AIロボットが大規模に導入されると、私たちはより良くなるのでしょうか？

人工知能の波が大きな変化を引き起こすには、4年という時間は十分あります。

2016年に北京の大学の講堂で、有名なサイエンスライターでありシリコンバレーの投資家でもあるウー・ジュン氏が自身の新著『知能の時代』を推薦しているのを聞いたのを覚えています。彼はステージ上で大胆な予測をしました。この知能時代の革命を乗り越えられるのはわずか2%の人々であり、残りの98%の人々は人工知能に置き換えられるか、排除される可能性がある、と。

当時、私はこの結論に深く懐疑的でした。講演後、私は舞台に駆け上がり、呉軍博士に次のような質問をしました。「もし98%の人々が淘汰される運命にあるとしたら、これらの人々は将来どのように生きるのでしょうか？」

時間の制約により、呉軍博士は多くの説明をすることができなかったが、将来的には他の階層の福祉を向上させるために、強力な政府規制と富裕層がより多くの税金を支払うことに頼らざるを得なくなるかもしれないと楽観的に語った。この理想的な社会ビジョンが実現するかどうかは別として、今後数年間の人工知能技術の急速な発展は確かに私たちの予想を超え、「人工知能」に代わる「知能」のトレンドがますます顕著になるでしょう。

先週、私は今年の北京国際情報通信博覧会に参加し、無人工場、港湾貨物配送の遠隔操作、自動運転配送など、5Gネットワ​​ークと人工知能技術が伝統的な産業の働き方に革命をもたらしている様子を自分の目で目撃しました。 AI ロボットが手作業を置き換えるシナリオが増えており、また人工知能技術の応用により現場での運用・保守要員が大幅に削減されています。

この傾向から2つの結果が生まれます。1つは、多くの人の仕事がAIに置き換えられ、人々は生計を立てるために他の方法を見つけざるを得なくなったことです。もう1つは、多くの反復的で危険な仕事がAIに置き換えられ、客観的に労働者の労働福祉が向上したことです。

当然のことながら、どのような考慮を払っても、人工知能技術の発展の傾向はますます加速するばかりであり、私たちは人工知能技術が私たちの仕事を奪うという潜在的な脅威に直面しなければなりません。また、大規模な人工知能技術が人間の労働者に与えるプラスとマイナスの効果と影響についても考えなければなりません。

パンデミックの中、大量のAIロボットが職務に就いている

今年、新型コロナウイルス感染症の流行により、左派と右派の2つの潮流が加速した。1つはグローバル化の潮流が後退し、交流の自由化から相互閉鎖、それぞれの道を進むようになり、国境を越えた人員の流れが大幅に減少した。もう1つはデジタル経済の加速である。疫病による物理的な隔離は、伝統産業のデジタル化とオンラインオフィスモデルの成長を引き起こした。もちろん、この潮流は疫病の前からすでに現れていた。

簡単に言えば、物理的な世界での人間同士の接触を可能な限り減らし、デジタルの世界で人間とコンピューターの相互作用や対人関係の相互作用を可能な限り増やすことを意味します。個人の直感であれ、メディア報道で見る動向であれ、デジタル技術の中でもAI技術が既存の働き方を革新し、既存の労働者に取って代わり支配しつつあることを痛感します。

この疫病の出現は、このような AI ロボットを活用する絶好の機会を提供します。例えば、英国やオーストラリアの一部の農場では、今シーズン、大規模な果物や野菜の成熟期を迎えています。本来、これらの農場では、この時期に季節労働者を雇い、通常は東ヨーロッパからの労働者や世界中のバックパッカーを雇って収穫作業を任せていました。しかし、今年の疫病の影響で、これらの人々は入国が困難になり、一時は深刻な労働力不足を引き起こしました。

英国の農場の中には、週給500ポンドを提示しているところもあるが、地元の若者を動員してこうしたきつい退屈な仕事をさせるのは困難だ。オーストラリアの農場の中には、採用時に週給3,800ドルという超高額を提示しているところもある。これはオーストラリアの従業員の平均収入の3倍にあたるが、それでも働く意欲のある若者を見つけることができない。

一方で農産物は畑で腐り、他方ではスーパーマーケットの果物や野菜の値段が高騰している。一部の地域では、収穫ロボットを使って手作業による収穫を代替し、農家がAIロボットの力を借りることを積極的に求め始めている。英国が、ラズベリーを収穫できるロボクロップというロボットを発売したと報じられている。このロボットには4つの爪があり、センサーと3Dカメラを使って誘導しながらラズベリーを収穫する。ロボクロップは20時間連続で休憩なしでラズベリーを摘み、1日に最大2万5000個のラズベリーを摘み取ることができる。一方、8時間シフトで働く作業員は1日に合計1万5000個のラズベリーを摘み取ることができる。

現在、収穫ロボットは製造コストが高く、収穫速度は人力よりも若干遅いですが、レンタルして継続して作業させれば、人力で作業させるよりも収穫コストが低くなります。

この収穫ロボットモデルの普及が成功すれば、必然的に次の2つの結果がもたらされるでしょう。農家は、AIロボットによる自動収穫が、より大幅なコスト削減と効率向上をもたらすことに気づけば、これらのロボット研究開発機関や企業とさらに協力し、植え付けや収穫のプロセスの標準化と自動化を推進するでしょう。同時に、これらの農場は将来的に外国人労働者の労働力を必要としなくなるため、これらの人々の収入は大幅に減少することになる。

もう一つの理由は、流行の影響により企業の営業利益に対する期待が低下し、多くの企業が積極的に従業員の解雇や人件費の削減を行い、代わりにこうした人的資源支出に代わる人工知能技術ソリューションを導入したことです。この現象は、高級銀行や金融から自動車などの製造業、さらにはインターネット業界に至るまで、多くの事例で見られます。

今年初め、マイクロソフトはニュースの多数の人間編集者をAI編集者に置き換え、多くの報道関係者を驚かせた。今年初め、YouTube は世界中のコンテンツ レビュー チームを大量に解雇し、コンテンツ レビューをすべて AI に置き換えました。この措置により、YouTube は人件費を大幅に節約できたほか、四半期全体にわたってコンテンツの初期レビューに手動レビュー担当者が関与しなかったのは YouTube 史上初めてのことでした。

「知能」が「人工」に取って代わるという一連のシナリオの出現は、決して疫病の結果ではなく、疫病の到来がより緊急になり、置き換えのプロセスがより速く加速されたためである。今、私たちはAIに仕事が置き換えられる可能性、あるいは将来AIと仕事をすることでAIに支配されてしまう脅威について考えなければなりません。

積極的に受け入れるか？それとも受動的に排除されるか？

なぜ人工知能が必要なのでしょうか？国家レベルでは、人工知能の発展は国の中核技術競争力であり、その重要性は疑う余地がありません。政府や企業組織にとって、AI技術は社会管理や企業の生産管理に広く活用できる有効な技術手段であり、莫大な社会的・経済的富を生み出すことができる新しいタイプの生産性でもあります。私たち個人にとって、AI技術はより安全で便利な生活環境を提供し、生活や仕事のための効率的で豊富なインテリジェントソリューションを多様に提供することができます。

私たちは AI テクノロジーがもたらすメリットを暗黙のうちに受け入れてきましたが、AI テクノロジーが私たちの仕事の価値にもたらす代替の脅威も認識する必要があります。

まず第一に、AI技術は人間の労働者と協働する作業システムに組み込まれ、労働者を支配・制御し始めています。典型的な例は、最近の記事「システムに閉じ込められた配達員」です。この記事では、アルゴリズムに閉じ込められた配達員が「時間と命と競争」するセキュリティ上のジレンマを明らかにしています。

疫病の影響で多くの企業が従業員を解雇し、サービス産業は停滞している。就職ハードルが最も低く、スキル要件も低いテイクアウト業界に大量の求職者が殺到し、生き残るための最低限の収入を得ることが彼らの第一の関心事となっている。このように、プラットフォームは最高のパフォーマンスを達成することを望み、消費者は待ち時間が最短になることを望み、配達員はより多くの注文を配達することを望みます。アルゴリズムは、効率を最適な目標として使用するように常にトレーニングされており、これにより、配達員の配達時間が自然に極限まで「最適化」され、すべての関係者が責任を回避できるが、最終的には解決が難しいというジレンマが生じます。

食品配達員、電子商取引倉庫の仕分け作業員、ライドシェアの急行運転手、組立ラインの最前線作業員などのブルーカラー労働者のような反復的で構造化された、時間に縛られた仕事は、AIアルゴリズムによって最適化され、変革される可能性が最も高い職業分野です。一方では、AIシステム、カメラ、ユーザー評価システムによるリアルタイム監視の対象となり、他方では、企業はそれらの仕事を完全に置き換えるために、対応するAIロボットを研究し続けています。

これらのブルーカラーの仕事だけが AI ロボットの「監視」下にあると考えているのであれば、あなたは「若すぎる、世間知らず」です。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、パンデミックの間、米国では多数の企業が在宅勤務を開始するにつれ、従業員のコンピュータ操作記録を自動的に記録・分析し、証拠としてスクリーンショットを撮ることもできる監視機能付きの管理ソフトウェアを導入する企業がますます増えたという。もともと従業員の作業効率を最適化することを目的としたスマートツールは、その正反対の「眠らない」監督者や「情報提供者」になってしまったのです。

さらに直接的な脅威は、多数の労働者が AI アルゴリズムとそのロボット機器に直接置き換えられることです。

例えば、自動運転は大規模な商用利用の臨界点を超えつつあります。 Waymoは最近、一部の自動運転タクシーから安全担当者を実際に排除し、真の無人運転を実現したことで再び注目を集めている。ほぼ同時期に、百度アポロも北京で自動運転タクシーサービスを開始した。

自動運転が私たちの日常生活に組み込まれるにはまだまだ時間がかかり、何千万人ものドライバーに取って代わるまでにはまだまだ長い道のりがあると私たちは常に感じています。実際、自動運転技術の反復、ハードウェアの普及、インフラや法制度の改善の初期段階には長い期間が必要ですが、これらの条件が整えば、その普及は津波のように速くなるでしょう。当時、ほとんどの自家用車所有者にとって、これは運転時間の完全な解放を意味していたが、トラック運転手やタクシー運転手にとっては、雇用機会の消失に等しいものだった。

同様に、銀行の窓口係、株式トレーダー、電話による顧客サービス、さらには基本的な文書を扱う弁護士、映画を解読する医師、財務会計士などの専門職など、高度に構造化され、手順が定められ、社会的つながりが弱い知的労働に従事する人々も、すべて、専門の AI システムのアップグレードによって置き換えられるという脅威に直面しています。

この標準を使用して、現在の作業モデルを確認し、どのリンクが人工知能と連携しているか、どのリンクが AI によって最適化される可能性があるか、どのリンクが AI システムによって置き換えられたかを検討できます。

例えば、2年前、私はスーパーマーケットのレジ係が顧客にセルフチェックアウトや顔認証決済の技術を導入しようと懸命に努力しているのを見ました。今では、多くの人が自分で簡単にチェックアウトして支払いをすることができ、チェックアウトカウンターでは高齢の顧客のチェックアウトのために数個の窓を開けるだけで済みます。明らかに、このプロセスによりレジ係の従業員の数は減少しました。

例えば、私たちのようなセルフメディアの人々にとって、情報収集や執筆のプロセスの効率を向上させるための検索アルゴリズムや入力方法アルゴリズムはすでに多数ありますが、トピックの選択やレイアウトの観点からは、まだ自分たちで行う必要があります。しかし、私たちの目の前にある GPT-3 は、タイトルや冒頭の文章に基づいて長い記事全体を編集することができます。出力を比べれば私たちは簡単に負けてしまいますが、読みやすさを比べればまだ勝てるチャンスがあるかもしれません。結局のところ、感情のない機械が書いたこれらの非人間的な記事を読みたいと思う人間がいるでしょうか?

AI テクノロジーが私たちの仕事に侵入してくる中、私たちには実際に 2 つの態度しかありません。それを積極的に受け入れて AI と協力するか、受動的に排除されて AI の優れたパフォーマンスに負けるのを待つかです。

しかし、「人間が退き、AIが引き継ぐ」というこのプロセスを私たちはどう見るべきなのでしょうか?

「人間が文句を言うとAIは笑う」

ミラン・クンデラはかつて「人間が考えるとき、神は笑う」と言った。この文型を借りれば、「人間が文句を言うと、AI は笑う」と拡張できます。これをどう理解すべきでしょうか?

よく観察してみると、人間の生産や生活へのAI技術の導入は、仕事や生活のあらゆる面で人々が抱くさまざまな不満や不満に関係していることがわかります。例えば、運転手は朝早く起きて夜遅くまで運転することに不満を言うので、自動運転が登場します。警備員は夜遅くまで働くことに不満を言うので、スマートモニタリングが登場します。カスタマーサービスは電話が退屈で、相手の態度が失礼で理不尽だと不満を言うので、スマートカスタマーサービスが登場します。電力作業員は山での巡回が大変すぎると不満を言い、鉱山労働者は鉱山に降りるのが危険すぎると不満を言い、クレーン作業員は孤独に働くことに不満を言うので、それに対応する自動化装置とリモートコントロールが登場します。事務員は反復的で単調で退屈な仕事に不満を言うので、スマートアプリケーションと自動化されたプロセスオフィスが登場します...

まずは「AIから人工知能へ」という代替価値を前向きな視点から見るべきです。明らかに、AIの出現は労働生産性を大幅に向上させただけでなく、労働者の労働強度を効果的に軽減し、労働環境を改善し、反復的で危険で身体の健康に有害な多くの仕事上のマイナスの問題を解決しました。

人類は狩猟採集時代から農耕社会に入って以来、果てしない重労働に巻き込まれてきたと言えます。しかし、実は人間の本質は依然として快適さと楽しみを求めています。現代の産業革命が大規模な機械化と自動化の過程に入ったことで、労働者は再び多くの余暇と休息時間を持てるようになりました。人工知能技術の普及により、このプロセスは極限まで推し進められ、多くの労働者が真に解放されることになるだろう。

このプロセスの副産物として、もともと大量の肉体労働を必要としていた仕事が消滅し、実質的な仕事を持たない人々がますます増えています。 「働かざる者食うべからず」という既存の給与分配制度では到底対応できない。冒頭で述べた「人工知能が仕事を代替したらどうやって生きていくのか」という懸念は、まさにこの価値観のもとでの問題である。

大胆に予測してみれば、技術の進歩とAIによる効率化に頼るようになれば、デジタル経済が生み出す社会全体の富は、現在の水準をはるかに上回るものとなるだろう。したがって、多くの人々が本来の仕事を辞め、社会はそれに見合った富を彼らに移転することになるが、ほとんどの人々が最低限の生活を維持するのに必要な利益しか得られないことは明らかである。高齢化社会が深刻化するにつれ、この傾向はますます顕著になってくるでしょう。一方で、社会では若い労働力が不足しており、生産には大規模なAIロボットを活用する必要があります。例えば、日本は現在、農業人口の過度の高齢化という問題に直面しており、無人農業を実現するために農業機械の自動化と知能化を積極的に推進するしかありません。一方で、社会の富の増加により、これらの「失業者」は依然として比較的豊かな生活水準を享受できます。

AI システムと連携できる労働者にとって、このプロセスは違った様相を呈するでしょう。それは、ペースが速く効率的な共同ネットワークに参加し、AI の助けを借りてより複雑なタスクを完了することです。これらの人々は、当然のことながら仕事で大きな富と達成感を得ることができますが、同時にこの協力的なネットワークの中でますます忙しくなり、まさに「インテリジェント時代」で説明されている人口の 2% になります。

話を前に戻せば、アルゴリズムシステムのジレンマに陥っている配達員たちは、さまざまな「不満」を理由に、将来的には無人配達車やドローン、あるいは屋内でスマートプリントするファストフードロボットなど、別のシステムに取って代わられる可能性が高いだろう。しかし、新旧の制度や職業価値観の入れ替えの過程において、食品配達員という非標準化かつ柔軟な職業は、淘汰された他の多くの労働者にとって依然として「一時的な移行」の選択肢となっている。

人間のコンテンツ審査員に代わるYouTubeのAIシステムは効率が良すぎて、規制に違反する動画を広範囲に評価しすぎたため、YouTubeは経験豊富な人間の審査員を再雇用せざるを得なくなった。 AIがポルノ、暴力、ホラーコンテンツと、アート、ジョーク、ドキュメンタリー報道を区別できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。しかし、この作業は、人間の監査人の心身の健康に害を及ぼす可能性のある職業上のリスクを伴います。明らかに、このような作業は将来 AI に適したものとなり、一方で人間のレビュー担当者はユーザーの苦情に基づいて最終的なゲートキーパーの役割を果たすことになります。

今後、私たちはあらゆる面で AI と連携して取り組んでいくことになります。AI アルゴリズムと連携できることは大変ですが、価値があり、ありがたいことです。 AIと協力できなくても、十分な余暇や娯楽を楽しむことができれば、これもまた良いことです。少なくとも私たちは、人間としての生活データをAIシステムに絶えず公開し、人類のより大きな集合知を形成しています。これが将来私たちにとって最も重要な価値となるかもしれません。