人工知能の3つの利点と3つの欠点

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人工知能の危険性は、作家や脚本家の間で長い間人気のテーマとなってきたが、これらの作品ではその技術が正当に評価されることはめったにない。

ハリウッドの夢であるスマートロボットを実現しようとする企業もあるが、工場生産の自動化、ビジネスプロセスの合理化、オンラインでの購入を推奨するなど、AIは目立たない形で利用されることが多い。

AWS の Alexa や Microsoft の Cortana は人気の音声アシスタントであり、AI に対する一般の認識にも影響を与えています。これらは見た目よりもはるかに複雑な技術を表しています。しかし、Alexa は、人工知能が社会に予期せぬ結果をもたらす可能性があることを示す例でもあります。

AIのユースケース

使用がさらに拡大するにつれ、Watson や AlphaGo などの AI システムは、最も熟練した人間の対戦相手にさえ勝つことができることが実証され、その一例は、5 人のプロのポーカー プレイヤーに勝った AI システムです。

これらの顕著な例は注目を集めるかもしれませんが、今日の AI の使用の多くは、依然として舞台裏で静かに行われています。

音声アシスタントの例と同様に、Google の Gmail メール サービスを使用している場合は、入力するとテキストが表示されることに気付くでしょう。 Sarah のメールに返信するときに「Hi」と入力するか、「Hello」と半分入力すると、ユーザーの名前が提案されます。 「How」と入力し始めると、他の候補（最初の文または 2 番目の文の「Who you?」など）が表示され、入力しながら変更できます。

AI の主な使用例は、データマイニングによって企業、政府機関などが戦略から製品開発まであらゆることに関して情報に基づいた意思決定を行えるように支援することです。しかも、そのスピードはかつてないほど速くなります。

しかし、これは AI の可能性の氷山の一角にすぎません。実際、それは無数の分野やシナリオで使用されており、その多くについては以下で詳しく説明します。

しかし、すべてのテクノロジーと同様に、AI はメリットとマイナスの結果の両方をもたらす可能性があります。テスラ社の創業者イーロン・マスク氏と、故理論物理学者で宇宙学者のスティーブン・ホーキング氏はともに、AIを人類に対する実存的脅威とみなしている。

では、AI は善の力なのでしょうか? それとも、人間は本質的に AI を信用しないのでしょうか?

AIの利点

今後数年間で、AI は消費者、企業、公共部門にさらに多くのサービスを提供することが期待されており、多くの技術専門家は、人々が複雑なタスクを高速化し、日常的なタスクを実行できる IoT デバイスに囲まれるようになるだろうと予測しています。 AI がもたらすメリットの多くは職場に関係します。

（１）効率性の向上

今日、データはビジネスにとって石油と同じくらい重要なので、リアルタイムの結果を得るには、このデータを正確かつ迅速に処理する必要があります。この種の AI がどのように使用されているかを示す優れた例として、世界トップクラスの臨床医と同等の精度で視力に影響を与える眼疾患を診断する DeepMind が挙げられます。

ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ眼科学研究所とロンドンのムーアフィールド眼科病院が実施した研究は、英国全土の病院で人工知能システムが導入される道を開く可能性がある。 AI システムの助けにより、医師は何千もの眼科スキャンを調べる時間を短縮し、患者の状態を数秒で診断できるようになります。

（２）ヒューマンエラーの排除

集中力の欠如や単純な間違いなど、どんなに優秀な人でもミスを犯してしまうものです。しかし、特定のタスクを実行するために構築された AI マシンはこれらの特性を示しません。

オンラインスーパーマーケットの Ocado は、自動化された機械を使用して倉庫内の何千ものロボットを制御し、1 秒間に 10 回通信して大量の商品の物流と配送を調整しています。しかし、このシステムにまったく不具合がないわけではないことは注目に値する。2021年7月、同社の配送センターの1つで機械が衝突して火災が発生したため、同社は数千件の注文をキャンセルせざるを得なかった。

（３）よりスマートな技術の提供

Ocado と同様に、AI は将来、人々のための多くの自動化サービスに利用されるようになるでしょう。こうしたサービスには、環境の改善が期待されるスマートシティや、道路をナビゲートしたり障害物を評価するのに人工知能を使用する自動運転車などが挙げられます。

大規模なデータセットを迅速かつ正確に処理する AI マシンの能力は、多くのインテリジェント テクノロジーと環境の運用にとって重要です。この例は、すでに多くのトップクラスのスマートフォンで実行されており、AI がバックグラウンドで実行され、最高のパフォーマンスを得るためにスマートフォンの設定を常に調整しています。

AIのデメリット

新しい技術や既存の技術が悪用され、悪意のある目的に使用されたり、望ましくない副作用が生じたりする可能性もあります。人工知能についても同様です。

2016年、米国は人工知能パートナーシップを通じて人類と社会に利益をもたらすために、シリコンバレーの大手企業5社を含む業界団体を設立しました。同庁は、可能な限り大きな混乱をもたらし、そこから利益を得られる可能性のある AI 技術の公正かつ倫理的な開発を促進することに尽力しています。

（１）職場における意思決定AI

一部の AI プログラムは、そのスピードと効率性により、ビジネスにさらなる価値を見出そうとしている経営者にとって魅力的なものとなっています。

IBM の Watson は、従業員の経験や過去のプロジェクトを調べて、将来的にどのような資質やスキルを身に付けそうかを判断し、その従業員が昇給やボーナス、昇進に値するかどうかを判断するために使用されています。

このように使用される意思決定ソフトウェアには、いくつかの懸念が生じています。英国の労働組合の大半を代表するTUCは最近、従業員をそのような技術から守るための法改正を求めた。また、雇用主はそのようなシステムを導入する前に労働組合に相談することを推奨している。

TUCのフランシス・オグレイディ事務局長は、「AIを使った労働者管理を放置すれば、労働者はますます孤独になり孤立し、人間同士のつながりの喜びが失われるだろうと我々は予測している」と述べた。

（２）雇用者の失業

AI システムによる人間の置き換えは、AI 導入の大きな障害になると広く考えられており、大規模な人員削減につながる可能性があります。

この悲観的なシナリオは人々を不安にさせていますが、ガートナーは AI によってより多くの雇用が創出されると予測しています。同社のアナリストらは2017年の調査報告書で、2020年までにAIによって230万の雇用が創出され、180万の雇用が失われると予想していると述べた。

「過去の多くの大きなイノベーションは、一時的な雇用喪失の移行期間と、それに続く求人数の回復とを伴ってきたため、ビジネス変革と AI も同じような道をたどる可能性がある」と、ガートナーのリサーチ担当副社長スベトラーナ・シキュラー氏は述べた。「残念ながら、雇用喪失に関する悲惨な警告のほとんどは、AI と自動化を混同しており、AI の最大のメリットである AI 拡張が不明瞭になっている。AI 拡張とは、人間の知能と人工知能を組み合わせ、互いを補完し合うものである。」

2018年にPwCが発表した調査レポートでは、人工知能によって失われる雇用と同数の雇用が創出されると述べられており、非政府組織の世界経済フォーラム（WEF）も2020年10月にこの見解を繰り返した。同団体は「雇用の未来」と題した報告書の中で、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより多くの反復的かつ危険な作業の自動化が加速しているものの、実際には人工知能が長期的な雇用の増加をもたらすだろうと述べた。 2025年までに、世界中で推定8,500万件の雇用が失われ、26か国で9,700万件の新規雇用が創出されると予想されています。

世界経済フォーラムはまた、今後4年間で、失業者の半数が新しい仕事に就くために何らかのスキルアップや再訓練が必要になると予測している。 AI ベースの未来に向けて開発する価値のあるスキルの 1 つはデータですが、ソフト スキルも見逃してはなりません。英国のメディア・データ大臣ジョン・ウィッティングデールOBEは、ソフトスキルを非常に重要なスキルであると述べています。同氏はさらに、「ソフトスキルがなければ、データが誤って解釈されるリスクがあり、それがビジネスとその意思決定に大きな影響を与える可能性があります」と付け加えた。

（３）ヒューマンエラー

AI はプロセスから人為的エラーを事実上排除できますが、コード内には依然としてエラーが存在し、バイアスが生じます。主にアルゴリズムコーディングに基づく AI テクノロジーは、特定の人口統計に悪影響を及ぼすでしょう。

懸念されるのは、100%のセキュリティがなければ、ハッカーがAIの知識欲を悪用する可能性があるということです。例えば、マイクロソフトのチャットボット「Tay Tweets」は、他のTwitterユーザーと同じ人種差別的かつ扇動的な内容をツイートし始めたため、開始からわずか16時間で削除されなければならなかった。

人工知能の責任ある使用

人工知能に関しては、気に入る点がたくさんあります。もちろん、混乱を引き起こす可能性のあるあらゆる新しいテクノロジーと同様に、個人や組織は落とし穴を認識しておく必要があります。

しかし、欠点を認識しているからといって、利点を無視しているわけではありません。実際、政策立案者らは、そうしなければ提供される利益を失うリスクがあると警告されている。

「今日の重要な顧客とのやり取りを伴うビジネスシーンで AI がどのように使用されているかを見て、どのように価値を付加できるかを検討してください」と、ガートナーのバイスプレジデントであるホイット・アンドリュース氏は語ります。「AI プロジェクトは、その範囲と人気、その価値に関する誤解、AI が扱うデータの性質、文化的な問題などにより、特有の障壁に直面しています。これらの障壁を克服するには、CIO は現実的な期待を設定し、適切な使用例を特定し、新しい組織構造を構築する必要があります。」

ガートナーは、ビジネスリーダーと IT リーダーは機会とリスクを慎重に検討し、比較検討する必要があるとアドバイスしています。同社は、全体像を見ずに自動化に重点を置きすぎると、より広範なメリットが見えにくくなるだけだと警告した。

「文明について私たちが愛するものはすべて知性の産物です」とMITの物理学教授でFuture of Life Instituteの所長であるマックス・テグマーク氏は言う。「テクノロジーに恩恵をもたらし、人工知能で人間の知性を拡張する方法を見つけさえすれば、文明の繁栄に貢献できる可能性があります。」

企業は、英国情報コミッショナー事務局（ICO）が立ち上げたリスク評価ツールキットを使用して、AI システムの使用がデータ保護法に違反していないかどうかを確認することもできます。 AI およびデータ保護リスク評価ツールキット (ベータ版) は、規制当局が以前に公開した AI ガイダンスや、アラン チューリング研究所のその他の出版物に基づいています。これには、企業が個人データを処理する際に、それが個人の権利に及ぼす影響を理解するために使用できるリスクステートメントが含まれています。このツールキットは、英国情報コミッショナー事務局 (ICO) の内部保証および調査チームによって開発された監査フレームワークに基づいており、企業がリスクを管理および軽減するために使用できるベストプラクティスのアドバイスも提供します。