ＡＩ＆ブロックチェーン情報

国連という公の場での、ヒューマノイドＡＩのスピーチと質疑応答の話題は記憶に新しく世界を驚嘆させました。

日本政府においても現在実用を目指しているのが、国会答弁の原稿執筆をＡＩライターに行わせようとするものです。

何度かの実証試験を繰り返していますが、精度はかなりのところまできていることが公開されました。

それによれば、曖昧な表現や言い回しでの質疑以外では、ほぼ完ぺきに回答を自動作成するところまできています。

冒頭の話題で、国連でスピーチしたヒューマノイドＡＩにイギリスの記者が「ＡＩは人類の脅威になるか？」との質問に、「ＡＩは人類を滅亡させる」と回答したことは大きな話題を呼びました。

昨今では、将棋や囲碁でもＡＩがプロを相手に連勝記録を伸ばしています、ＡＩが記事を書くのはこれらに比べれば大きな問題とはなりません。

ただ、ＡＩライターの歴史が浅いだけということなのです。

一昨年には、ＡＩライターが書いた小説が芥川賞の一次審査を通過したというニュースも流れました。

ＡＩライターが文学賞を受賞する日も、そう遠くないのかもしれません。

さて、そんなＡＩライターの出現は多くの人間の職を奪っていきます。

少なくても企業のホームページやパンフレットなどのセールスレターやキャッチコピーは既に実用段階にまで達していますし、新聞記事も何ら問題なく作成するようになります。

もっと凄いのは、漫才のネタまで作成できるＡＩが誕生していることです、つまりＡＩとはこういう特性のシステムだということを理解しなければなりません。

その芸人の芸風を活かし、どんなストーリーが笑えるのかという事項まで学習していくのです。

ＡＩライターは使う人の癖や個性を学習していきます、したがって同じシステムでも利用者によって個性が生まれてくるのです、ここがＡＩライターの凄いところなのです。

つまり、自分のゴーストライターを簡単に作り上げる事ができるのです、個性が確立されたＡＩなら１時間以内に書籍一冊分の初校を書き上げるでしょう。

英語などの言語の自動翻訳では低機能版であれば無料で使えます、企業が使う世界情勢や専門用語まで定期的にバージョンアップし瞬時に翻訳できるプロフェッショナル仕様でも数十万円で手に入れる事ができます。

企業の設備投資としては、社員の１ヶ月分の給与の範囲は投資という金額ではありません。

ＡＩライターに自動翻訳機能が付き、誰でも簡単に手に入る時代は直ぐそこまで来ています。

ただ、ＡＩライターにはどんなに技術が進んでも一つの大きな欠点が存在しています。

少なくても、人間らしい感情表現や曖昧な言い回し、また特定の人を対象にした表現などではありません、これらは既に克服されつつあります。

ＡＩとは、一つのアルゴリズムによって基本ロジックが構築されたＩＴシステムです、つまりアルゴリズムの欠点そのものがＡＩの欠点となりそのまま反映されてしまうのです。

また、重要なのがＡＩは何から学習する情報を得ているかということです。

ＡＩ技術の発展と共に大きくクローズアップされるのが、情報やデータということがお解りになるかと思います。

また、そのデータを保障する伝送路が重要にあなります、その意味ではＡＩとブロックチェーンの親和性が研究されています。

今後は個性や感情を持ったＡＩというキーワードが重要で、個人のバイタルデータに研究が集中するようになると考えています。

この数年間で、急速に世の中にデジタルトランスフォーメーション化が浸透していきます。

デジタルトランスフォーメーションとは、人間が手作業で行っていた業務のデジタル化を意味しています。

今後は、このデジタルトランスフォーメーションにブロックチェーンが大きく関ってくることは間違いないでしょう。

また、それが一巡すると次に来るのがＡＩとの融合です、これも時間の問題でありあっという間に確実に実現されていく事になります。

少なくても、銀行や証券会社などの窓口や役所から人間がどんどん消えていく日はそう遠くないでしょう。

そんな時代に人間が行わざるを得ない業務とは何でしょうか？

例えば金融商品を組み合わせての資産構築や運用は、ヒューマノイドの方がはるかにスピーディで確実に答えを出してくれます。

トラブル対応もブロックチェーンを遡ることで原因が究明でき、その対処までヒューマノイドが行うようになります。

その処理スピードは、人間が１年かかる事をたったの数分で行ってしまいます。

つまり、予め決められたルールの中で行われる業務は全てヒューマノイドの守備範囲と言えます。

つまり、ヒューマノイドにできない業務にこそ、人間が介在する隙間ができるのです。

その時代に人間が介在する業務を行える人は、まさに企業にとっては宝であり優遇される事は間違いありません。

デジタルトランスフォーメーション全盛期にはどんな人が望まれるのか、これを考える場合にはどんな人が望まれないかを考えてみると解りやすいと思います。

さて、デジタルトランスフォーメーションは何故導入されるのでしょうか？

それは、人的ミスの一掃と言っても過言ではありません。

では、ミスを起こしやすい人の特徴とは何でしょうか？

多くの人間のミスは、思い込み・排他的思考・合理的思考・プロセスを踏まない短絡的思考・自己利益優先などが根源に在ります。

つまり、数字に表れることがない見えない事実まで広い視野で全てを見通したうえで判断できる人、また手順に課題をクリアして行けるコツコツ型の忍耐力の有る人が望まれるのです。

ヒューマノイドは、数値化できる範囲の今の状況だけを拾って一瞬で計算してしまいます、そこには時間と共に変化していく様を捉える事ができません、自然とは一瞬の状況で決まることなど存在しません。

そして、数値化できない最も複雑な事象が人の心の中なのです、つまりＡＩが最も苦手とするカテゴリが人間の心理なのです。

常に変化する価値観や事象に合わせて、正確に結論を出し瞬時に行動できる技、そして心の問題とされる損失や犠牲を考慮できる大人の対応、ＡＩが進化しようがこの分野だけは人間の方が常に優れている分野なのです。

「ＡＩが絶対できない事」、これを考える場合に重要な事項はＡＩとはどんなロジックによって構成されているのかを理解すればそれほど難しい問題ではありません。

ＡＩのロジックは、大きく分類すれば「情報の入出力」と「情報の分析・判断」という２つのロジック構成になります。

ここで、ピンと来た人はＡＩに勝つ事ができる人です。

ＡＩの能力は、人間の脳の持つ一部のロジックを究極化したものだという事ができます、特に「情報の分析」能力は人間の比ではありません。

また、「判断」能力も正常な状況であれば正しく判断できるでしょう。

ただ、人間とは時にあえて損失覚悟の間違った状況を作りだすこともあります、このような「大人の対応」には現状のＡＩでは対応することは難しいでしょう。

更には、仕組み上において確実にＡＩではできない事があるのです。

そのヒントは、ロジック構成の「情報の入出力」にあります、つまりＡＩは情報が入力されないと、その後の分析・判断も行えないのです。

ズバリ言えば、人間の心模様を入力する術を持ち合わせていないといえます。

現在多くのベンチャー企業で研究されている「ブレインインターフェース」、これは脳の情報を吸い取るインターフェースですが、実現できたとしても脳に記憶されている情報だけです。

脳は、記憶された情報からあらゆることを思考し判断しています、この判断ロジックまでを吸い取る事は物理的に不可能です。

それだけ脳は複雑な処理を行っているのです。

例えば、目を動かさず顔の表情も変えずに、仕草もしない状況で、ＡＩはその人が何をしたいのか何を考えているのかを理解することはできません。

おそらく、思っている事を話すように促してくるでしょう、何故なら判断に必要な情報が欲しいからです。

ＡＩライターの入力はネットに流れているその人の情報や他の人の情報です、これが何も無ければ主人の個性的な文章を書くことはできません。

私は、将来ＡＩライターにブログや企画書などを書いてもらおうと考え、今多くの電子コンテンツを上げているのかもしれません。

ＡＩにとって分析・判断する情報が無い状況は、何もする事も出来ない状況に陥るということです。

これを知っていると、ＡＩに勝つ方法も見出せるかもしれません。

更にもう一つ重要なことがあります。

それは、ＡＩには常に正しい情報を入力する必要が有るということです。

ＡＩが、誤った情報で判断したら何をするか解りません。

ここに、次世代ＡＩ技術において大きな課題が有るのです、またこれを何らかの方法によって自動識別できるなら、この方法を考えた人は大きな利益を得ることになるでしょう。

ヒントはブロックチェーンとの連結に在ります。

日本の某銀行窓口の総合案内に、制服を着たヒューマノイドが誕生したニュースは記憶に新しいが、ＡＩはどこまで現在の人間が行っている業務をこなす事が可能になるのでしょうか？

現在、リアルな話題として各自治体が取り組もうとしているのが、区役所や市役所の窓口業務のヒューマノイドへの移行です。

日本は今後、人工減少期に突入し２０４５年には１億人を割り込み、２０６５年には８０００万人となります。

マイナンバーの誕生は、そんな時代への対応の一つで業務の簡素化を目指した一つの取り組みでもあるのです。

役所業務の予め決められた業務のヒューマノイドへの移行は、確実な事実として予測できます、人間が対応するのは複雑な問題への相談やアドバイスのみとなってきます。

役所業務だけではなく、多くの企業のルーティング業務がヒューマノイドへ移行するのは時間の問題となります。

ヒューマノイドは２４時間３６５日無休で働く事が可能で、年間２４０日、１日８時間労働の人間の作業時間に換算すると４．５人分となり大幅な人件費の削減に繋がります。

更に、ここには有給や休み時間、さぼりなどの非効率な時間、また人災的なミスによるリカバリー時間を考慮していません。

これらを考慮した場合には、その倍の１０人分にもなるかもしれません。

窓口業務、一般事務、電話対応の案内や相談、営業の社内処理など多くのルーティン業務から人間の姿が消え、多くのビルで空き室率の上昇問題が始まります。

これは企業だけではなく、弁護士や弁理士のアシスタント業務などもＡＩヒューマノイドが担当する時代は直ぐそこまで来ています。

この時代に人間に要求される業務とは何でしょうか？

これからの時代は正しく未来を読んで職に就くことが必須で、選んだ道によってその人の未来の姿が決ってしまうかもしれません。

スチーブ・ジョブズは、ipadの完成時に「テクノロジーとリベラル・アーツの結晶がipadを生み出した」という言葉を残しました。

さて、この「リベラル・アーツ」という言葉ですが、ここ最近各種の業界で突然のように使われ出しました。

特にＡＩでは成し得ない教養として、ＩＴ業界でもトレンド用語になりつつあります。

「リベラル・アーツ」とは、「人間を自由に導く技」と解釈されていますが、具体的には何を指して言うのか表現が非常に難しい言葉でもあるのです。

簡単な解釈では、「やりたいことが自由にやれるツールや手法」と考えればよく、具体的には「ＡＩができない人間らしさ」を指しています。

「リベラル・アーツとＡＩとの共存によって、人間は人間らしく存在できる」、という思想と考えるのがＩＴ業界に限って言えば正しい概念なのかもしれません。

これからのＩＴ産業は、こういった思想や哲学などの概念に基づいたシステムロジックが重要となり、どれほどのテクニックを駆使しているかという要素は、正直何の価値も意味も存在しないようになってくると思います。

当然のこと、ブロックチェーンに代表されるフィンテックやIoTの最先端を行こうとしているベンチャー企業も無視できない思想になってきます。

何故なら「リベラル・アーツ」は教えて身に着く教養ではなく、自ら学んでいく教養だからです。

そして覚えるのではなく、自ら答えを導くことによって磨かれる教養でもあります。

少なくても、世に溢れている情報を鵜呑みにしている感情の他者移譲性の人には、この「リベラル・アーツ」という思想は身に着くことはありません。

「覚える」から「自ら考え出す」という脳のロジックそのものが重要になります。

目に見えているものを疑うこと、そして見えない物事の本質を捉えられる洞察力が肝要なのです。

その意味でも、「リバラル・アーツ」を身に着けるのは簡単なことではありません。

しかし、この思想を身に着けられた者こそが、ＡＩ時代に勝ち残れる人材ということになり、ＡＩ全盛期に活躍できる人でもあります。

ブロックチェーン、IoT、ロボット工学、近未来のＩＴ産業は間違いなくＡＩと密接に結びついていきます。

その時代にどこまで「リベラルアーツ」を取り込んだシステム設計をしているか否か、この差は雲泥の差となり表面化するでしょう。