AI時代になっても、あなたのキャリアは存続できるでしょうか?

人工知能（AI）技術はどこまで発展したのでしょうか？

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将来、AIが社会に本格的に導入されたら、私たちの生活にどれほどの助けをもたらすのでしょうか？

AIの応用は社会の現在の仕事にどれほどの影響を与えるでしょうか？将来、あなたの現在の仕事はAIに置き換えられるでしょうか？

まあ、いい質問ですが、どれにも答えられませんし、分かりません。しかし、テクノロジー大手によると：

AI テクノロジーは、長い間私たちの周りでますます普及してきました。私たちはまだ十分に気づいていませんが、このテクノロジーは静かに私たちの生活とキャリアを変えてきました。

呉軍教授は、AIの到来は知能革命であり、この知能革命はこれまでのすべての技術革命と同じであると考えています。私たち一人ひとりの前には、技術の波に乗って上位2%になるか、様子を見て淘汰されるかの2つの道しかありません。

まあ、ちょっと怖いように聞こえますが、意味は通じるようです。

彼の言葉に怯まないように、私は李開復の『AI未来』や呉俊の『知能時代』など、勉強するための本を探すことにしました。何と言っても、彼らの本はシンプルで分かりやすく（実際、深遠すぎる本は理解できないこともあります）、彼らは人工知能研究の分野の先駆者であるだけでなく、この分野の投資家や推進者でもありました。彼らは本当に大物です。

まあ、彼らの本を読むのは間違いなく良い考えです。大物たちが何と言っているか見てみましょう。

1. AI時代においても、あなたのキャリアは重要ですか?

李開復教授は「AIの未来」の中で、米国の雇用の40%～50%が人工知能技術に置き換えられると予測している。中国の状況は米国より若干良いかもしれないが、それほど良いわけではない。呉軍教授は、人工知能革命の主人であり直接の受益者は世界人口のわずか2%であり、残りのすべての人は程度の差こそあれ影響を受けるとさえ考えています。

医者：

将来的には、人工知能により無数の症例や診断材料を分析・比較し、医師が患者を診察する際に治療を補助したり、診断アドバイスを行う役割も担うようになる。医療画像の分析に関しては、人工知能の方が人間よりも正確です。心臓や脳の手術など繊細な手術を行う場合でも、人工知能が人間の医師に代わって、より安定して手術を行うことができます。

人工知能は医療不足の問題も緩和することができます。現在、優秀な医師と治療計画を提供できるのは大規模な病院だけです。将来的には、人工知能が中級レベルの医師を支援して高度な医療計画を立てることができるようになります。人工知能は新薬の研究開発の効率も向上させます。

短期的には、人工知能は人間の医師に完全に取って代わることはできないかもしれません。医師のアシスタントの形で存在する可能性の方が高いですが、時間が経つにつれて、人工知能は人間の医師よりも優れた存在になる可能性があります。

製造:

この業界における人工知能の利点は、実のところ理解しやすい。最近人気のテレビシリーズ「アメリカンファクトリー」の最後のクリップでは、工場長が「グラスキング」に、労働者の仕事が遅すぎるため、ロボットを使って手作業を置き換えると説明していた。

テスラの工場では現在、自動車の組み立てをすべてロボットで行おうとしている。将来、単純労働に従事する一般的な製造業の労働者が大量に失業するだろう。人工知能の発展は経済や起業家にとっては良いことだが、そうした労働者にとっては逆のことが当てはまる。

ジャーナリスト、編集者、金融業界:

人工知能が物理的な経済にのみ影響を与えると考えないでください。それどころか、最も大きな打撃を受けるのはホワイトカラー労働者です。人工知能の優位性はそのアルゴリズムにあり、いつでも頭脳労働者に取って代わることができる。製造業のロボットと比較すると、人工知能は依然としてロボットの生産、組み立て、メンテナンス、デバッグに協力する必要があるが、頭脳労働の場合、人工知能は簡単すぎる。少なくとも現段階では、人工知能はまだ「考えれば巨人、行動すれば小人」である。

人工知能は記者や編集者の代わりに簡単にレポートを書くことができます。金融業界では、人工知能は長い間、インテリジェントなリスク管理アルゴリズムとビッグデータを活用して、リスク管理担当者の代わりを務めてきました。

他にもたくさんの業界がありますが、一つ一つ挙げることはできません。李開復氏は、AI革命には4つの波があると考えています。

最初の波はインターネット インテリジェンス、2 番目の波はビジネス インテリジェンス、3 番目の波は物理世界のインテリジェンス、4 番目の波は自律型インテリジェンスです。最初の 2 つの波はすでに私たちの周りに現れており、次の 2 つの波が熱心に試みています。

2. 歴史上、技術革命はどのようにして悪影響を吸収したのでしょうか?

まず、この世界でこれまでに起こったいくつかの技術革命を見てみましょう。

• 産業革命は18世紀後半にイギリスで始まった

蒸気機関に代表される時代でした。振り返ってみると、この技術革命により一人当たりのGDPは数十倍に増加し、世界の富と人間の寿命は大きく向上しました。しかし当時、技術革命の初期段階で恩恵を受けたのは発明家と工場主だけでした。一般の人々は恩恵を受けなかっただけでなく、破産したり職を失ったりしました。イギリスの一般の人々が恩恵を受けたのは第2段階で、そして全世界が恩恵を受けたのは第3段階になってからでした。産業革命は発展の過程で社会に多大な悪影響を及ぼし、多数の職人が失業し、多くの社会矛盾を招きました。当時は、それを歓迎し、受け入れる人よりも、それを呪う人の方が多かったです。イギリス人が産業革命の悪影響を消化するのに2世代かかりました。この苦痛の期間は、すべての個人と家族にとって短いものではありませんでした。

• 第二次産業革命は19世紀後半にアメリカとドイツで始まった。

第二次産業革命は電気を中心とした時代であり、生産効率のさらなる向上をもたらし、多くの新しい産業を生み出しました。しかし、それは同時に当時の社会的な苦痛をもたらした。アメリカにおける貧富の差は最大となり、労働運動が勃発し、伝統的な産業は完全に潰された。これらの苦しみを消化するのに半世紀かかりました。

• ムーアの法則に基づく第二次世界大戦後の情報革命

今はコンピュータを中心とした情報化時代ですが、実はこの情報革命はまだ十分に消化されていないのが現状です。いくつかの特別な理由により、中国はこの情報革命による悪影響をあまり感じず、情報革命によってもたらされた富の増加をより多く享受してきました。しかし、ヨーロッパ諸国や南米諸国の多くにとって、自由で古い経済構造は時代遅れ、あるいは崩壊し、新しい経済構造における情報製品を享受しているものの、情報革命がもたらした経済成長を享受できていない。

あらゆる主要な技術革命は、それがもたらす悪影響を消化するのに非常に長い時間がかかることがわかります。なぜなら、技術革命により多くの旧来の産業が消滅し、旧来の産業に従事する人々は新たな活路を見つける必要があるからです。歴史に基づけば、この時間は少なくとも一世代かかるだろう。

今後のインテリジェント革命が社会に与える影響は、過去の技術革命をはるかに上回るものとなるでしょう。

3. 機械知能はどのように発展したのでしょうか?

人工知能 (または機械知能) の起源は実は非常に古いものです。チューリングが 1950 年に論文「計算機と知能」を発表し、機械が知能を持っているかどうかを検証する方法 (後にチューリング テストとして知られる) を提案して以来、科学者はさまざまな方法で機械知能を研究し始めました。

ただ、当初は誰もが「機械が知能を獲得するには人間のように考える必要がある」という考え方に沿って機械知能を研究し、人間の思考をシミュレートしていました。呉軍教授は著書「知能時代」の中で、この方法は「鳥の学校」と呼ばれていると述べています。人類が空を飛ぶ前に、人々は鳥が飛んでいるのを見て、もし人類が空を飛びたいなら、鳥から学ばなければならない（バイオニクス）と考えました。そのため、研究の方向性は、鳥が羽ばたいて飛ぶ方法を模倣して飛行機を作ることになりました。その後、この方法はうまくいかないことがわかり、人類は空気力学を研究して飛行機を作りました。同様に、機械知能も人間の思考をシミュレートすることで常に研究されてきましたが、難しすぎるため、あまり成功していません。

その後、科学者たちが次々と別のアプローチを模索し始め、データ駆動型でスーパーコンピューティングの手法で研究を行うようになりました。その後、ムーアの法則の発展に伴い、コンピューティングハードウェアはますます安価になり、インターネットとモバイルインターネットの台頭により、ビッグデータも出現しました。データはますます増加し、豊富になり、技術革新（ディープラーニング技術の提案）と相まって、機械知能が再び爆発的に成長するチャンスが生まれ、その応用がますます明確になりました。

4. 人工知能のチャンス?

李開復氏は「AIの未来」の中で、人工知能は今や「発明の時代」から「行動の時代」に移行していると強調した。今日の AI 起業家は、ディープラーニングを使用してさまざまな革新的なアプリケーションを実装し始めています。人工知能の研究作業の多くは完了しており、今こそ起業家がディープラーニングアルゴリズムを持続可能なビジネスに変えるために懸命に取り組む時です。

だから、私たちのような一般人にとって、人工知能技術は奥が深くて遠いものだと考えないでください。実は、第二次産業革命における電気のように、人工知能技術サービスを提供するプラットフォーム企業群が必ず出現するでしょう。私たちがやるべきことは、「電気」を使い、「電気」を基盤とした既存の産業を変革し、革新的な応用をすることです。

人工知能アプリケーションを成功させるには、ビッグデータ、コンピューティング能力、アルゴリズム エンジニアという 3 つの基本条件が必要です。計算能力は実際にはもう問題ではありません。Google は、このタイプのコンピューティングをサポートするために TPU プロセッサもリリースしました。アルゴリズム エンジニアに対する要件は、実際には想像ほど高くありません。発明段階ではなく応用段階にある場合、トップクラスのアルゴリズム エンジニアは必要ありません。ここで最も重要なのはビッグデータです。ある業界・分野に人工知能を応用・変革したい場合、まずその業界にビッグデータが蓄積されているかどうかを考慮しなければなりません。

上記は私が最近読んだ本「インテリジェンスの時代」と「AIの未来」についての私の感想の一部です。