例えると、私たちが情報とデジタル プロセスに基づいて構築した世界は AI に包囲されています。デジタル アートなどの分野では、AI はすでに制空権を握っています。他の分野では、AI は海上封鎖に向かっています。コンテンツ作成も AI の影響が顕著に表れる分野です。デジタルは紙に取って代わりました。AI はデジタルに取って代わります。

他の分野に関しては、創造性、共感、複雑な意思決定スキルを必要とする仕事が AI に取って代わられる可能性は低いというのが一般的な見解です。この理論は安心できるものですが、私はこれに異議を唱えたいと思います。クリエイティブな分野はすでに危機に瀕しています。他の 2 つを見てみましょう。

人間味。ソフト面は重要ですが、それは対応するハード面との関連においてのみです。たとえば、組織が新しいシステムを導入する場合、変更管理のソフト スキルは、容易な適応とトレーニングを促進するために不可欠になります。ただし、個人がすでに十分な情報を持っている場合、移行はそれほど重要ではなく、ソフト スキルの必要性はかなり低くなる可能性があります。

ハード面が簡単になったり自動化されたりすれば、人間的なタッチ（共感）の必要性も減ります。AI の影響、あるいはその欠如は、人間的なタッチが独自に解決するものによって決まります。

複雑な問題。複雑とはどのように定義されるでしょうか。多くの事柄は、思われているほど複雑ではありません。複雑さはしばしば作り出され、主題の能力に関係することさえあります。したがって、複雑さはおそらく主観的な用語です。ソフトウェアはすでに、複雑な問題を解決するために必要な、研究、分析、洞察などの単調な作業の多くを効率化しています。AIはこれをさらに高めます。たとえば、チェスは多くの組み合わせと戦略を伴う複雑なゲームです。AIの進化におけるマイルストーンであるDeep Blueの登場以来、人間のチェスプレイヤーが機械に勝つことは二度とないだろうと広く認められています。イーロン・マスクは、コンピューターの出現によりチェスは「単純なゲーム」になったとさえ言っています。

AI は、より柔軟で創造的、あるいは複雑なタスクを実行できないという従来の認識は誤りです。AI は、特にデータ、情報、知識を伴うタスクなど、知的労働の多くを引き受けるでしょう。記憶し、状況に応じて適応する能力により、AI は知恵の源泉へと進化する可能性さえあります。

Open AI の AI の 5 つのウェイポイント(会話、推論、エージェント、イノベーター、組織) は、すでにその未来を示しています。AIはまだ最初の段階ですが、ビジョンは存在し、その機能は急速に実現しつつあります。

AI は人間に取って代わるのでしょうか?先ほど議論した 2 つの軸、つまり社会的な交流と仕事、あるいはより広い意味での生活と生計では、結果は大きさは異なるものの、方向性は一致しています。社会への影響は、これまでの情報技術よりもはるかに大きなものにはならないでしょう。仕事の面では、AI は根本的な大変革をもたらすでしょう。

AIは私たちの存在の大部分をひっくり返すでしょう。AIは、私たちが過去50年間に構築してきた世界、つまり情報経済と知的労働に基づく世界を乗っ取るでしょう。

情報革命に先立つ産業革命の基礎であった肉体労働は、今のところ比較的安定した状態を保っている。

皮肉なことに、これは私たちを、AI がまだ進出していない分野、つまり、急速な技術進歩を競う中で私たちがほとんど放棄してきた、物理的なサービスと人間の交流、手と心の領域に戻すことになるかもしれない。

AI が知識労働を引き継ぐことで、私たちは環境の悪化、生息地の喪失、廃棄物といった地球が直面している本当の問題に取り組むことができるようになります。AI は人間を引き継ぐことになりますが、それは人類を救うために必要なものなのかもしれません。