答えのない尊厳

　特にＡＩの知性が認められ、人間のような尊厳を獲得するかどうかは、意見が対立し、幅広い影響のあるテーマだ。ＡＩの工学系研究者は「ＡＩはどこまで進化しても道具」とし、ＡＩの理学系研究者は「ＡＩが人間を超えれば〝神〟と同じような存在になるはずだ」という。哲学研究者は「人格や尊厳の概念を広げる可能性がある」、弁護士は「人間と人間の集まりである法人以外に権利や責任を認めると、根底から法制度を作り直さなければいけない。いくら賢くても動物は責任主体にならない」など、収拾がつかなくなる。

ＡＩ失業対策は

　またＡＩ化やロボット化による技術革新失業と就労支援策、教育施策も精緻な検証はできていない。そもそも雇用状況の変化を技術革新失業とグローバル化のどちらの影響が大きく、また両方が重なることでどの程度影響が拡大するのか踏まえずに問題が提起された。ＡＩに仕事を奪われるのか、ＡＩを使う人間に仕事を奪われるのか、研究者によって思い描く危機像が違う。

　ＡＩ失業の対策として国民に生活費を給付する「ベーシックインカム」を主張する経済学者が、その財源や税制として成立するか検証しないまま必要性だけ提起するなど、社会的なリスクについて対策を練るところまで至らないテーマも少なくない。本来は教育や職業訓練にかかる期間やコストと、再就職までの経済逼迫度などを精査して、耐久限界を検証する必要がある。だが異分野からの提案を異分野の専門家が精査するのは難しい。

当面の課題選定

　そこで５－１０年で取り組む当面の課題と、議論の動向を見守るテーマに分けた。当面の課題は１４件。研究開発の原則や市民のＡＩリテラシーの育成など、論点と方向性をまとめた。

　ＡＩの開発原則はＯＥＣＤのプライバシー８原則をベースに作成した。その第一原則に「透明性の確保」を据えた。ＡＩが事故を起こしたときの原因究明や、診断ＡＩのインフォームドコンセントには透明性は欠かせない。ただ現在のＡＩブームを起こしたディープラーニング（深層学習）はなぜ、そう判定したのか理由や中身がわからない。深層学習の透明化の研究は始まったばかりだ。ブレークスルーとなったＡＩ技術を原則違反で使えないとなると産業界の反発は大きくなるだろう。リスクを計れれば理想だが、リスクの連鎖を含めると、すべてのリスクを洗い出し対策することは不可能だ。ＡＩもリスクも不透明さは残る。どう選んで、どうマネジメントするか、技術開発と運用ルールのどちらもホットな研究テーマになるだろう。

　まとめた１４課題は、今後ＡＩの開発や運用について国際的な議論に発展させる。情報通信政策研究所の吉田智彦主任研究官は「議論のたたき台はできたが、一つの国で対策を練っても実行性がない。Ｇ７やＯＥＣＤでの議論につなげたい」という。
　そのために国内で議論や研究の場を整える。成原慧主任研究官は「文理融合のために幅広いステークホルダーを集めると専門家の議論でも収拾がつかなくなる。国内の議論は一般市民の参加を実現したい。そのためには議論のプロセスをうまく整える必要がある」という。ＡＩリテラシーを育成しながら、国内をワンボイスにまとめる挑戦だ。現状、文系と理系に限らず、専門家の間には壁がある。国際的な議論を主導するためにも、日本は一つにまとまれるのか動向が注目される。
（文＝小寺 貴之）