AIとBI – 井上智洋『人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊』(2016)

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井上智洋『人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊』(2016)

人工知能の飛躍的発展

　1980年代の人工知能の研究は、人間の記号処理や論理的思考の再現を目指すものだった。しかし、その研究はさしたる成果もないまま行き詰まった。
　そこで、90年代の末頃からは、確率・統計的手法で、人間の認知能力を再現する研究が主流になる。AIに論理的推論を行わせるのではなく、膨大なデータから統計的処理によって、人間の認知パターンを学習させる研究に移行していった。
　この分野で技術的障壁の突破（breakthrough）となったのが、2006年にイギリスのAI研究者ジェフェリー・ヒントンが考案した深層学習（Deep Learning）だ。

　Deep Learningの仕組みは。。。まぁ、ググっていただくとして、ようするに、膨大なデータ（Big Data）を統計的な処理によって、有意性のある情報（Data Mining）を自ら学習する（Deep Learning）ということらしい。たぶん。

　入力される膨大な情報と出力されるべき値（価値関数）さえ与えられていれば、そこから有意な情報を人工知能が自動的に導き出す。途中の過程はAIが自動的に学習していくので、入力（input）から出力（output）までの間の情報処理の操作を指示する必要がない。途中の思考過程は、AIが自動的に導き出しているので、もはやどのような思考過程を辿っているのか開発者自身さえ分からない。
　この方法によって、認知パターンの獲得やゲームのルールの学習は、飛躍的な進歩を遂げた。2016年にAlphaGoが囲碁の世界棋士を破ったことは、記憶に新しい。

　急速に進歩する人工知能だが、しかし、これって。。。

　ほんとうに、将来的には人間の知性に取って代わることができるのだろうか？

　現在のところ、人工知能が行っていることは、人間の認知パターンを学習し、それを再現することだ。よーするに、AIによって、人間の認知機能を模倣し、それに代替する技術が可能になった、ということだ。しかし、実現できているのはそこまででしかない。

　人工知能が自ら思考し、論理的な推論を働かせているわけではない。人工知能は大量の情報の中から有意性と認められている特定の情報を自ら学習、発見できるが、そもそも何が有意性として認められるのか、ということを判断しているわけではない。
　有意性、つまり、情報が持つ価値そのものは、人間が発見し、判断している。価値の発見やその判断は、人間の創造的な知性が行っていることだ。人工知能が創造的な知性を実現できているわけでは全くない。と、よく分からんがド文系の私はそー考える。

　AIの進歩が目覚ましいため、人間の知性を凌駕するものができつつあるかのような報道が飛び交っているが、実際やっていることを調べてみると、大量の情報から統計的に有意な情報を引き出す技術が進歩しているだけなんじゃないかという印象を受ける。よう知らんけど。

　分かってしまえば、意外と大したことないのかもしれない。今現在進んでいる人工知能の研究は、あくまで人間の知性の一部を代替する特化型人工知能の開発だ。人工知能が自ら価値を発見し、創造的な思考を行うような汎用型人工知能は、現時点では全く実現できていない。

　創造的な知性とは、「何が価値があるのか」ということを自ら発見するような知性のことだ。
　人間が価値を発見しそれを評価することができるのは、人間が欲求（欲望）を持っているからだ。欲求（欲望）は、価値を判断する際の基準であり、生物が生きていく上での基本だ。ここが人工知能と最も異なる点だ。
　人間は誰であれ、脳の構造を含め、身体構造がだいたい同じなので、人間には、ほとんどの人々の間で共通する「感覚の通有性」がある。この感覚の通有性が多くの人に認められるからこそ、人々の欲求（欲望）はある程度同じものへと収斂させていくことができる。そして、それを基礎として共通の価値観というものを築き上げることが可能になる。こうした人間との「共通感覚」を人工知能が獲得しない限り、自ら価値判断を行うAIは誕生しないだろう。つまり、どれほど人工知能が発達しても、創造的な知性の分野の作業は、人間の仕事として残り続けるということだ。

　では、その他の分野はどうなるのか。。。実は、こっからが、本書の主題だ。

AIとBI

　著者は、人工知能の開発が2030年頃に特異点（singularity）を迎えると予想している。しんぎゅらりてぃーがなんなのかよく分からないが、人工知能がともかく、すんごい発達するらしい。

　現在の多くの職業が、人工知能に取って代わられると予想されている。つまり、技術的失業が大量に発生すると考えられている。

　技術革新によって、生産性が向上すると、それに伴って資本が投下される。これが経済成長の原動力となる。なので技術革新が止まると、生産力が飽和し、経済は低成長を迎える。
　人類の経済史は、1760年代の蒸気機関による第一次産業革命、1870年代の電力と内燃機関による第二次産業革命、1990年代からのITによる第三次産業革命と、歴史的な技術革新による経済成長を繰り返してきた。そして、現在予想されているのが、2030年頃に起きると言われているAIによる第四次産業革命だ。

　その時、起きると予想されているのが、技術的失業による大量の失業者の発生だ。今までの技術革新の歴史においては、生産力の向上によって余剰となった労働力は、他の産業に移行することで、失業者の問題を解消してきた。
　しかし、次に起こると予想されているAIによる第四次産業革命は、製造業からサービス業まで、あらゆる産業で全面的に及ぶため、労働者の移転が困難になる。

　かろうじて残ると予想される職業は、著者の予想ではだいたい三分野あるらしい。

・創造性（Creativity）
・経営管理（Management）
・もてなし（Hospitality）

　以上の三分野は、やはり人間が関わらないといけない。しかし、こうした職業は国民全体の1割もいれば、賄えてしまう、という。

　技術が進歩し、生産効率が上がって、生産力が飛躍的に伸びれば、皆が豊かになる。。。はず。
　だが、貨幣経済下では、こうしたことは起こらない。

　たとえ、すべての国民が消費しきれないほどの生産物があったとしても、貨幣経済下では、貨幣にアクセスできるもの、つまりは、職に就いているものか、初めから資産を持っているものしか、生産物を手に入れることができない。つまり、どれほど生産力が上がり、社会に生産物が豊富に有り余ったとしても、職を失い、貨幣を手に入れる手段がなくなれば、その生産物を手に入れる手段も失うことになる。

　社会全体では非常に豊かであっても、富それ自体は一部の人々に集中していく。豊かな社会で、貧富の差は拡大していく。貨幣のあるとことへと、富は偏在していくだけだ。
　AIの進歩によって生じる技術的失業は、このような事態をより悪化させていく可能性がある。

　では、どーするか？

　そこで解決策として注目されるのが、Basic Income（BI）だ。
　Basic Incomeの導入によって、技術的失業の問題は解決してしまう。というより、これ以上の解決策はないのではないだろうか。

　本書では、Basic Incomeが可能かどうかを検証した研究成果なども紹介されている。現在の日本の社会保障制度は、公平性・持続性の両方に大きな問題を抱えている。実は、Basic Incomeは、こうした社会保障制度の問題解決策としても現在注目されているのだ。この制度は、さまざまな観点から検証の価値があるものだと言えるだろう。

　著者は、BIのないAIの発展はディストピアだが、BIのあるAIの進歩はユートピアだという。
　まさにその通りだと思う。
　AIの進歩は、社会の制度を根本から変えるような影響力を持ちうる。だとすれば、AIの議論は、社会制度の議論と同時に行う必要があるだろう。

　本書は、そうしたAIの進歩とそれを受け入れる社会制度の在り方の双方を考える上で非常に示唆に富むものだろう。

　あー、それにしても、早くAIとBIが整備されて、働かないですむ日が来ねーかなぁ。。。（本音）