12年後の人工知能と人間はどうなっているでしょうか? 900人の専門家の意見はこちら

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編集：Tailang

一部のアナリストは、2030年までに人々は複雑なデジタルシステム内のネットワーク化された人工知能にさらに依存するようになると予測しています。 こうしたオンライン ツールが広く使用されることで、私たちは歴史的な軌跡に沿って、より良い生活を送り続けるだろうと考える人もいます。人工知能や関連システムへの依存度が高まると、さらなる困難を招く可能性があると主張する人もいる。

2030 年までに、高度な AI と関連技術システムが人間を強化し、力を与える可能性が最も高くなると思いますか?つまり、ほとんどの場合、ほとんどの人が今よりも恵まれた生活を送ることができるのでしょうか?それとも、高度な AI と関連する技術システムは、人間の自律性と主体性を低下させ、ほとんどの人々の生活が今と変わらなくなる可能性が最も高いのでしょうか?

2018 年夏にピュー研究所とエロン大学のインターネット イノベーション センターが実施した専門家調査では、約 979 人の技術の先駆者、革新者、開発者、ビジネスおよび政策リーダー、研究者、活動家がこの質問に回答しました。

約 979 人の回答者からの回答は次のとおりです。

• 63% はほとんどの人の生活が改善すると考えています。
• 37% は、ほとんどの人にとって状況は良くならないだろうと考えていました。
• 25 名の回答者はどちらの選択肢も選択しませんでした。

調査レポートでは、回答者に次のような質問もしました。「なぜこの回答を選んだのですか。また、2030 年に人間と機械/AI のコラボレーションがどのように機能するかについてのビジョンを説明してください。職場、家庭生活、医療環境、学習環境など、特定の分野における典型的な人間と機械の相互作用の例を挙げてください。なぜですか。希望や不安は何ですか。可能な限り最高の未来を確実にするために、どのような行動をとることができますか。」

専門家は、ネットワーク化された AI は人間の効率性を高める一方で、人間の自律性、主体性、能力を脅かすと予測しています。 彼らは、複雑な意思決定、推論と学習、高度な分析とパターン認識、視力、音声認識、言語翻訳などのタスクにおいて、コンピューターが人間の知能と能力に匹敵するか、あるいはそれを上回る可能性があるという幅広い可能性について語った。 コミュニティ、自動車、建物、公共設備、農場、ビジネスプロセスにおける「スマート」システムは、時間、お金、命を節約し、個人によりパーソナライズされた未来を楽しむ機会を提供するだろうと彼らは言う。

楽観的なコメントの多くは、ヘルスケアや、患者の診断や治療、高齢者がより充実した健康的な生活を送るのに役立つ多くの AI アプリケーションに焦点を当てています。彼らはまた、今後数年間で個人のゲノムから栄養まであらゆるものに関して利用可能になると思われるビッグデータを中心に構築された幅広い公衆衛生イニシアチブにおける AI の活用にも熱心です。さらに、一部の専門家は、AI が公式および非公式の教育システムの両方で待望の変化を促進すると予測しています。

しかし、楽観的であろうとなかろうと、ほとんどの専門家は、これらの新しいツールが人間の存在の根幹に及ぼす長期的な影響について懸念している。この非科学的な調査の回答者全員に、AIが人々の生活をより良く、あるいはより悪くすると思う理由を詳しく尋ねるよう求められた。多くの人々が深い懸念を抱いており、問題を解決する方法を提案する人も数多くいます。

このレポートは 123 ページにわたります。著者は読者のためにレポートの主な内容を次のようにまとめました。

1. 人々の懸念は主に次の5つの側面に集中しています。

1. 個人が自分の人生のコントロールを失っている

デジタルライフの重要な側面に関する決定は、コード駆動型の「ブラックボックス」に自動的に転送されます。人々は入力が不足しており、ツールがどのように機能するかを理解していません。彼らは独立性、プライバシー、選択を犠牲にしており、プロセスをコントロールすることはできません。自動化システムが普及し、複雑になるにつれて、この影響はさらに大きくなります。

2. データの不正使用

ほとんどの AI ツールは、営利を追求する企業や権力を追求する政府の手に渡っており、今後もそうあり続けるでしょう。価値観や倫理観はデジタルシステムに組み込まれていないことが多く、人々が自分で決定を下すことになります。これらのシステムはグローバルにネットワーク化されており、簡単に管理または制御することはできません。

3. 失業

コードベースの機械知能がもたらす効率性やその他の経済的利点は、人間の仕事のあらゆる側面に今後も影響を与え続けるでしょう。新たな雇用が生まれると期待する人がいる一方で、大量失業、経済格差の拡大、ポピュリストの蜂起などの社会不安を懸念する人もいる。

リレーションシップ・エコノミー・エクスペディションの創設者ジェリー・マイケルスキー氏は次のように述べている。「私たちはまだ、より良い社会契約から程遠い。より公正な世界では、AI はユートピアとなるかもしれない。しかし、多くの力が私たちを逆方向に押し進めている。1) 企業は、病気になったり、不機嫌になったり、年金が必要になったり、昇給が必要になったりするため、正社員を解雇するためにあらゆる手を尽くしている。一方、ソフトウェアはますます改良され、安価になっている。プロレタリア階級は増えるだろう。2) ソフトウェアは肉食菌のようなもので、それが食べる仕事は雇用市場から消える。これまでの技術革新とは異なり、今回の技術革新は、企業が従業員を再訓練して再雇用するよりも早く解雇する原因となっている。3) 私たちのセーフティネットはひどく、人間のモチベーションに対する私たちの信念もひどい。4) 消費主義は依然として欲望と期待を駆り立てている。」

4. 認知能力、社会性、生存能力の低下

多くの人が AI を人間の能力を強化する手段と見なしていますが、その逆が真実だと主張する人もいます。つまり、機械駆動型ネットワークへの依存度が高まると、自分で考え、自動化システムから独立して行動し、他の人と効果的に交流する能力が損なわれるということです。

5. 混沌: 自律型兵器、サイバー犯罪、武器化された情報

国民は、制御不能なサイバー犯罪やサイバー戦争などに対してより脆弱になります。

自律的な軍事用途の加速的な成長と、人間集団を危険なほど不安定化させるための情報、嘘、プロパガンダの兵器化により、伝統的な社会政治的構造がさらに侵食され、多大な人命損失が発生する可能性があると予測する人もいます。 サイバー犯罪者が経済にアクセスできるようになるのではないかと懸念する人もいます。

2. AI の悪影響を解決するためにどのような解決策を提案しましたか?

1. 国境を越え、利害関係者グループ間の連携を促進する。

人類の利益を最大限図るデジタル協力は緊急の優先課題です。世界中の人々の間で合意と同意を得る方法、つまり、困難な問題を解決し、複雑な人間のデジタル ネットワークに対する制御を維持するために、広く受け入れられている方法の革新を促進するために協力する方法がなければなりません。

ウェルカム・トラストのデータおよびイノベーション責任者、ダニエル・ミハイロフ氏は次のように述べている。「2030年は人間とAIの素晴らしい相互作用の年になると思います。私の専門である医療では、ビッグデータ分析とゲノミクスの進歩が、個別化医薬品の開発、診断、治療、研究の改善に大きな可能性を秘めています。人間の適応、学習、進化の能力については楽観的ですが、技術革新は常に順風満帆というわけではありません。この点については、過去の技術革命から学ぶことができます。例えば、（イングランド銀行のチーフエコノミストである）アンディ・ハルデン氏は、19世紀の元々の「ラッダイト」が不満を抱いていたことを正しく指摘しており、それには十分な理由がありました。彼らは深刻な失業に苦しみ、失われた雇用を補うのに十分な雇用を創出するのに1世代かかりました。

これは、新しいテクノロジーの導入が一部の人々に利益をもたらし、他の人々に害を及ぼす可能性があることを思い出させます。将来の機会をつかむためには、このことを認識し、例えば十分な資金が投入された成人教育プログラムなどを通じて適切に対応する必要があります。

また、行動のリスク（プライバシーへの影響など）と行動を起こさないことの機会費用の両方を考慮しながら、個人データを社会貢献プロジェクト（医療など）にどのように活用できるかについて、専門家、メディア、一般の人々の間で誠実な対話が行われることも重要です。実際、世界中の医療システムによって失われた命は、2030 年のテクノロジーはもちろん、今日のテクノロジーによって救われる可能性があります。 「

2. 人工知能の発展が人類共通の福祉と共通の利益の向上に活用されるように政策を策定する。

「ムーンランダーの精神」を採用して、テクノロジーが社会的および倫理的責任を満たすことを保証する、包括的で分散化された「共感的な」スマートデジタルネットワークを構築します。いくつかの新たな規制および認証手続きが必要になります。

北米の研究科学者は次のように書いている。「法律は社会の利益が確実に分配されるよう保証する主要なメカニズムだが、法律制定の動きは遅い。AI/自動化の恩恵は1%の富裕層にすぐに届くが、残りの人口がその恩恵を実感するには時間がかかる。そして、これは私たちの代表的リーダーが意図的に強力な社会政策と財政政策を制定した場合にのみ実現するだろう。」

たとえば、AI は数十億ドルの人件費を節約する一方で、資本との交渉における労働者の交渉力も低下させます。 AI技術を使用する企業には重い税金を課し、その資金を職業再訓練や連邦政府の雇用プログラムなどの強力な社会福祉プログラムに充てるべきだ。 もうひとつの例としては、公的資金による AI 研究は民営化を禁止すべきだという点が挙げられます。国民は投資に対する見返りを得るべきだ。 AI を大手製薬会社の公開ライセンスによるバイ・ドール法と同じ道に進ませないでください。 「

「知識のヒント：1980年12月、米国議会は、連邦政府の資金提供を受けた大学から20年以上の実践の後、科学的研究結果の移転を奨励することにより、産業技術革新と国家経済発展を促進することを目的とした有名なベイドール法を可決しました。一部の批評家は、ベイドール法が米国のイノベーションシステムに悪影響を及ぼし、公共研究のマークレムリー教授が大学の学術開発の観点から指摘したと考えています。新しい技術知識の普及と流れ、大学の社会的公共サービス機能に完全なプレーをすることに失敗しました。

「AI が支配する世界で人間の精神が繁栄するためには、現在の仕事の概念を変える必要がある」と、シートンホール大学のマネージングディレクター、マーク・メイベン氏は書いている。「これは、社会的、経済的利益のほとんどが伝統的な仕事から得られるグローバル経済システムでは困難な課題です。経済的不平等と仕事の性質の変化の結果として、民主主義の衰退と権威主義の台頭がすでに見られます。AI が仕事に完全な混乱を引き起こす日のために今から計画を立てなければ、この圧力は政治的不安定、暴力、絶望につながる可能性があります。これは、人間の基本的なニーズを満たし、仕事の再定義を促す政策を提供することで回避できますが、政治家、政府、企業、経済エリートのこれまでのパフォーマンスを見ると、彼らがこの移行を導く能力についてはほとんど信頼できません。」

回答者の中には、社会が一体となって AI に対処しても、問題は依然として発生するだろうと述べる人もいました。

自動車業界のオープンソース技術の専門家は、「独立した人工知能システムが必要であり、これらのAIシステムはデータへのアクセスを厳格に制御し、明確なガバナンスを持ち、個人データに忘れられる権利を認めなければならない」と書いている。

「先進技術を適切に規制する政府の能力は、こうした技術の発展に追いついていない」と、ある大手地域インターネットレジストリのディレクターは語った。「このため、多くの技術が、国民の利益を守るための十分な通知、分析、検討、規制なしに進歩してきた（Facebook がその代表例だ）」

シリコンバレーの大学教授は、「技術の進歩が、全体的かつ生態学的に持続可能で、政治的に公正な社会ビジョンに組み込まれなければ、閉鎖的で特定のコミュニティに役立つだけになるだろう」と語った。

3. 経済、政治、教育システムの優先順位を変更し、「ロボットとの競争」で人間が優位に立つようにします。

一部の専門家は、政策、規制、倫理および運営基準を設定する際には、企業や政府の優先事項を利益や国家主義ではなく全人類の進歩に移すべきだと示唆している。彼らは、主要組織に対し、実践を改善し、AIの進歩が経済階級に関係なくすべての人に役立つように設計されるようにするよう求めた。

世界的なネットワーク開発研究組織であるパケット クリアリング ハウスのエグゼクティブ ディレクター、ビル ウッドコック氏は次のようにコメントしています。「短期的かつ実用的な観点から見ると、学習アルゴリズムはナビゲーション、荷物の配達、買い物など、多数のタスクを自動化することで人々の時間を節約します。しかし、AI の主な用途が人々からより多くの金銭を引き出すことである限り、戦術的な勝利は戦略的な損失を伴うことになります。なぜなら、それは人類としての利益に反するからです。つまり、他の全員を犠牲にして少数の人々が金持ちになるのを助けることです。人間の心理的弱点を悪用して物を売る AI は、人類が誕生する前から人間が作り出した最初のものです。これは根本的に悪い考えであり、自己複製生物兵器と同様に規制が必要です。」

3. 今後 10 年間で、人間と人工知能はどのように共に発展していくのでしょうか?

回答者の大半は、AI 駆動の自動化システムによって職場、遊び、家庭での生活がすでに向上しており、この傾向は今後 10 年間続くと予想していると述べています。彼らは人工知能の進歩による悪影響を懸念しているものの、ネットワーク化されたインテリジェントシステムが、最も差し迫った専門的業務から「日常生活」の何百もの側面に至るまで、あらゆるものに革命をもたらすことを期待しています。

1. 人工知能は生活のあらゆる側面に統合され、効率を向上させ、人間の能力を強化します。

AI ツールが進化し続けるにつれて、より多くの人々のためにより多くのことを実現できるようになるため、多くの一流の専門家が AI ツールの将来の発展の見通しについて楽観的です。

「人間の道徳的偏見を伴うゲートキーピングアルゴリズム」の著者であり、オランダのティルブルフ大学の人工知能助教授であるマーティン・ファン・オッテルロ氏は、次のように書いています。「AIについては多くの倫理的な懸念、特にAIの力関係の不均衡や乱用（シンギュラリティ問題やAIの暴走が現れ始める前から）などの潜在的な問題があることは分かっていますが、AIの悪影響はほとんどの人にとって主に『良い』ものと考えられるため、特に2030年までの短期的には、AIがほとんどの人々の生活をより良くすると思います。たとえば、ケンブリッジ・アナリティカのケースは、市場経済の状況下での現代のソーシャルネットワークの大きなプライバシー問題を示しましたが、全体として人々は、コミュニケーションの機会、共有機能などを改善するように設計されたFacebookが提供する並外れたサービスを高く評価しています。」

インタビューを受けたティム・モーガン氏は具体的な詳細は明かさなかったが、次のように語った。「今後12年間で、人間と人工知能の連携により、根深い問題を解決する新しい方法が見つかり、生活の質全体が向上するでしょう。私たちは、これらの適応型アルゴリズムツールを使用して、材料科学、バイオテクノロジー、医学、農業、工学、エネルギー、輸送など、さまざまな産業や研究分野で新たな探究を行うでしょう。…これは計算可能性を超えて、対人関係の分野にまで及びます。人工知能は、人間の感情的な言語を理解し、使用し始めます。」

感情コンピューティングの可能性には、生産性を向上させる適応型インターフェース、犯罪を防止するための空港やその他の集会場所でのセキュリティ監視、高齢の飼い主の健康と気質を改善するために飼い主を監視し交流する「ペット」仲間などが含まれます。目に見えない危険や結果はあるのでしょうか? 答えは「はい」です。これはツールモードです。私たちはそれを発明し、生活を改善するためにそれを使用し、問題が見つかったらそれを改善します。人工知能も例外ではありません。 「

マーケティングソリューションを提供する代理店のデータアナリストは、「AIの悪用を防ぐためのポリシーが整備され、職を失う可能性のある人々に新しい仕事を見つける計画が整っていると仮定すると、AIの統合/統合には大きな可能性があります。2030年までに、ほとんどのAIはマーケティングに使用され、パーソナライズされた広告や推奨事項の集中砲火により、AIは何よりも迷惑なものになるでしょう。」と述べています。

AI の残りの用途は、職業分野全体にわたるより退屈で反復的なタスクへの統合となるでしょう。これにより、人間は長期的かつ綿密な作業に費やす時間が増え、社会のさらなる発展が可能になります。たとえば、AI は、人間のチームをはるかに超える速度と量で、アンケート、レビュー、記事から定性的な情報を識別してまとめるようにトレーニングできます。

AI がこれらのタスクを実行することで、アナリストは傾向や情報に関するデータの分析に多くの時間を費やせるようになり、その結果、より迅速かつ短い処理時間でよりスマートな意思決定を行うことができます。製品が普及する前に軽微な製品の不具合を修正できるようになり、科学者は環境の変化に関する報告書を1～2年ごとではなく6か月ごとに提出できるようになる。 「

2030年までにはあまり変化がないだろうと考える人もいます。

インターネットの先駆者であり、Verizon、HP、NASAで最初のVoIP導入を主導し、現在はVoice Communications Exchange Council (VCXC)の創設者でもあるダニエル・バーニンガー氏は、次のように述べています。

「人工知能が人間の知能を超えると宣言し、ロボット崇拝を推進した著名人たちは、計算能力の飛躍的な向上によりSFの機械が現実のものになると想像していた。Google、Facebook、Amazon、Teslaなどの企業は、この機械の優位性という誇大宣伝に頼って無限の規模の製品を販売し、莫大な評価額を獲得した。

すべての誇大宣伝と同様に、現実が存在しないふりをしても、現実は消えません。ムーアの法則は未来を機械に譲り渡すものではありません。なぜなら、人類が地球を支配したのはコンピューティングによるものではないからです。機械に自律性を与えるためのロードマップには必ず「奇跡」のステップが含まれます。木片を本物の男の子に変えることはできない。人工知能は単に人間の活動を「模倣」するだけです。これらのモデルの開発中は、どれだけ改良しても「モデル」を「物」に変えることはできません。ロボット崇拝は、人間の潜在能力と能力の幅広さを破壊することによって正当化される。

これは「否認主義」を通じて機能し、支持者は自分たちが真似できないものの重要性を否定します。特に、超知能は人間の意志や意識が存在しないかのように装う必要があるだろう。人間はすべての意図の源で​​あり、すべての結果を判断する存在であり続けます。意図から結果に至るまで、機械は単に利便性と効率性を提供するだけです。自動化の非人間的な性質と人間の知能の拡大に伴う不経済性はすでに頭痛の種となっており、2030年までに新たなAIの冬が到来することを示唆している。 「

2. 人工知能は人々の生活を最適化し、改善します。

このサンプルの有望な専門家は、一般的に AI が人間の活動や経験を最適化、強化、改善することを期待しています。健康状態の改善、リスクと貧困の軽減により、時間の節約と人命の節約につながると彼らは言う。彼らは、これがイノベーションを促し、機会を広げ、対人関係の経験の価値を高め、人々を強くし、個人の人生に対する全体的な満足度を向上させることを期待しています。

3. 新しい仕事や解決策が生まれると予測する人がいる一方で、大量失業や社会の崩壊を懸念する人もいます。

（１）AIと雇用の見通しに対して肯定的な態度を示す回答者の見解は以下の通りである。

ニュージャージー工科大学ソーシャルインタラクションラボのディレクターで、人間とコンピューターのインタラクションの専門家であるイヴェット・ウォン氏は、「AIは私たちの日常生活に自然に溶け込んでいきます。コンピューターが人間の仕事を奪うのではないかという懸念はあるものの、最良のシナリオは、テクノロジーが人間の能力を増強し、人間が嫌いな仕事をしてくれることです。スマート農場と相互接続された流通システムは、都市部の食料砂漠をなくし、農業生産に適さない地域での食料生産を可能にする可能性があります。AIはまた、人々をよりよく結びつけ、危機に瀕している人々に直接的な支援を提供します。」とコメントしています。

「2030年までに、AI、そして説得力や動機付けの技術の開発など、AIとウェブによって可能になるネットワーキングやその他の技術の進歩により、単に人間をロボットに置き換える以上の方法で職場が改善されると予想される」と、米国の大手技術大学のコンピューターサイエンスの教授は書いている。

ある匿名ユーザーはこう述べています。「AI はユーザビリティを大幅に向上させ、テクノロジーから利益を得ることができます。今日、多くの強力なテクノロジー ツールには詳細な専門知識が必要ですが、AI はより多くのテクノロジー ツールをより幅広い層の人々に提供することができます。」

（２）AIが仕事に与える影響について懸念している回答者は、次のような見解を示している。

人間の雇用機会が大幅に減少する未来に適応するための措置がすぐに取られなければ、人工知能は社会と経済の将来に悪影響を及ぼす可能性があります。他の多くの回答者も同様の懸念を表明した。

「AIは今後10年間で急速に多くの労働者に取って代わる可能性があり、その結果、短期的には社会的、経済的に重大な悪影響が出る可能性がある」とアリゾナ州立大学の社会技術学准教授アレックス・ハラビス氏は書いている。

「ロボットが仕事をうまくこなすようになるため、多くの人々はこの発展の恩恵を受けないだろう」とシカゴ大学応用科学学部のコミュニケーション学教授、ウタ・ラスマン氏は言う。「ブルーカラー労働者、つまりスーパーマーケットで働く人々の需要は減らないが、雇用市場は彼らに代わりの選択肢を提供しないだろう。高技能・高収入の人々の需要が増加し、低技能労働者の需要が大幅に減少するにつれて、貧富の差は拡大するだろう。 」

ウィスコンシン大学マディソン校の教授で『The Global Workforce: Bureaucratic Models of Organization』の著者でもあるA・アニーシュ氏は、次のように答えた。「米国が国として豊かになるにつれ、自動化によって労働者の大部分が取り残されたのと同じように、AIシステムが同じようにサービス部門を自動化する可能性がある。福祉国家が復活しない限り、総資産の増加が社会の底辺層にとって意味のある利益につながるとは考えにくい。」

デジタル ユーザビリティおよびアクセシビリティ コンサルタントであり、Feel The BenefIT の創設者でもあるジェリー エリス氏は、次のように答えています。「世界の裕福な地域では、新しいテクノロジーを導入する余裕のない貧しい地域よりも、はるかに速いペースでテクノロジーが開発され、導入されています。AI は単独のテクノロジーとして使用することはできませんが、拡張現実、ロボット工学、仮想現実、モノのインターネット、ビッグ データ分析などの融合テクノロジーと組み合わせて使用​​されます。」

2030 年までに行われる仕事の約 80% はまだ存在していないと推定されています。低技能で反復的な仕事が貧困国に移転する理由の1つは人件費の安さだが、こうした仕事の多くはAIとロボットの組み合わせで行われるようになるだろう。

これらすべての理由から、発展途上国や開発途上国に住む地球上の人口の大部分は、技術開発から取り残される可能性が高い。 AI関連の技術を設計する際に障害者のニーズが考慮されなければ、障害者も取り残されてしまうだろう。 （あるいは、私は目が見えないので、「私たち」と言うべきでしょうか）。 「

4. 多くの人々の命が救われ、延命され、改善されることに大きな期待が寄せられている一方で、権力の濫用や貧富の格差に対する懸念も存在しています。

多くの専門家は、医療と寿命延長の継続的な進歩に大きな期待を寄せています。彼らは、クリニックに行かなくても基本的な検査を実施し、医療ミスを減らし、リスクと解決策をより良く、より迅速に特定できるデジタルエージェントを含む、さまざまなツールの使用が増加すると予測しています。また、最先端の医療機器や治療を受けられる人々と、それほど恵まれない人々との間の医療格差が拡大し続ける可能性についても懸念している。また、保険の拒否や特定の人物や手続きへの補償や給付の付与など、データが悪用される可能性についても懸念を表明した。

最善の医療へのアクセスにおける不平等が続くことや、個人の医療データが人々の選択肢を制限するために使用される可能性があるという懸念により、医療の将来に対する全体的な期待は損なわれています。

5. 教育の将来: 高度な適応型学習とパーソナライズされた学習には大きな期待が寄せられていますが、大きな進歩があるかどうか懐疑的な人々や、デジタル格差を懸念する人々もいます。

過去数十年にわたり、専門家もアマチュアも、インターネットが教育に大きな影響を与えるだろうと予測してきました。こうした希望の多くは期待通りには実現しなかった。回答者の中には、人工知能の出現がこうした変化を促進する可能性があると述べた人もいた。彼らは、生徒と教師のやり取りを強化し、効率性を向上させるデジタルエージェントや「AI アシスタント」など、適応型でパーソナライズされた学習ソリューションの選択肢が増えることを期待しています。