自動運転や人工知能はあなたの将来の生活にどのような変化をもたらすでしょうか？

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01 自動運転車

社会科学者は、郊外化、汚染、自由、家族旅行、命の喪失、救われた命など、私たちの環境と生活様式に生じた数々の劇的な変化を自動車のせいにしたり、車のせいにしたりしている。

自動運転車も同様に広範囲にわたる影響を及ぼすでしょうか?以下では、考えられる結果と、倫理的、法的、社会的問題について簡単に説明します。私たちの目標は、自動運転車について理解を深めるだけでなく、この技術がもたらす潜在的な影響について本全体を通して私たちが考えるためのウォーミングアップにもなります。

おそらく、自動運転車の最大の利点は、命を救うことです。現在、米国では毎年約35,000人が自動車事故で亡くなっています。自動車事故の約 95% は人為的ミスが原因または一因となっています。予期せぬ状況、ソフトウェアの欠陥、設計ミスなどにより、自動運転車が関与する致命的な事故がいくつか発生することは間違いないが、その総数は人間のドライバーによる事故よりもはるかに少ないものとなるだろう。

多くの場合、人々は必要なときに、自動車メーカーとカーシェアリング アプリの合弁会社であるカー サービスから乗車を頼むことになるでしょう。自動運転車が提供するサービスは、運転手付きの自動車サービスよりも安価になるはずです。

あるいは、特に朝晩のラッシュアワー時に、近くの他の乗客を乗せることで、より安価なカーシェアリング サービスを提供することもできます。このソフトウェアは、どの顧客が近くにいて、同じような目的地に向かうのかを素早く判断することができ、見知らぬ人と車を共有する必要がある場合、カーシェアリングサービスはメンバーをスクリーニングして乗客の安全を確保することもできます。では、自動運転車サービスは公共交通機関にどのような影響を与えるのでしょうか?

便利で安価な配車サービスの登場により、より多くの世帯が現在よりも少ない台数の自動車を所有することを選択するようになるかもしれません。現在、車は平均して約 95% の時間駐車されています。価格を考えると、多くの人は自分で車を買うことさえ考えないかもしれません。

工具や資材を積んだピックアップトラックを運転する建設作業員は、自動運転かどうかにかかわらず、そのようなトラックを所有し続けたいと思うかもしれないが、自分の車を所有したいと思う人は他に誰がいるだろうか？

全体的に、必要な車の数は少なくなります。将来、住宅建設業者は、ほとんどの住宅に車庫を 1 台だけ設置する住宅を建てるのでしょうか、それともガレージをまったく設置しない住宅を建てるのでしょうか。

目の不自由な人、高齢者、健康上の理由で運転できない人には、より安価で便利な選択肢が提供され、より自立した生活が送れるようになる。自動車学校に通って運転免許試験を受ける必要のある十代の若者はますます少なくなるでしょう。

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都市、郊外、道路の設計は大きく変化する可能性があります。混雑したエリアでは駐車スペースを減らす必要があります。目的地に到着すると、シェアカーは他の人を乗せるために出発し、その後、家に帰ったり、どこか他の場所に行くために別の車を呼びます。この車があれば、混雑していない場所に駐車して、必要なときに戻ってくることもできます。

乗客を乗せるために車が空いているので交通量は増えるでしょうか、それとも駐車場を探す時間を費やす必要がなくなり、人々が乗り合いをするようになるので交通量は減るでしょうか？ソフトウェアの運転が人間よりも優れているので、交通はよりスムーズに流れるようになるでしょうか？

自動運転車は速度やルートを調整して信号待ち時間を短縮したり、地域によっては信号そのものをなくしたりすることもできる。都市計画者の中には、交通の流れが大幅に改善され、職場から離れた場所に住もうとする人が増え、郊外がさらに拡大すると予想する人もいる。

完全自律走行車を支援するために、センサーや標識を特別に装備した新しい道路が必要でしょうか。そのような道路を建設するのは費用がかかりすぎたり、負担が大きすぎたりするでしょうか。20 世紀に馬用の未舗装道路から自動車用の舗装されたアスファルト道路に移行したときと同じようなことでしょうか。

人間が運転する自動車は高速道路や主要道路から禁止されるのでしょうか? これは私たちの自由に対する不当な制限でしょうか、それとも合理的な移行でしょうか? ちょうど馬や自転車が公道から禁止されるのと同じように。では、趣味でドライブを楽しみたい人は、特別な場所に行かなければならないのでしょうか？今乗馬をする人と同じように？

自動運転車を制御するソフトウェアは、衝突が避けられない場合に誰を衝突させるかなど、重要な倫理的決定を下す必要がある。たとえば、子供が道路に飛び出してきて、車が間に合わず子供にぶつかるのを避けられないとわかった場合、唯一の選択肢は方向転換して壁か別の車にぶつかることです。

ほとんどの人にとって、Tyft または Goober から車を購入することを選択するとき、このような状況で車のソフトウェアがどのような基準を使用するかを尋ねる必要がありますか? では、どのような基準を使用すればよいのでしょうか? 事故による死亡者数を全体で 90% 削減できる場合、ソフトウェアを安全に運転させるための他のすべての側面と比較して、この質問はどの程度重要ですか?

写真を撮るために車を停めたい場合はどうなりますか? 自動運転車は非公式の駐車スペースに駐車することを拒否しますか? 車のソフトウェアは他にどのような法律や規制を実装する必要がありますか? それらを遵守しないことを選択できますか?

他に考えられる問題点や影響はありますか?

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02 人工知能

人工知能 (AI) は、通常 (または従来) 人間の知能を必要とすると考えられるタスクをコンピューターが実行できるようにするコンピューター サイエンスの分野です。

これには、チェスや囲碁（チェスよりもはるかに難しい）などの複雑な戦略ゲームのプレイ、言語の翻訳、大量のデータに基づく意思決定（ローン申請の承認など）、音声の理解（タイムリーな応答が「理解」の尺度として使用される場合がある）が含まれます。

AI には、視覚 (画像をキャプチャし、カメラとソフトウェアで解釈する) など、人間の脳と神経系によって自動的に実行されるタスクも含まれます。

多くの AI プログラムは学習能力を特徴としています。つまり、プログラムは遭遇する入力に対する決定の結果を評価することに基づいて「学習」し、時間の経過とともに出力が向上します。

多くの AI アプリケーションには、パターン認識、つまり異なるオブジェクト間の類似性の識別が含まれます。このようなアプリケーションには、手書きの読み取り（たとえば、電子メールの自動整理やタブレット コンピューターでの入力）、指紋の照合、写真内の顔の認識などがあります。

人工知能の初期の頃、研究者たちは、コンピューターにとって難しい問題は、チェスのゲームに勝つことや複雑な数学の証明を完了することなど、より高度な人間の知性と複雑なトレーニングを必要とするタスクであると考えていました。

1997年、IBMのチェスコンピューター「ディープ・ブルー」が、有名なロシアのチェス世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを試合で破りました。

人工知能の研究者たちは、人を認識し、人と会話し、環境に賢く適応するという、より狭い専門的スキルは、5歳児よりもコンピューターの方が簡単だと気づいています。

2011年、IBMが開発した別の特殊なコンピュータシステムであるワトソンが、人間の「Jeopardy!」ゲームチャンピオンに勝利した。 Watson コンピューターは、言語 (しゃれや比喩などの複雑な言語構造を含む) と一般的な知識を処理できます。わずか3秒で2億ページの情報を検索・分析できます。

Watson コンピュータ テクノロジーの実際の用途には、医療診断、何百万もの文書から症例に関連する情報の検索、さまざまなビジネス上の意思決定アプリケーションなどがあります。

2016年、グーグルの親会社アルファベットが開発した「アルファ碁」と呼ばれるプログラムが、世界チャンピオンの囲碁プレイヤー、イ・セドル氏を試合で破った。

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以下にAIアプリケーションの例をいくつか簡単に紹介します。これらの例は、少し前までは衝撃的な研究の進歩でしたが、現在では当たり前のこととなり、多くの企業、政府、消費者によって適用されています。

ドイツでは、ある男性がプールで心臓発作を起こしたが、監視員は彼がプールの底に沈むのを見逃した。彼の命は、カメラと高度なソフトウェアを使って彼を発見し、ライフガードに通報した水中監視システムによって救われた。このソフトウェアは、通常の泳ぎ、影、反射から、遭難した水泳者を識別することができます。このシステムは現在、ヨーロッパやアメリカの多くの大型プールに設置されています。

AI ソフトウェアが問題のある水泳者と他の水泳者を区別できるのと同様に、ビデオ監視システムを通じて店内の顧客の不審な行動を区別し、窃盗やその他の犯罪を犯している可能性があることを示すこともできます。

自由の女神像など、いくつかの国のランドマークに配備されている同様のシステムは、誰かが荷物（爆弾の可能性がある）を置き去りにした場合も検知し、警備員に警告することができる。したがって、人間による常時監視がなくても、AI 技術を搭載したビデオ システムは、事後に犯人を特定するだけでなく、犯罪を予防するのにも役立ちます。

検索エンジンは人工知能を使用して検索結果を選択し、ユーザーが間違った単語を入力した場合でもユーザーの真の意図を判断することができます。多義語の正確な意味を判断するために文脈を利用します。 （例えば、「ジュノー」は宇宙船、映画、女神、ライドシェアサービス、インターネットサービスプロバイダーのどれを指すのでしょうか？）

音声認識は、何百ものアプリケーションで一般的なツールになっています。私たちはスマートフォンに話しかけます。スマートフォンは人工知能を使って質問の意味を理解し、その答えを見つけます。

携帯電話は人工知能を使って、所有者が退屈しているかどうかを知ることもできる。 (たとえば、メールやソーシャル ネットワーキング サイトを繰り返しチェックすることは、退屈の兆候である可能性があります。)

外国語を教えるコンピュータ プログラムは、ユーザーが話している内容を認識できない場合は、正しい発音で指示を出します。

航空管制官は、各「窓」が実際にはコンピューター画面である模擬管制塔で訓練を行います。訓練生が模擬パイロットに話しかけると、コンピュータ システムが応答します。このシミュレーションにより、安全な環境でより徹底したトレーニングが可能になります。訓練生が誤って2機の飛行機を同じ滑走路に同時に着陸するように指示したとしても、誰も怪我をすることはありません。

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人工知能の哲学的性質と社会的影響については、今後も議論が続くだろう。コンピュータ システムが知能を持つとはどういう意味ですか?

有名なコンピュータ科学者であるアラン・チューリングは、コンピュータが存在する前からコンピュータサイエンスの基本的な概念を確立しました。彼はかつて、コンピューターが人間レベルの知能を持っているかどうかを検出するためのテスト、現在ではチューリングテストとして知られているテストを提案した。

このテストでは、被験者は自分の選択したトピックについてシステムと（ネットワーク経由で）会話するように求められます。コンピュータが相手に自分は人間であると信じ込ませることができれば、そのコンピュータはテストに合格します。

これで十分でしょうか? 多くの技術専門家はそう考えています (適切に設計されたテストが実際に使用されていると仮定した場合)。しかし、これはコンピューターがインテリジェントであることを意味するのでしょうか?

哲学者のジョン・サールは、コンピューターは知能を持たないし、知能を持つこともできないと主張しています。

• 彼らは考えず、ただ記号を操作するだけであり、それを非常に速く行うことができます。
• 彼らは膨大な量のデータを保存（またはアクセス）し、操作することができますが、意識はありません。
• 彼らは理解しているのではなく、理解のプロセスをシミュレートしているだけです。

Searle は次の例を使ってその違いを説明しています。

あなたが中国語を知らないのに、中国語の文字が書かれた箱がいっぱいの部屋に入れられ、英語で書かれた分厚いマニュアルを渡されたとします。人々はあなたに漢字の記号の並びを提出します。マニュアルには、ボックス内のシンボルを使用して与えられたシンボルを操作し、外にいる人に返す新しいシンボルのシーケンスを生成する方法が説明されています。退屈しないように注意を払い、マニュアルの指示に正確に従う必要があります。

受け取った記号列が中国語で書かれた質問であることを知りません。そして、マニュアルを調べて部外者に返すのは（コンピュータがプログラムの指示を実行するのと同じように）、正しい中国語の答えです。部屋の外の人はあなたの中国語レベルがとても高いと思うでしょう！

サールの言葉を言い換えると、ワトソンコンピューターは「ジェパディ！」に勝ったが、ワトソン自身は自分が勝ったことすら知らなかっただろう、ということかもしれない。

機械が知能を持っていると考えるにせよ、その言葉を比喩的に使うにせよ、機械が知能をシミュレートしていると言うにせよ、研究者やさまざまな組織が人工知能を進歩させ、より速いペースで人間の知能をシミュレートしているのが事実です。

Google の自動運転車が初めて公道を走ったとき、非常に用心深く、頻繁にブレーキをかけ、道路が 2 列の駐車車両で塞がれていても黄色い線を越えて逆方向に走行することはありませんでした。グーグルはその後、この車がより人間らしく運転し、必要に応じて規則を破れるように再プログラムした。

17 世紀と 18 世紀の計算機の目的は控えめで、基本的な計算を自動化するように設計されていました。心を持たない機械が人間の知能に関連するタスクを実行するのを見ると、多くの人が不安を感じるでしょう。

数世紀後、ガルリ・カスパロフがコンピューターチェスプログラムに敗れたことで、人間の知性の価値（または価値の喪失）について懸念を表明する記事が数多く書かれるようになりました。

ワトソンはさらにパニックを引き起こした。これまでのところ、あらゆる新たな AI の進歩は、当初は疑念と恐怖に直面しているようです。しかし、数年後には人々はそれに慣れるでしょう。

• 「Jeopardy!」が誰でも上手にできるほど簡単になったら、私たちはどう反応するでしょうか?
• すべての手術が完全に機械で行われる病院に入ったとき、私たちはどう反応するでしょうか。初めての自動エレベーターや飛行機に乗るよりも怖いでしょうか。
• 人間と話しているのか機械と話しているのかを知らなくても、どんなトピックについてもオンラインで会話を始めることができるようになったら、私たちはどう反応するでしょうか?
• 脳に埋め込まれたチップによって記憶容量が数十億バイトにまで増加し、検索エンジンの機能も得られるようになったら、私たちはどう反応するでしょうか。その時点でも私たちはまだ人間なのでしょうか。

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03 ロボット

ロボットは、従来人間が行ってきた物理的な作業、または人間の活動と考えられる作業を実行するように設計された機械装置です。ロボットシステムは数十年にわたって工場で製品を組み立ててきました。彼らは人間よりも速く、正確に働きます。

今日、ロボット装置の大部分は人工知能を備えたコンピュータ ソフトウェアによって制御されています。

酪農場では、ロボット搾乳装置により、農家が寝ている間や他の雑用をしている間に何千頭もの牛の乳を搾ることができます。

ファーストフード店では、コストを削減し、サービスをスピードアップするためにロボットによる食品調理システムを使用しています。

患者データベースに接続されたロボット薬剤師デバイスは、バーコードを読み取って薬局の棚から適切な薬を選び、薬同士の相互作用をチェックし、請求書を処理することができます。

このタイプのロボットの主な目的の 1 つは、人的エラーを減らすことです。病院では、ロボットが無線信号を使って薬を運んだり、障害物を回避したり、エレベーターのボタンを「押したり」します。 3D ディスプレイとジョイスティックを使用してロボット装置を制御することで、医師はコンソールから複雑で繊細な手術を行うことができる。同時に、ソフトウェアは医師の不規則な動きをフィルタリングすることができる。

ロボットは、次のような人間にとって危険な環境でも作業できます。

• 海底構造物や通信ケーブルを確認します。
• 爆発や地震により倒壊した建物内で生存者を捜索します。
• 火山や他の惑星を探検しましょう。
• 核廃棄物またはその他の有害廃棄物の処分。

ソニーは数年間にわたり、アイボと呼ばれるロボットペット犬を販売していました。ロボットは歩き（視覚を提供するカメラシステムを介して）、コマンドに応答し、学習します。いくつかの企業は、階段を上り下りしたり、踊ったり、表情で感情を伝えたりできる、人間に似たロボットも開発しています。

しかし、一般的な知能が AI にとって難しい問題であるのと同様に、一般的な動作や機能もロボットにとって難しい問題です。ほとんどのロボットデバイスは限られた操作しか実行できない特殊なデバイスですが、さまざまな企業や研究者が、インテリジェントに動作し、さまざまな操作を実行できるロボットを開発しています。

ロボット（犬に似ていても、人間に似ていても）は、高齢者や子供のいない夫婦の仲間やアシスタントとして役立つことができます。機械との感情的なつながりを形成することは人間性を奪うことになるのか、それとも独り暮らしの人々や、スタッフが定期的に付き添うことができない介護施設の人々の暮らしの質を向上させることになるのか?

おばあちゃんにロボット仲間がいると知れば、家族の罪悪感が軽減され、訪問頻度が減るでしょうか？私たちは徐々に、ロボット仲間をペットと同じ熱意で扱い始めるのでしょうか？

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おそらく、ロボットや人工知能システムに関する最大の懸念は、それによって多数の仕事が失われ、多くの人々が失業し、貧困に陥る可能性があることだ。さらに、人工知能が進歩し、ロボットがより賢くなると、ロボットが人間を排除してしまうのではないかと懸念する人もいます。

著者について:

Sara Baase 氏は、サンディエゴ州立大学のコンピュータサイエンス学部の名誉教授であり、コンピュータサイエンスの指導経験が 30 年近くあります。彼女はサンディエゴ州立大学同窓会から優秀教員賞を 3 回受賞しており、アルゴリズム、アセンブリ言語、コンピューター倫理に関する教科書を多数執筆しています。

Timothy M. Henry は現在、ニューイングランド工科大学の IT 大学院学部長を務めています。彼は、コンピュータ倫理、プログラミング、ネットワーク セキュリティ、プロジェクト管理の分野で 15 年以上の教育経験を持っています。

この記事は『 IT Fire: コンピュータ技術と社会、法律、倫理』（原書第 5 版）から抜粋したもので、出版社の許可を得ています。