AIの今後の4つの動向、人類は集団的に失業するのか？

人工知能、特に機械学習とディープラーニングは 2018 年にあらゆるところで話題になりましたが、今後 12 か月でその熱狂が収まることは期待できません。もちろん、この誇大宣伝はやがて収まり、AI は、ここ数日間のインターネット、電気、燃焼と同じように、私たちの生活の中で一貫したもう 1 つの要素となるでしょう。

[[253492]]

しかし、少なくとも今後 1 年間、そしておそらくはそれ以上、驚くべき進歩と批評家からの興奮と誇張が続くことが予想されます。なぜなら、AI がもたらすと約束されている（あるいは場合によっては脅かされる）ビジネスや社会の変化に対する期待は、これまでの技術革命で夢見られた以上のものだからです。

AI は、産業革命の時代と同じように機械がすべての肉体労働を行うだけでなく、計画、戦略立案、意思決定といった「思考」作業も行う未来を示しています。

これが、経済的な要請によって自分の時間の使い方が決められる生活ではなく、より有意義な追求の中で人間が自由に生活できる輝かしいユートピアにつながるのか、それとも失業と社会不安の蔓延につながるのかについては、まだ結論が出ていない。

1. 「透明なAI」に向けて

人工知能をより広い社会に応用することは、特に人間のデータの処理を伴う場合には、「ブラックボックス問題」によって妨げられています。ほとんどの場合、実際に何が行われているのかを十分に理解していなければ、その仕組みは神秘的で不可解なものに思えるかもしれません。

[[253493]]

AI の潜在能力を最大限に発揮するには、AI を信頼する必要があります。つまり、私たちの生活に影響する問題に関して、AI がデータをどのように、なぜ、どのように決定するのかを知る必要があります。これを伝えるのは難しいことがよくあります。特に、AI が特に便利なのは、私たちにとって明らかではない、あるいは矛盾している可能性のあるつながりを引き出し、推論する能力があるためです。

しかし、AI システムへの信頼を構築することは、単に国民を安心させること以上の意味を持ちます。データやアルゴリズムの偏りを明らかにするオープン性は、研究やビジネスにも利益をもたらすだろう。報告書によると、現在のテクノロジーが不公平または非倫理的であると判断された場合、将来的に責任を問われるかもしれないという恐れから、企業が AI の導入を躊躇することもあるそうです。

2019 年には、AI に関する透明性を高めることを目的とした対策がますます重視されるようになると思われます。 今年、IBM は意思決定の追跡可能性を向上させるために設計されたテクノロジー、AI OpenScale テクノロジーを発表しました。 このコンセプトは、使用されるデータ、意思決定の重み付け、および情報バイアスの可能性を関連付けながら、意思決定が行われるだけでなく、意思決定の方法についてもリアルタイムの洞察を提供します。

今年、欧州全域で施行された一般データ保護規則は、機械のみによって国民の生活に「合法的またはその他の重大な」影響を及ぼす決定から国民を保護するものである。 まだ政治的に非常に重要な問題ではありませんが、2019 年には公共の場での議論における重要性が高まり、企業が透明性の向上に向けて取り組むことがさらに促進される可能性があります。

2. 人工知能と自動化はあらゆる企業に深く根付いている

2018年、企業はAIに何ができて何ができないかという現実をよりしっかりと把握し始めました。 大企業全体では、過去数年間にわたってデータを整理し、AI が迅速な利益や迅速な失敗をもたらす可能性のある領域を特定することで、実証済みの取り組みを進め、パイロットやソフトローンチから世界規模の展開へと移行する準備ができています。

[[253494]]

金融サービスでは、1 秒あたり数千件のトランザクションの膨大なリアルタイム ログが機械学習アルゴリズムによって解析されることがよくあります。 小売業者は、レシートやロイヤルティ プログラムなどのデータをスクレイピングして AI エンジンに入力し、商品をより効果的に販売する方法を解明することに長けています。 メーカーは予測技術を使用して、機械がどの程度のストレスに耐えられるか、またいつ故障または不具合が発生する可能性があるかを正確に把握します。

2019 年には、初期導入で得た知識に支えられたこのインテリジェントな予測技術が、すべての業務に大規模に展開できるという確信が高まっていくでしょう。

AIは人事やサプライチェーンの最適化などのサポート機能にまで拡大し、物流、雇用、解雇などの意思決定がますます自動化されるようになります。コンプライアンスや法的問題を管理するための AI ソリューションの採用も増加すると予想されます。これらのツールは多くの組織に適用できることが多いため、サービスとして提供されることが多くなり、中小企業に AI の利点がもたらされるようになります。

企業がデータを活用して新たな収益源を追加することも考えられます。業界内の取引と顧客活動の大規模なデータベースを構築することで、データを十分に理解しているあらゆる企業が、自ら「Google 化」を開始できるようになります。農業データに基づく分析を提供し、農家がより効率的に作物を栽培できるよう支援する John Deere のような企業にとって、データ・アズ・ア・サービスのソースになることは変革をもたらします。 2019 年には、保有する情報の価値を理解し、この戦略を採用する企業がますます増えています。

3. 人工知能は雇用をなくすのではなく、より多くの雇用を生み出すでしょう。

この記事の冒頭で述べたように、長期的には、機械の台頭が人間の失業や社会紛争につながるのか、非生産的な人間のユートピア的な未来につながるのか、あるいは（おそらくより現実的には）その中間の何かにつながるのかは不確かです。

しかし、来年に関しては、少なくともその点では当面の問題はなさそうです。ガートナーは、2019年末までに AI によってこれまで以上に多くの雇用が創出されると予測しています。

自動化により180万の雇用が失われ、特に製造業が大きな打撃を受けると予想される一方で、230万の雇用が創出される。特に、ガートナーのレポートでは、これらは教育、医療、公共部門に集中する可能性が高いことが分かりました。この違いの要因の 1 つは、AI を非手動タスクに展開できる「拡張」機能に重点が置かれていることです。倉庫作業員や小売店のレジ係は、多くの場合、自動化された卸売業者です。しかし、医師や弁護士に関しては、AI サービス プロバイダーは、彼らのテクノロジーが人間の専門家と並んで機能し、反復的なタスクを支援しながら「最終決定権」を彼らに残すものであると提示するために、一致団結して取り組んできました。

つまり、これらの業界は、実際の作業を行う専門家を維持しながら、技術面（テクノロジーを導入し、従業員にその使用方法をトレーニングする必要がある）での人的雇用の増加から恩恵を受けることができるのです。

金融サービス業界にとって、見通しはやや暗いかもしれない。 2017年にシティグループの元CEO、ビクラム・パンディット氏が行った推計などによると、業界の人的資源は5年以内に30％減少する可能性があると予測されている。 バックオフィス機能がますます機械によって管理されるようになると、来年末までにこの目標を達成できる可能性があります。

4. AIアシスタントが非常に便利になる

AI は今や私たちの生活と真に結びついており、Google で検索したり、Amazon で買い物をしたり、Netflix を視聴したりするとき、非常に正確な AI による予測が体験プロセスを導くために懸命に働いているという事実をほとんどの人が何とも思わないほどになっています。

[[253495]]

Siri、Alexa、Google Assistant などの AI アシスタントとやり取りすると、現代世界で利用可能な無数のデータ ソースを理解するためにロボットの知能が関与していることをより実感できます。

2019 年には、カレンダーの整理、旅行の計画、ピザの注文に AI アシスタントを使用する人が増えるでしょう。これらのサービスは、私たちの行動をより正確に予測し、私たちの習慣を理解するようになるにつれて、ますます便利になるでしょう。

ユーザーから収集されたデータにより、アプリケーション設計者は、どの機能が価値をもたらし、どの機能が十分に活用されていないかを正確に把握し、他の場所でより有効に活用できる貴重なリソース（帯域幅やレポートを通じて）を消費している可能性があるかを把握できます。

その結果、タクシーや食事の配達の依頼、訪れるレストランの選択など、AI の利用が期待される機能は、ますます合理化され、使いやすくなっています。

[[253496]]

とりわけ、AI アシスタントは、人間のユーザーをより効果的に理解できるように設計されています。音声をコンピューターが読み取り可能なデータにエンコードしたり、その逆を行ったりするために使用される自然言語アルゴリズムは、私たちのコミュニケーション方法に関する情報量の増加に取り組んでいるためです。現時点では、Alexa や Google アシスタントと私たちとの会話がかなり不安定になっているのは明らかです。 しかし、この分野における理解が急速に進んでいるということは、2019 年末までには、私たちが生活を共にする機械からのより自然で流暢な会話に慣れるようになることを意味します。

人工知能技術の進歩に伴い、機械学習やディープラーニング技術を取り入れた技術が増えています。 Google I/O 2018 カンファレンスで、Google は AI 製品とは何かを世界に説明しました。で。 Google のオープンソース プロジェクトである AIY プロジェクトは、出席した開発者の注目を集めました。その目標は、すべてのメーカーが独自の AI 製品を DIY できるようにし、より多くの人が人工知能を学び、探求し、体験できるようにすることです。