スタンフォード大学の人工知能レポート: 今からでも遅くはない

スタンフォード大学は3月3日、2021年人工知能指数レポートを発表しました。その中で、AI関連の学習と雇用の3つの分野が特に注目されています。

1つ目: 2019年、北米のAI博士号取得者の65%が卒業後に産業界に就職しましたが、2010年には44%でした。

これは、人工知能が応用の収穫期に入り、さまざまな産業との深い融合を通じて多くの収益機会を生み出すという私たちの判断を裏付けるものであり、人工知能関連の起業は最高潮を迎えるでしょう。同時に、伝統的な産業は人工知能を積極的に導入しなければ淘汰される危険にさらされるでしょう。

2つ目:米国の地元のAI博士のうち、45%が白人、22.4%がアジア系アメリカ人であり、アフリカ系アメリカ人とラテン系アメリカ人はそれぞれわずか2.4%と3.2%を占めています。これは、MBAや金融を学んだ優秀な人材にとって、人工知能がキャリアパスになりつつあることを示しています。

1994年、アメリカの学者リチャード・ハーシュタインとチャールズ・マレーは『ベルカーブ：アメリカ人の生活における知能と階級構造』という本を出版し、認知エリートという概念を正式に提唱しました。

これが意味するのは、アメリカの教育界が優れた知能を持つ若者を選抜することにますます長けており、アメリカで最も魅力的な産業がこうした若者を惹きつけることにますます熱心になっているということだ。その結果、地位や家柄ではなく、知能レベルが人の社会階級を決定する鍵となりつつある。

人工知能は若者の知能をテストする基準となり、若者の地位向上に役立つ手段にもなりつつあることがわかります。

3つ目：米国外からのAI博士号取得者が増えています。2019年、北米のAI博士号取得者の64.3%は留学生で、2018年から4.3%増加しました。しかし、注目すべきは、これらの留学生のうち 81.8% が米国に留まったということだ。

これは、人工知能の基礎研究と商業化の両面において、米国が依然として優位な立場にあることを示しています。中国が人工知能分野での発展を維持したいのであれば、孤立して取り組むのではなく、世界の人工知能の学術研究および業界とのコミュニケーションと協力を強化しなければならない。

さらに、先に述べたように、人工知能はアメリカのエリート層にとって新たな上昇経路になりつつあります。人工知能分野でのコミュニケーションと協力を活用して、新たなエリート層との良好な信頼関係を築くことは、中国の将来の発展にとっても非常に役立つでしょう。

人工知能を専攻していない人は価値がないのでしょうか? もちろんそうではありません。『ベルカーブ』という本は、知能が徐々にエリートを測る基準になるにつれて、知能レベルがトップクラスではないためにエリートとして認められない人は、昇進の機会を永久に失うことが多いという、米国の残酷な現実を指摘しています。

しかし、この本の理論には重大な問題があります。それは、人々の知能の差はそれほど大きくないということです。知能の差は全体的なレベルで将来の業績と相関していますが、人の将来の業績が知能の貢献だけから来ることを証明することはできません。おそらく、知能が高い人は良い大学に認められる可能性が高く、良い大学の卒業生は良い仕事を見つける可能性が高いというだけのことかもしれません。仕事のスタート地点が高いと、将来の発展が容易になります。

中国の発展は、実は確かな証拠となる。大学入学者数の拡大により、より多くの若者が良い大学に入学できるようになったのだ。当初は大学教育レベルの低下を嘆く人が多かったが、長い目で見れば、より多くの人々により良い教育を受ける機会を与えたことが、中国にますます多くの知識エリートを生み出し、中国経済の発展を促進したのだ。

私は 2018 年の Outpost カンファレンスで、人々の間の本当の違いは IQ や EQ ではなく、経験であると述べました。起業家、投資家、有名な学者、教育者などを含む多くの成功者は、その卓越した知性によって成功したのではなく、成功のチャンスがある分野に偶然参入し、早い段階で十分な経験を積んだことによって成功を収めました。

グラッドウェルの『天才! 成功者の法則』には、有名な1955年現象が記されている。スティーブ・ジョブズやビル・ゲイツなど、成功したIT起業家の多くは1955年に生まれた。彼らの成長は、コンピュータ産業の発展を伴っていた。彼らは、コンピュータに触れる機会を得た最初の若者たちだった。だから、ある意味では、彼らの成功は必然だったのだ。

したがって、人工知能を専攻しているかどうかは問題ではなく、できるだけ早く人工知能の分野に参入し、できるだけ早く人工知能を仕事に応用することが重要です。人工知能は伝統的な産業と深く融合する段階に入り、あらゆる分野で人工知能を導入する機会が見つかります。