最新動向から未来を見る。人工知能と人間が仕事で共存するには

最新動向から未来を見る。人工知能と人間が仕事で共存するには。AIと人間の役割分担

人工知能(AI)は今や、学習によって自ら良い方法を見付けることができるまでに進化しました。

それは、生身の人間ではとても追いつけないスピードです。

これからの時代に人間は、どんな役割をになっていくべきなのでしょうか。

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AI共存時代の人間の役割

ディープラーニングの技術によって、人工知能は人の指示によらず自ら良い方法を見付けて、学んで行くことができるようになりました。

その学習スピードはとても人間の敵うところではありません。

この凄まじい進化によって、近い将来には現在人間が担っている仕事の多くが人工知能によって失われてしまうという予測があります。

あなたは将来、自分の仕事が人工知能に取って変わられないという自信がありますか?

でもこの先、人工知能が進化したとしても、人間が失うことの無い役割は次の3つがあると考えています。

  1. 基準作り
  2. 意味づけ
  3. ルールの決定

この3つの役割を人間が担い、それを実現するための良い方法を、いかに早く見付けるかを人工知能が担う。

これが、これからのAI共存時代に分担すべき人間と人工知能の、それぞれの役割だと考えています。

1.基準作り

人工知能がディープラーニングで出来ることは、自ら良い方法(How to)を見付けることです。

その「良い方法」を導き出すには、何が良い(Why)のか示されていなければなりません。

しかし、人工知能は何が良く、何が悪いのか、その基準を作り出すことは出来ません。

何が良いかの基準作りは、人間が行うべき役割です。

2.意味づけ

人工知能は、ディープラーニングによって多くのデータを処理し、そのデータから特徴を見つけ出すことで一定の集団を割り出すことができます。

例えば、多くの動物の写真を処理することで、その中から「犬の特徴」を割り出すことが出来るようになるのです。

しかし、人工知能が割り出すのはあくまで「犬の特徴」というシンボルであり、それが実世界で「犬」と呼んでいる動物であるかどうかの意味づけを行うことではありません。

『犬の特徴を持つ動物』を『犬である』という意味づけができるのは人間なのです。

シンボルグラウンディング問題(シンボルグラウンディングもんだい)とは、記号システム内のシンボルがどのようにして実世界の意味と結びつけられるかという問題。記号接地問題とも言う。

シンボルグラウンディング問題(Wikipedia)

3.ルールの決定

人工知能は人間とは比べものにならない早さで処理を行えます。

しかし、現実世界では無数の出来事が起きる可能性があるため、処理能力が有限である人工知能には対処出来ない事態が発生してしまいます。

そのような自体を回避するためには、人間がルールを決定する必要があります。

人工知能がチェスや将棋などで人間以上の能力を発揮できるのは、ルールの決定によって限定的な事象しか扱わないためです。

つまり、何を考えるべき対象とするかを決めることです。

問題解決におけるスコープの設定と同様ですね。

人工知能の能力を、有効に活用するためにもルールの決定は人間が行うべきことの一つです

これは、フレーム問題として難問に挙げられていることです。

フレーム問題(フレームもんだい)とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。

フレーム問題(Wikipedia)

人工知能がしたことの責任問題

ここまでに人間の役割として3つを挙げました。

これとは別にもう一つ、人間でなければ出来ない役割があります。

それは、発生した事態に対して責任を負うということです。

仮に、人工知能が行った仕事で失敗があった場合、その責任を人工知能が負うことは出来るでしょうか。

現在の社会では、人工知能が責任を負うことは出来ません。

それは、「基準作り」「意味づけ」「ルールの決定」は人間が行う役割であり、それらを決めるのは人間だからです。

それを決定した責任は人間が負わなければなりません

それに考えてみて下さい。

失敗した人工知能に謝罪されて、あなたは許せますか?

謝罪を受け入れる人間の感情も含めて考えても、「仕事」は人間対人間で行われることであり、人工知能の役割は仕事を効率的に進めるためのツールなのです。

この社会をどう作るのか決めるのは人間であるあなた

この社会をどんな風に作り上げたいかを決めるのは人間の役割です。

それを実現するための、人工知能は頼もしいパートナーになってくれます。

あなたは、どんな社会を実現したいですか?

<参考>