AIはどんどん強くなってきていますが、人間は恐れるべきでしょうか？実は、ロボットに置き換えられるよりも大きな危機があるのです。

人工知能は急速に発展しており、多くの人が脅威を感じています。しかし実際には、取って代わられることを心配するよりも、テクノロジー大手の発展についてもっと心配するべきなのかもしれません。

「ロボットが通りを歩いて人を殺しているのを目にするまで、人々はどう反応していいかわからないだろう。あまりにも非現実的だからだ」。テスラのCEO、アイアンマン・マスク氏は、AIの発展に対する懸念を何度も公に表明している。彼の強い姿勢は、AIの勢いが高まる中、多くの不安と議論を巻き起こしている。

「人工知能」という言葉を聞くと、SF映画に登場する豊かな感情認識力を持つロボットを連想し、AIの精神発達が人間社会に及ぼす影響について心配する人もいるかもしれない。しかし、AI はテクノロジーに満ちていて未来的であるように聞こえますが、パニックになるかどうかを決める前に、まず AI とは何かを理解する必要があるのではないでしょうか。

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人工知能、機械学習、ディープラーニング？

ディープラーニングは実際には機械学習の分野から派生したもので、機械学習は人工知能の単なる一分野にすぎません。人工知能の初期の開発は、エンジニアが機械を実行するためのプログラムと指示を書いて、機械に問題を解決させることによって行われました。しかし、プロセスは人間によって書かれており、エンジニアが問題を解決できない場合、機械は解決策を見つけることができません。

機械学習の出現により、分類・選別された大量のデータをコンピューターに入力して、コンピューターが独自に経路を分析・最適化できるようになり、画像認識や戦略分析などの目標を達成したり、自己学習によって意思決定ネットワークを改善したり、これまでの人間によるプログラミングの限界を打破したりできるようになりました。

その後、機械学習はディープラーニングへと拡張されました。また、自己学習には大量のデータを使用しますが、人間のニューロン接続のパターンをシミュレートすることでニューラルネットワークを開発し、特定の機能タスクを実行する際に機械が人間よりも優れた判断を下せるようにします。この技術は、Alpha Go の背後で使用されています。

人工知能の歴史

人工知能の実用化

具体的には、企業はこれらのテクノロジーをどのように活用するのでしょうか?

現在、最もAI開発に積極的な企業であるAmazonを例に挙げてみましょう。Amazonは、単にビッグデータを分析してユーザーの嗜好を判断し、動的な価格設定を行っていた過去とは異なり、画像認識や音声アシスタントに関するサービスを開発し、Amazon Rekognition、Amazon Polly、Amazon Lexという3つのクラウドAIサービスを開始しました。

3つのサービスにはそれぞれ特徴があります。画像解析に特化したAmazon Rekognitionは、ディープラーニングを使用して画像認識を行い、ビジュアル検索や画像分類を作成します。その応用例の1つが顔の感情検出です。

今日、消費者が商品を見たりイベントに参加したりするために店舗に入るとします。従来、インターネットのように直帰率や滞在時間などの定量的なデータを計算することはできません。唯一の方法は、店員や販売員に頼って消費者の好き嫌いを推測することです。 Amazon Rekognition は、実店舗に設置されたビデオレコーダーを通じて顧客の表情を収集し、その表情が幸せか不満かを検出し、この感情データを Amazon S3 オブジェクトストレージに送信し、その後 REDSHIFT データウェアハウスにインポートして保存し、店舗の参考となるマーケティングデータレポートを定期的に作成することができます。

画像解析による顔認識により、従来の小売店が顧客データを収集する際の問題が解決され、店舗は顧客に適切なコンテンツやアクティビティをマッチングさせ、顧客にポジティブな感情を与える人の数に基づいて商品やアクティビティの種類を強化し、顧客の参加を促すことができます。アマゾンは、Amazon GoやWholefoodsを買収し、オフライン展開への意欲を見せた。このサービスは、アウトソーシングサービスとして他社に貸し出すことも可能で、オフライン展開への道も拓く。

上記はAI技術の活用事例の一つです。現在、AIの主な用途としては、スパム分類、画像・音声認識、ショッピング推奨などがあります。したがって、これらの実際のアプリケーションから、「人工知能」の実際の姿は、感情認識、自己思考、意思決定に満ちた映画で描かれたイメージとは大きく異なることがわかります。

現在、AIはまだ特定の機能のみが人間よりも優れている段階にあり、研究の驚異的な進歩を実際のアプリケーションに適用することは困難です。 AIが人間と同じ知能を持つ未来は不可能ではないが、現時点では注意を払う必要がある目に見える危機がさらにある。

想像してみてください。いつか人間を超えると信じられているこれらのテクノロジーは、誰の手にあるのか？

AIによりテクノロジー大手の倒産はより困難になる

前述したように、ディープラーニングの研究開発は、トレーニングのための膨大なデータの入力に依存しており、資金と人材のサポートも必要です。

• データ

人工知能の精度は「データ量」と正の相関関係にあるという前提の下、Google、Amazon、Facebookなどよりも豊富な研究開発資金を持つ企業はありません。電子メール、キーワード、いいね、消費者情報の日々の流通により、彼らの大規模で高品質なデータベースは絶えず拡大しています。

品質と量に加えて、即時性もデータの価値を決定する指標です。テクノロジー大手の資本は、自社で構築したデータベース、データ収集および分析チームをサポートし、いつでも直接データ分析を得ることができます。対照的に、スタートアップ企業や中小企業は、通常、データの購入やインターネット上のオープンデータベースの使用以外に、自社の研究分野のニーズを満たす大量のデータを取得する余裕がなく、リアルタイムのデータ更新と使用は言うまでもありません。

テクノロジー大手は、無料のソフトウェアをオンラインで公開することに積極的ですが、大量の本当に価値のあるデータは依然としてデータベース内に閉じ込められたままです。なぜなら、今日の AI 競争において「データ」が最大の交渉材料であり資本であることを知っているからです。

• 人事・人材

AI自体はデータを選別して整理できるほど賢くないため、企業は膨大な量のデータに加えて、AI学習用のクリーンなデータを選別するために多数の人材を雇用する必要があります。 AI に「鳥」を認識させるように学習させたい場合は、AI に認識学習を提供する前に、ぼやけた写真や鳥ではない写真を手動で削除する必要があります。

一方、ハイエンドの研究開発人材の獲得競争も企業にとって大きな焦点となっている。アマゾンを例にとると、同社のAI人材採用への年間投資額は227万ドルに上り、求人数は1,178件にのぼり、人材獲得への渇望が伺える。同時に、合併や買収も人材獲得のチャネルとなっている。グーグルは2012年以降、12社のAI企業を買収しており、マイクロソフトとフェイスブックも最大5社のAI関連企業を買収している。

テクノロジー大手の評判とリソースは多くの技術系人材を引きつけ、その結果、ほとんどの新興企業が買収されることを目指すという現象が生じています。中小企業が参加するのは難しく、ましてや競争するのは困難です。

• 資金

マッキンゼーが発表したAIトレンドレポートによると、2016年に世界の企業がこの分野に投資した金額は260億～390億米ドルで、そのうちテクノロジー大手が200億～300億米ドルを占め、その他のスタートアップは60億～90億米ドルにとどまった。データ保存のハードウェアおよびソフトウェア設備、データ照合作業、AI研究開発の人材採用、データの購入はすべて資金援助に依存しています。マッキンゼーの調査によると、テクノロジー大手はすでに資金規模の面で根本的な優位性を持っています。

普通の企業が上記のような要件を保有するのは難しく、Amazonのような企業は研究開発後、AIを導入する余裕のない企業やプラットフォームにアウトソーシングサービスとして貸し出し、データを集めて利益を上げ、支配的なプラットフォームになる。それに依存する中小企業は、難しい特性を持つAI業界では勝てない。

テクノロジー寡占の影響

個人的な視点で見ると、テクノロジー大手が市場を独占しており、繰り返し指摘されてきた情報セキュリティや自律性の問題はますます深刻化しています。企業が開発するAIは、「パーソナルアシスタント」という名で人々の生活を常に記録し、親戚や友人よりも個人の性格やプライバシーを理解できる存在になる。同時に、記憶作業を人工知能に過度に依存することで、私たちはそれを心の切り離せない延長とみなし、個人の独立性や自律性を失わせている。

社会に目を向けると、テクノロジー大手が蓄積した経済力は非常に大きいため、政府は妥協しなければならないこともあります。巨大企業がどんどん大きくなるにつれ、多くの中小企業は生き残るためにそれらに頼らざるを得なくなります。その過程で、巨大企業は市場ルールの作成者および管理者となり、自社の利益のためにテクノロジーを使用します。また、脱税、政策への影響力、さらには国民の権利を侵害する能力も持ち、政治と経済の支配者となります。

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巨大企業は市場を独占するために存在し、国民もその結果を実際によく認識しているが、技術的なサービスがもたらす利便性を拒否するのは難しい。 IBMのAI倫理研究者はかつてこう語った。「AIの威力は、エンタープライズアプリケーション層で爆発することが多い」。技術を保有する少数派が自主規制を行わなければ、彼らがいつ一線を越えるか分からない。

このため、一般の人々は AI をより深く理解し、機械学習の仕組みや市場の運用モデルについてより多くを学ぶ必要があります。これにより、人々がテクノロジーによって被害を受ける可能性が低くなり、AI の少数の所有者に不注意でさらに多くの情報やプライバシーが漏洩することが避けられます。