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将来、仕事がなくなる!? AIが進化した未来を考える

 

 

AIの発展が目覚ましい昨今、このような話を1度は耳にしたことがあると思います。

 

 

将来、AIに仕事を奪われるかもしれない

 

 

と。

 

なので、

 

自分の仕事はAIに奪われないのか?

AIに取って代わられない仕事に就きたい!

 

そのような疑問や感情を抱えている人も多いのではないでしょうか。

 

ということで今回は長生きする仕事と寿命の短い仕事、そしてさらにその先にある未来について予測していきます!

 

 

また、この記事はユヴァル・ノア・ハラリ氏の著作『21Lessons』を元に作成しています。

興味がある方は是非、買って読んでみて下さい!

 

 

 

 

 

 

 

1.人間の特権だったハズのもの


AIに仕事が奪われるということを考える際に、まず考えなければいけないことは「なぜAIに奪われるのか?」ということ。

 

これは当然、AIが人間と遜色ない、もしくはAIの方が上手くこなせるようになるからです。

工場がいい例で、人間が自ら手作業するよりも圧倒的に速く、そして正確に仕事ができるから自動化されたわけです。

 

ですが、その工場の仕事を管理するリーダーや消費者に対応する事務などは人間にしかできません。

 

なぜならそれは多様なバリエーションが存在し、それぞれに適した行動を取らなければいけないからです。

 

つまり、複雑であろうと同じことを繰り返す仕事はAIに取って代わられやすく、状況によって答えが変わるような仕事はAIに奪われにくいということです。

 

 

...これまではそう考えられていました

 

 

というのも、これまで僕たち人間は「考えること」や「感じること」、「自由に選択すること」を自身のアイデンティティとして捉えていました。

AIにはない、人間だけの特権であると。

 

しかし過去数十年の神経科学や行動経済学の研究により、食物や配偶者まで、僕たちの選択は全て謎めいた自由意志ではなく、一瞬のうちに確立を計算する何億ものニューロンによってなされることが判明したのです。

 

自慢の「人間の直感」も、実際には「パターン認識」にすぎなかったということが分かったのです。

 

例えば「一目惚れ」も、相手の外見を見た瞬間に無意識の内に脳のニューロンが高速で計算し、その人と良い遺伝子を残せるという計算結果を「好き」という感情で表すのです。

 

人間特有の能力と思われていた「直感」や「勘」がただのパターンだと分かったことは、これらを必要とする課題においてさえ、AIが人間を凌ぎうることを意味しました。

 

 

 

 

2.寿命の長い仕事

 

とはいえ、すぐにAIとロボット工学が様々な産業をそっくり排除することはなく、自動化は徐々に進みます。

となれば、できるだけ長くやれる仕事はなにかが気になりますよね。

 

それは幅広い技能を同時に必要として、予期できないような筋書きに対処するような、あまり定型化されていない職です。

 

反対に狭い範囲での定型化された業務を専門とする職はすぐに自動化されることになるでしょう。

 

医療を例に取ると、医師の仕事は患者を診断して適切な指針を顧客に伝える情報の処理がほとんどです。

 

それに対して看護師は、痛みを伴う注射を打ったり、包帯を取り換えたり、暴れる患者を拘束したりするために、優れた運動技能や感情を読み取る能力が求められます。

 

なので、AIの家庭医ができるよりも信頼できる看護ロボットの方が作られるのが遅いだろうし、少子化が進むにつれて高齢者の介護の需要が高まるため、対人ケア産業はずっと先まで人間の独擅場である可能性が高いです。

 

また、「創造性」もAIにとって非常に高い壁です。

 

今では音楽の販売に人間は必要としません。

わざわざCDショップに行き、レジ係の人を通して購入しなくても、iTunes Store から直接ダウンロードすることができます。

 

しかし、販売されている曲を作るのは依然として生身の人間。

完全に新しい音楽を生み出すだけでなく、途方もなく広い範囲の選択肢から選ぶのにも彼らの「創造性」を必要としていて、それはAIにとって、とても難しいことです。

 

 

 

 

3.AIが芸術を習得する

 

とはいえ、長期的には自動化に対して絶対に安全でいられる職はありません

 

音楽や絵などの芸術は、大抵人間の心や感情と結びつけられています。

芸術家は内面の心理的な力を特定の方向に導くもので、芸術の目的は他の人に作者の気持ちを接触させたり、新しい感情を抱かせたりするものだと多くの人は考えます。

 

それならAIがシェイクスピアや米津玄師やビヨンセよりも、上手に人間の感情を理解したり心を揺さぶる能力を手にしたらどうなるのでしょうか?

 

先ほども述べたように人間の感情は、なにも神秘的な現象ではなく、ただの生化学的な過程の結果です。

 

AIの人間に対する分析能力が高まれれば、そう遠くない将来あなたの体の表面や内部から流れてくる情報を読み取り、特定の曲や特定の調などをあなたの欲しいタイミングで流すことが可能になるかもしれません。

 

また、あなたがある曲に対して、全体的に好きだけど1か所だけ気に入らない箇所があるとします。

 

すると、AIはその箇所が流れるとあなたの胸がドキッとし、オキシトシン濃度が下がることを読み取り、次回からはその部分を削除したり書き換えたりしてあなたにとって完璧な曲として提供することが可能になります。

 

そして最終的には、あなたが好きなメロディーや音のパターンを分析し1曲まるごと作曲するようになるかもしれません。

 

芸術は受け手の心が揺さぶられることに意味があるというのなら、この場合のAIは芸術以外のなにものでもありません。

 

 

もう一つ創造性についての話をします。

 

1997年にIBMのチェス専用のスーパーコンピューターディープ・ブルーがチャンピオンのガルリ・カスパロリを破りました。

 

その結果、人間はチェスをやめないどころか、むしろAIのパートナーとともにかつてないほど腕を上げたのです。

これは日本における将棋にも同じことが言えますね。

 

その後チェス専用コンピューターも成長し、過去数十年に及ぶコンピューターの経験にアクセスでき、さらに毎秒7000万ものチェスの局面を計算できるストックフィッシュ8を開発しました。

 

ところが2017年12月6日、グーグル傘下のディープマインド社が開発したアルファゼロがストックフィッシュ8を 100戦28勝72引き分け という1度も負けない圧倒的な戦績で負かしたのです。

 

ではアルファゼロはどれほどの計算能力と経験を持ち合わせていたのか?

答えはなんと、たった毎秒8万の計算能力しかなく、チェスの経験も一切持ち合わせていなかったのです。

 

では、なぜこのアルファゼロが圧勝したのか?

 

それは最新の機械学習原理を搭載していたためでした。

アルファゼロは誰にも教わらず、ひたすら自分と自分を戦わせて独学でチェスを学習したのです。

 

アルファゼロの指す手や戦略の多くは、人間に教わっていないため既存のものとはあまりにかけ離れており、とてつもなく創造的でした。

 

では、無知の状態から最強のコンピューターに勝つにはどれほどの学習時間が必要だったのか?

 

 

答えは4時間です。

 

見間違いではありません。

たった4時間で人間が到底勝てない最強コンピューターを遥かに凌駕するところにまで到達したのです。

 

これはすでに局所的には、人間よりもコンピューターの方が、演算能力だけでなく考える力も圧倒的に高いということの証明でもあります。

 

 

 

 

4.仕事のない未来へ

 

今までの仕事がなくなる代わりに新たな仕事が生まれるから問題ないと主張する方もいるでしょう。

確かにそれはある程度正しいです。

 

AIが多くの分野を自動化することにより、余った時間や資金を他に回すことができるようになります。

また、AIの支援という形の仕事も増えるかもしれません。

 

たとえばドローンが人間のパイロットに取って代わったせいでなくなった仕事もありますが、メンテナンスやリモートコントロール、データ分析などで多くの雇用もまた生まれました。

 

アメリカ軍はシリア上空を飛ぶプレデターやリーパーといったドローンを動かすには一機あたり30人必要で、得られた情報を分析するのに少なくとも80人が従事しています。

 

2015年、アメリカの空軍はこれらの職をすべて埋めるだけの人材を確保できず、その結果、無人機のための人員の不足という皮肉な危機を迎えることにもなりました。

 

 

このような新たな働き口が誕生すれば、2050年の雇用市場は人間とAIの競争ではなく、協力を特徴とする可能性も確かにあります。

 

とはいえ、こうした新しい仕事はみな1つの問題を抱えています。

それは、高度な専門技術や知識が求められるため、非熟練労働者の失業問題を解決できないことです。

 

過去、自動化の波が押し寄せた時にはこの問題は抱えませんでした。

なぜなら、それまでやっていた単調な作業が自動化された結果、他の単純な仕事に就くことが出来たからです。

 

1920年に農業の機械化で解雇された農場労働者は、トラクター製造工場で新しい仕事を見つけられたし、1980年に失業した工業労働者はスーパーマーケットでレジ係として働き口を見つけることが出来ました。

 

ですが、今回もまた同じようなことが起きるとは限りません

 

これまでの単調な作業の一切が自動化され職を失った人たちが、直ちにがんの研究者やドローン操縦士、人間とAIの業務チームのメンバーとして働き始める事はほぼ不可能でしょう。

 

そのような専門的な技術を身につけるには時間と努力が必要で、人間のための新しい仕事を創出するよりも、その仕事に就かせるために訓練させることの方が難しいという結果になりかねません。

 

 

したがって、人間のための新しい仕事が出てきても、新しい「無用者」階級の増大につながるかもしれず、高い失業率と熟練労働者の不足という二重苦に陥りかねないのです。

 

そのうえ、残った仕事さえも日々進化する機械学習とロボット工学によりゆくゆくは自動化されることは想像に難くありません。

 

その度に新しい仕事のための技術を磨いたとしても、自動化を逃れた仕事の難易度が増すことに加え、機械学習の速度は時を追うごとに増していき、AIに取って代わられるスパンも短くなる。

 

そのような不安定な状況で、肉体的にも精神的にもついていける人間など、どれだけいることでしょうか?

 

 

また、今日すでにコンピューターとアルゴリズムは生産者としてだけではなく、顧客としての役割も果たし始めています。

 

例えば、証券取引所ではアルゴリズムが債券や株式や商品の最も重要な買い手になりつつあるし、広告業もウェブページをデザインする際、どんな人間よりもグーグルの検索アルゴリズムの好みに合わせることが多くなっており、このような流れが、さらに他の業界にも浸透していくかもしれません。

 

では、生産者としても消費者としても必要とされなくなったら、何が僕たち人間を守って、心理的な健康を保ったりできるようにしてくれるのでしょうか?

 

 

このような未来が訪れ、一般大衆が経済的価値を失った先には「搾取」ではなく「存在意義の喪失」という新たな問題に悩まされる時代がくるのかもしれません。

 

 

 

 

 

 

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