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人工知能の発達で“消える”職業

神戸大学名誉教授 松田卓也=文

人間よりはるかに高い知能の誕生は2045年?

2015年初頭、NHKが「NEXT WORLD 私たちの未来」と題して放映した番組に大きな反響があったという。番組の一部は30年後の45年を扱った近未来ドラマだが、米国の未来学者レイ・カーツワイルによれば、この45年という年に、世界は技術的特異点(シンギュラリティ)に達するという。

技術的特異点(以下、特異点)とは、いう人によって多少のニュアンスの差があるが、人間よりはるかに知能の高い超知能が誕生する時点である。超知能は機械に補助された人間かもしれないし、あるいは機械知能かもしれない。前者の場合は超人類(トランスヒューマン)と呼び、後者なら機械超知能である。超人類は生身の人間ではなく、地頭を人工知能で補強したサイボーグである。

1人の普通の人間の知的能力を1H(ヒューマン)と定義すると、カーツワイルによれば、人工知能の能力は29年には1Hを突破し、45年には10億~100億Hになるという。この数字は全人類の人口に匹敵する。したがって、特異点では人工知能の能力が、全人類の知的能力の総和に匹敵するということもできる。

ここで、人工知能を狭い(弱い)人工知能と汎用(強い)人工知能の2種類に分類してみよう。狭い人工知能とは特定目的の人工知能であり、汎用人工知能とは人間のように常識を持ち、なんでも一応はこなせる広い知的能力を持った人工知能である。


人間のプロ棋士を凌駕する「狭い人工知能」将棋ソフト。

現在、世界に普及している人工知能はすべて狭い人工知能である。たとえばチェスの世界チャンピオンを破ったIBMのディープ・ブルー、ジョパディ! というクイズで人間のチャンピオンを破ったIBMのワトソン、iPhoneに搭載されているバーチャル・アシスタントのSiriなど。グーグル検索でも、アマゾンでの買い物でも、背後にはこの狭い人工知能が働いている。狭い人工知能は人間のような意識を持っておらず、哲学的な観点から弱い人工知能と呼ぶこともあるが、特定分野では人間よりはるかに強力なのだ。

現在のコンピュータは、ある分野では人間をはるかに凌駕する。たとえば計算能力を取ると、10ペタフロップスの能力を持つ京コンピュータは1秒間に1京回の浮動小数点演算(小数点を含む計算)をこなす(1京とは1の後ろに0が16個並んだ数字)。人間なら1秒に1回も計算できないだろう。つまり計算能力では、コンピュータの能力は人間の1京倍以上あるといえる。

またビッグデータの解析でも、コンピュータは人間の能力をはるかに上回っている。コンピュータは何千万ものデータを解析して、人間には気づかない傾向を見つけたりする。

ところが二足歩行を考えると、ロボットの歩き方はヨチヨチ歩きであり、子供程度の能力しか持っていない。パターン認識の能力を取っても、人工知能は人間に敵わない。たとえば、犬と猫の区別は3歳の幼児でも簡単にできるが、コンピュータには難しい。12年にグーグルの人工知能が猫を認識したと話題になった。グーグルは1000台のコンピュータに、動画投稿サイトYouTubeから取った1000万の静止画像を見せて、3日間学習させた。手法は教師なし深層学習(Deep Learning)というものである。

その結果、コンピュータのモニターに猫の顔が浮かび上がった。つまりコンピュータが猫を認識したというわけだ。これは確かにすごいことである。が、人間の子供なら3歳の幼児にでもできるし、そもそも人間の子供は1000万もの猫を見て学習するわけでもない。つまり人間はパターン認識において、人工知能よりはるかに優れているのである。

先に述べた汎用人工知能とは、このように人間がコンピュータより優れている特徴、たとえばパターン認識力や一般常識などを備えた人工知能だ。現在の人工知能研究は圧倒的に狭い人工知能に集中しているが、一部の研究者は人間並みの知能を持つ人工知能の完成を夢見ている。米国のある研究者はあと5年で完成可能といい、日本のある研究者は20年代前半の完成を目指す。汎用人工知能研究の大御所によれば、頑張ればあと10年。前出のカーツワイルは29年に完成するという。14年先だから、十分に可能な気がする。

この時点、つまり人間並みのパターン認識能力と常識を備えた、1Hの能力の汎用人工知能の完成の時期を前特異点と呼ぶことにする。すると、これからの歴史は15年から29年までのほぼ15年間と、30年から45年の特異点までの15年間、さらに特異点以後という3つの期間に分けることができる。当面、我々にとっての関心事は15~29年。特定の分野において、人間よりはるかに優れた狭い人工知能が爆発的に発展していくことにより、人間社会に大きな影響が及ぶ期間である。

家政婦が当面、機械に取って代わられない理由

その影響とは何かというと、技術的失業である。技術的失業とは英国の経済学者ケインズが唱えた概念で、技術の進歩により人間が失業することをいう。具体的には約250年前から始まった産業革命、1980年代に工場にロボットが広範に導入されたオートメーションの時代、それに人工知能の発達により知的労働が脅かされつつある現代である。

産業革命の時代には、機械に職を脅かされた労働者たちが、機械打ち壊し運動(ラダイト運動)を行ったが、さほど広がらなかった。機械の導入で生産性が向上し、社会がより豊かになり、新しい職が生まれたからだ。

オートメーション革命は現代まで続いている。工場で肉体労働をする労働者の数は減ったが、その分、オフィスにおける知的な労働が増えて、労働者はそこに吸収された。実際、現在の労働者といえば、農業、漁業などの肉体労働、工場における肉体労働はむしろ少数で、多くの労働者はオフィスで働く知的労働者である。

現在進行している人工知能革命は、そのオフィス労働者の地位を危うくする。また人工知能を搭載したロボットの発達は、肉体労働者の職域をさらに奪っていく。もちろん、人工知能とロボットの発達は、生産性を上げて社会をより豊かにするし、新たな職業も生まれるであろう。問題はその変化があまりに急速であるので、労働者がそれについていけないことである。今まで事務所で帳面付けをやっていた中高年の労働者が、人工知能にその仕事を奪われて失業し、明日からプログラマーになれといわれても、到底無理だろう。

ここでの議論は、人工知能とロボットがまだ人間並みには達しない、前特異点以前の時代に話を絞る。これから10~15年先の話である。そのときに人工知能やロボットにできる仕事とできない仕事とは何だろうか。できる仕事は単純な繰り返し作業、定型的な仕事である。

できない仕事とは何か。ロボットの例がわかりやすい。ロボットがやりやすい仕事とは、繰り返しの多い単純な作業である。逆に単純でない仕事はロボットには難しい。たとえば家の掃除を例にあげる。ルンバのような人工知能を備えた掃除機がある。しかしルンバは平坦な床を掃除するだけで、階段を上ったり、狭い隙間を掃除したり、いわんや机の上は掃除できない。そのように家の掃除というのは、実はかなり高度な作業なのである。だから家政婦のような職業は、当面、機械に取って代わられることはない。

実は、ロボットがその仕事をできたとしても、企業家の立場からすれば、機械と人間のどちらが安いかによって、人間を雇うかロボットを導入するかを決定する。ロボットの値段が高いうちは、人間の肉体労働はなくならない。しかし人間の労働に対する対価、つまり給料を低下させる要因となる。人間のほうが安ければ、企業家は人間を雇うのである。

トップと一番下は“安泰”、中間の職種が“不安定”

もう1つの要因は、労働問題だ。アップルはiPhoneの生産を台湾の企業に委託し、その台湾の企業は中国で100万人もの労働者を雇用している。しかし労働環境があまりに劣悪で、労働者による労働争議が起きた。それに対する台湾企業の経営者の対応は、100万台のロボットを導入して、労働者に置き換えるというものだ。

一方、人工知能に(当面は)できない知的な仕事とは、企業のトップの意思決定、科学者の科学研究、芸術家の創作活動、知的活動ではないがスポーツ選手などであろう。たとえばロボットに相撲を取らせたり、野球をさせたりしても面白くない。茶道をロボットがしても味気ない。

これらの知的な仕事、創造的な仕事は当面は安泰である。

つまり安泰な仕事とは、高度で知的・創造的な仕事と、それとは逆に低度ではあるが、ロボットや人工知能にできないか、あるいはやってほしくない仕事である。安泰でない仕事は定型的な知的・肉体的労働である。具体的にはオフィスにおいて、トップでもなく、一番下でもない、つまり中間の職種なのだ。


図を拡大

図 コンピュータ化によって失業する確率(業種別)

このようにトップとボトムが安泰で、中間が不安定であることを、仕事の安定性のU字カーブという。英オックスフォード大学の研究者は米国の702の職種についてコンピュータ化による失業の確率を計算した。その結果、米国の雇用の47%が危機にあるという。その失業のU字カーブを図で示す(図参照)。

図の凡例で上のほうの職種がより安泰、下のほうが不安定である。図の右側の高いと記した部分はコンピュータ化される確率が高く、失業しやすい部分であり、ここが米国全体の雇用の47%を占める。サービス、セールス関係、事務職とその補助が多い。逆にコンピュータ化が困難な仕事は左端であり、全雇用の33%を占める。読者の方々の属する業界の先行きに見当をつける際の参考となるのではないか。

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