やりがいある仕事は奪われない?超AI入門

やりがいある仕事は奪われない?超AI入門 実用書

こんにちは。夫です。

数年前、「AIに仕事を奪われる」「AIで仕事がなくなる」という話をよく聞きました。そこからかなりAIは進化しているはずですが、最近はあまり聞かない気もします。

夫

僕は広告・マーケティング関連の仕事をしています。企画やプランニング、クリエイティブ作成などはまだまだAIに奪われないと思いますが、広告運用そのものはデータ分析と判断の連続なので、AIに奪われる可能性が高いなと考えています。ということで、久しぶりに最近のAIはどこまで進化しているのかをちょっと勉強しておこうと思い読んだのが今回紹介する「超AI入門」です。

AIが仕事を奪う?オックスフォードの研究

超AI入門」の話に入る前に、そもそも「AIに仕事を奪われる」という話を簡単にしておきたいと思います。この話は2013年に出されたオックスフォード大学のフレイ&オズボーンの研究レポートで「9割の仕事が将来、機械により代替される」と書かれたことで大きな話題になりました。

そのレポートがこちらです。

THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?

夫

英語なのでよくわからない部分もありますが、レポートの後半に700以上の職業とAIに奪われる可能性をリストアップしています。どんな仕事が奪われるのか見てみると面白いですよ。

AIによって奪われる職業ランキング上位

AIによって奪われる職業ランキング上位

こちらはなくなる可能性が高い職業。上位を見てみると電話営業などを行う「Telemarketers」や税務署職員の「Tax Preparers」、図書館員の「Library Technicians」が仕事を奪われる確率は99%。意外なところでは数学を駆使して課題解決を行う数理技術者「Mathematical Technicians」も99%の確率で仕事が奪われます。

夫

他にも証券会社のブローカーのような高収入の花形職業もランクイン。スキルの高さや難易度より、AIにもできるかどうかが大きく影響しているようですね。

AIによって奪われない職業ランキング上位

AIによって奪われない職業ランキング上位

一方、こちらは同じランキングの奪われる割合が少ない上位の職業です。1位の「Recreational Therapists」はセラピストです。やっぱり心の問題はAIに対処できるものではないようですね。在宅医療などをサポートする「Healthcare Social Workers」もほとんどAIに奪われないようです。

夫

意外なところではオーディオの専門家である「Audiologists」も仕事を奪われないそうです。音の良し悪しそのものはAIの方が正しく評価できそうですが、やはり音をどう感じるかは人間にしかわからないということでしょうか。

偶然このレポートを見つけたので見てみたのですが、もう10年近く前なので「なるほどなー」と思うものもあれば、「いや、この仕事はなくならないでしょ/なくなるでしょ」というものもありました。
例えば医師・外科医の「Physicians and Surgeons」の仕事が奪われる確率は0.42%と非常に低くなっていますが、ここ数年の記事を見ると医師の仕事もAIに奪われると書かれたものがたくさんあります。

夫

それで久しぶりにAIに興味が湧いて、最近のAIはどうなっているんだということで「超AI入門」を手に取ってみたわけです。ということで、ここからは本書の内容から最近のAIはどうなっているんだということを簡単に紹介して、今後数十年働くであろう僕たちはどうすればいいのかを考えていきたいと思います。

人工知能の仕組みは人間の脳と同じ?

2012年、画像認識ソフトウェアの大会で、ニューラルネットワークを活用したチームが2位に大差をつける高い精度を示して優勝しました。これがきっかけとなって「第3次AIブーム」が始まり、今も続いているとされています。

「第3次AIブーム」が長く続き、期待されている理由は「ニューラルネットワーク」というイノベーションです。

ニューラルネットワークを乱暴に説明すると、人間の脳にある「ニューロン」の仕組みをモデル化し、プログラミングしたもの。つまり、人間が考えるのと同じような仕組みでコンピューターにも考えさせることで人工知能を実現しようというものです。

夫

基本となる仕組みが人間の脳と同じ。つまり人間と同じことができる。そしてAIは疲れないしリソースに限りもない。人件費もかからない。単純な計算能力とか情報処理能力じゃ絶対敵わない!ということは人間の仕事が奪われるんじゃ!?と大騒ぎしたわけです。

しかし「超AI入門」では人工知能、AIの仕組みと脳の仕組みは違う。そもそも脳の仕組みは全然明らかになっていないと言います。

AIに限らず、コンピューターは基本的に「0」か「1」で情報を処理しますが、脳が同様に「0」「1」で処理を行っているかどうかも解明されていないのです。
脳の神経回路は、それぞれのニューロンが発火することで情報を伝達します。「発火した状態」と「発火していない状態」の2つがあるので、一見「0」「1」のように見えます。
しかし、この「0」「1」の状態もきれいに2つに分かれるわけではありません。
<中略>
ニューラルネットワークの研究は、脳の構造を模したモデルを作ることから始まりました。乱暴な言い方をするなら、「原理さえ突き詰めれば脳ができることは、ニューラルネットワークでもできるはずだ」という理屈です。
しかしいまや、ニューラルネットワークと脳は相当かけ離れたものになっています。
引用:超AI入門

そもそも人間の脳は「0」「1」の組み合わせで説明できるほど単純なものでもなければ、仕組みがわからない部分もたくさんあり真似しようとしてできるものではないということです。
本書ではさらに脳とAIの関係を鳥と飛行機に例えています。元々人は鳥のように空を飛びたいと思い、鳥の飛び方を模して飛行機を作り始めました。でも今の飛行機は鳥と似ても似つきません。鳥は金属の外殻を持つわけでもなく、ジェットエンジンも持っていません。鳥のように羽ばたく飛行機も存在しませんよね。

夫

つまり、鳥と飛行機が全く違うように、人間の脳とAIも全然違うものなんです。ここを誤解するとなんでもかんでもAIに仕事を奪われると騒ぐハメになります。鳥には鳥の役割があって、木のみを運んで木々や草花の生態系に役立っています。いくら飛行機が進化しても、この役割を飛行機が奪うことはないでしょう。

AIが苦手な意味理解

人間の脳とAIは全く別物で、同じだと考えると混乱します。そのことがわかったところで、AIに何ができて何ができないのか簡単にみてみましょう。

夫

本書は「超AI入門」というタイトル通り、難しい話は極力省いてくれています。僕もAIのシステム的な部分は全然わからないので、自分でも理解できて面白いなと思った部分をピックアップして紹介していきますね。

AIに関する有名な思考実験に「チューリングテスト」というものがあります。
簡単に説明すると、まずある部屋の中にコンピューターもしくは人間がいます。そして部屋の外の人が、相手がコンピューターか人間か知らない状態で、部屋の中とチャットでやりとりします。チャットのやり取りの中で、外にいる人が相手がコンピューターなのか人間なのか当てることができなければ、人間とコンピューターの区別がつかなかったことになります。つまり、そのコンピューターは知能を持ったAIと呼べるだろう、という内容です。

でも疑問は、本当にこのテストに合格すれば知能があると言えるのか?ということです。

夫

確かにチューリングテストに合格したAIが完璧な人工知能であるなら、最近のAIチャットなんかはもう人工知能として完成してそうですよね。でも当然、AIチャットが自然なやり取りできるのはかなり狭いテーマに限られますし、かなりのパターンが用意されているだけで人間が行うコミュニケーションとは別物です。

この疑問に応えるため、チューリングテストに対するもう一つの思考実験が考案されました。この思考実験は「中国語の部屋」と呼ばれています。
簡単に説明すると、中国語が理解できない人に部屋に入ってもらいます。部屋には外から中国語が書かれた紙が届くのですが、部屋の中には中国語のマニュアルがあって、中の人はそれに従って文字を変換して外に出すことができます。
この方法であれば、十分な中国語マニュアルさえあれば、中と外で会話が成立したように見えるはずです。つまりチューリングテストに合格できます。でも、中の人はマニュアルに従って変換しているだけで意味を理解していないので、コミュニケーションが成立しているとは言えませんよね。

夫

この思考実験からわかる通り、チューリングテストに合格する、つまり一見して知能があるように見える状態を作ることと、意味を理解して思考する知能を持っていることは別物だということです。

確かに一応会話が成立するというレベルであれば既存のAIでも十分可能です。でもAIは意味を理解しているわけではないので、本当の意味で会話が成立しているわけではありません。
じゃあAIが意味を理解できるようにすればいいのかというと、それは非常に難しいそうです。

私たち人間が「疲れた」という言葉の意味がわかるのはなぜでしょうか。
人間が「疲れた」という言葉の意味を概念としてわかるのは、「自分が疲れたことがある」ということが、第一にあります。また、「人が疲れている状態」と、「疲れた」という言葉が一致することを理解しています。だから、「疲れた」という言葉を聞くと、「こういう状態を指すんだ」とわかるのです。
引用:超AI入門

とはいえ、筆者はAIが意味を理解できないと決めつけているわけではありません。例えば、疲れたことがない人に「疲れた」という言葉を「こういう状態のことを疲れたというんだよ」と教えれば理解できるかもしれません。

ここで課題になってくるのが、AIが意味を理解するために体が必要なのかどうかです。体がないAIに「足を上げるのも辛い状態を疲れたという」と教えても、足を上げるのが辛いという状態が理解できないと「疲れた」という言葉が理解できませんよね。
まだ答えが出ていない課題ですが、専門家の間でも「体がないと理解できない」「体がなくても理解できる」両方の意見があるようです。

そしてたとえ体を獲得しても、体がなくでも意味を理解する仕組みが作られても、「自由」や「勇気」といったより概念的な言葉を理解できるのかはわかりません。

現時点では、AIはほとんど意味理解ができていないので、「それっぽい」ものが出てくるだけなのですが、意味理解が実現した時にはAIによってかなり多くのことが可能となるでしょう。
引用:超AI入門

夫

つまり、AIが本格的に人間の代わりになるかどうかは、意味理解ができるかどうかにかかっているということですね。単純作業的な労働は今のAIでもできるでしょうが、今やほとんどの仕事がナレッジワーク。単なる記憶やパターン認識だけで完結するナレッジワークがほとんどないことを考えると、意味理解のロジックができるまでAIに仕事を奪われるというのは遠い未来の話のような気もします。

人間と他の存在を隔てる長所は「考える」ことだろうと、多くの人が思ってきました。少なくとも、AI研究の世界は「考える」ことに長くフォーカスしてきたわけです。しかし、人間の知能は”二階建て”になっています。「考える」ということを支える「感じる」こと、いろいろなデータを集めて、そこから重要なものを取り出していくようなプロセスも不可欠です。むしろ、そちらのほうが長い歴史の中では主役でした。”二階部分”だけ注目される傾向がありますが、その両方の相互作用こそが人間の知恵の本質だと思います。
引用:超AI入門

本書ではいろいろとAIにできること、できないことが書かれていますが、一番大切なのは「意味理解」に関する部分だと思います。そして、知能の本質は「考える」ことだけでなく「感じる」こと。その両方が相互作用しあうということですね。

夫

このようにAIが苦手なことを知っていれば、自分の仕事においてもどこがAIにできて、どこがAIにできないのかが見えてくる気がします。僕の仕事でも意味理解が肝になる部分と、そうじゃない部分があります。そうじゃない部分については数年後にはAIがやっているかもしれませんね。

AIがアート・エンタメを作る

ここからは少し趣向を変えて、今のAIに何ができるのか、本書に紹介されているものを簡単に紹介したいと思います。

夫

一つ目はこちら。「Impossible Things」というプロジェクトです。ちょっとこの動画を見てください。

そう、ホラー映画です。このプロジェクトは2016年に開始され、人間とAIが協力してホラー映画の脚本を作りました。この映画が実際に完成して公開されたのかわかりませんが(情報がないということは頓挫したのかな…)、5年以上前の段階ですでにここまでできていたのです。

そして昨年10月、Netflixは完全にAIが作成したホラー映画を公開しました。AIに40万時間分のホラー映画を見せて、ホラー映画の演出やシナリオを学習して、3Dアニメ作品として完成させたそうです。

といってもやはりまだ全てをAIに任せるのは難しいようで、この作品には「支離滅裂」といったコメントが相次いだよう。
でもクオリティは後からついてきます。世界トップクラスの映画監督も最初からヒット連発だったわけではありません。失敗を繰り返し、徐々にいいものを作れるように鍛錬していったわけですから、AI映画監督も同じようにこれからクオリティをあげてくるかもしれません。

夫

AIと人間の協力ならもっと可能性は広がりそうです。圧倒的なデータ量で映画のヒットパターンやユーザーニーズを分析し、シナリオを提案する。それを熟練した映画監督が推敲して仕上げる、という形であればかなりいいものができそうですね。

続いては絵画です。
すでに白黒画像をアップロードしたら自動で着色してくれるサービスもあります。「こういう形であればこういう色だろう」というパターンを無数に学習しているので、結構いいクオリティで着色してくれるようです。

また、2016年には17世紀の画家レンブラントの新作も世間を賑わせました。もちろんレンブラントは数百年前に亡くなっているので新作なんて作れません。しかし、AIがレンブラントの技法を学び、レンブラントのような作品を生み出したのです。

AIはレンブラントの過去の作品からレンブラントの特徴を学びました。そして「中年男性の絵を描け」と指示したら、上の画像の絵が出力されました。

夫

この作品は3Dプリンターで作成されたので、絵の具による表面の凸凹や筆の質感なども再現されているそうです。

これを見て「ただのモノマネじゃないか」というのは簡単です。でもどんな芸術も模倣に始まります。ある作品を真似して、また別の作品を真似して、そうして培った技術やアイデアを統合して新しい作品を生み出しています。
そう考えると「ただのモノマネ」と切り捨てることはできません。このAIが若手画家のように過去の作品から学び、「新しい作品を描け」と指示したら、全く新しいアート作品が生まれるかもしれないからです。

他にもお笑いやコメディなども、AIが活躍する可能性のある分野です。さまざまなお笑いをAIに学ばせ、その時々のお客さんの反応などのデータを取り、これまでにないお笑いライブを生み出すことはそこまで難しくないかもしれません。

夫

本書ではこのようにAIが活躍する分野についてポジティブに考えています。でも僕の個人的な感覚としては、アートは作品そのものより文脈や背景が重要だと思っています。その部分をAIが担うには、前述した意味理解だけでなく体を持ち、本能を理解し、「感じる」ことができるようにならないと難しいでしょう。

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夫

AIのほうが将棋が強いとしても、将棋が好きな人は人間が努力して、苦悩して、考え抜いて勝ち抜く姿勢そのものが好きなのだと思います。そういう感情的な部分はAIに置き換えられたとしても、AIに置き換える意味はないと言えそうです。

AIは仕事を奪うのか?

ということで今回は「超AI入門」から、AIの課題や今何ができるのかを簡単に紹介しました。本書ではもっといろいろ紹介していますし、今後どのように進歩していくのか、法律などはAIの進歩にどう対応する必要があるのかなど、いろいろなことが書かれています。

そもそも本書を手に取ったのは「AIは仕事が奪うのか?」について、考え方をアップデートしたかったからです。

これについて個人的な答えは、「AIは仕事を奪うが、人間の仕事の価値は増す」ということです。

AIの普及によって、いずれ人間は、たとえば生産に関する直接的な仕事はしなくてよくなるはずです。しかし、それと全く関係のないところで、人間はコミュニティを作り、仮想的な敵を作り、その中で何らかの形で戦い、もしくは仲間と共感することを繰り返すでしょう。ですから、AIがいくら普及しても、人間が働かなくなることはないと思います。
引用:超AI入門

超AI入門」に書かれている通り、生産に関する直接的な仕事はなくなっていくかもしれません。でもそれはマクロ的な視点で、ミクロ的な視点では全く事情が違うと思います。

例えば、料理を仕事にする場合。チェーン店のマニュアル作業的な料理はAIにできるでしょうし、AIが行う意義があると思います。でも、新しい料理を考案し、付加価値を高めるタイプの料理は、AIに置き換えられないと思います。

夫

牛丼チェーン店で出される料理を、AIが調理しても気にしないでしょう。そもそも料理という仕事に対する付加価値がほとんどないからです。でも1人数万円もする高級レストランだと事情が違います。たとえAIの方が料理が美味かったとしても、そもそも「シェフが作る」ことに付加価値があるので、AI化する意味がありません。

マンションの管理人もそうです。ただマンションを管理するだけならAIカメラとAI掃除機などで十分でしょう。でも中には住民とのコミュニケーションを重視し、気遣いなどタスク化できないコンシェルジュ的な働きをする管理人さんもいるでしょう。
そういう仕事は、たとえAIにできたとしても、人間がやるから意味のあることだと思います。

夫

つまり、AIによって奪われる仕事というのは、そもそも人間がやることに対する付加価値が低いということ。AIが仕事を奪えば人間に残されたのは、人間がやる意味・意義がある付加価値の高い仕事だけになるので、むしろ働くことへの幸福度や価値は増していくんじゃないかと思います。

AIがどんどん進歩して、付加価値の低い仕事が奪われる未来が見える中、これから何十年も働くであろう僕たちにできることはシンプルです。付加価値が高い仕事を見つけ、そのためのスキルを身につけることだけだと思います。
そしてたとえ自分の仕事がAIに置き換えられたとしても、自分が自分なりに付加価値をつけることができていたら問題ないと思います。

夫

今でもそうした仕事、働き方の方が満足度が高いはず。なので、乱暴な言い方ですがAIにはどんどん仕事を奪ってほしいなと思います。残った仕事は意義のある、最高の仕事ばかりのはずですから。

最後に本書の中で一番印象的だった言葉を引用します。

「知能という存在に迫りたい」という研究者たちの目的は、煎じ詰めると、「人間の最も強力な武器であった知能の仕組みを知りたい」と同時に、「知能を除いた人間の人間性を知りたい」ということだと思います。
引用:超AI入門

夫

AIが進歩して最後に行き着くのは、人間の根源的な人間性だということです。AIが仕事奪うと聞くと怖く感じますが、それによって人間性が明らかになり、人間がより人間らしくなるなら素晴らしい未来ですね。

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