人工知能は文系と理系の溝を埋めることができるのか
霞が関からは「研究成果はいまいち。広告塔として働いてもらうしかない」
人工知能(AI)が文理融合の新しい研究テーマとして広がっている。AIの倫理や社会制度、次世代への教育論など幅広い議論が進んだ。ただ文系と理系の間には技術の理解などに溝がある。AIが人間の代わりに働くユートピアや、AIが人間の仕事を奪うディストピアを主張する専門家もいたほどだ。技術系研究者は「人工知能」への過剰な期待と誤解を解き、現実路線に戻そうと腐心している。このAIブームはテクノロジーブームと技術政策の在り方を研究する上で重要な事例になる。
人工知能ブームがその前のビッグデータ(大量データ)ブームと大きく違う点は社会を巻き込んだことだ。ビッグデータは研究者や企業など技術系にブームが閉じていたが、AIは倫理や働き方、産業構造などを取り込み幅広い議論を起こした。自動運転やAIによる失業、AIが人類を超越するシンギラリティー(技術的特異点)などが物議を醸し、一般にもAIが広まった。
技術的には膨大なデータから新しい知見や価値を見いだす点で二つのブームはほぼ同じだ。違う点はデータサイエンティストの分析業務の一部がAI技術に置き換えられたこと。
野村総合研究所の安岡寬道上級コンサルタントは「データベースマーケティングは20年前からあるがAIでより高度な分析が可能になった」と説明する。
また米アマゾンのAIスピーカー「エコー」など、企業と顧客の接点を対話AIで独占できると期待された。対話AIの音声認識精度は上がったものの、おしゃべりはユーザーを楽しませ、長くつなぎ留めるレベルには至っていない。人間の仕事が丸ごとAI化されるのはゲームなど、職種が限られる。
だが「人工知能」という言葉が人間のような知能を連想させ、過剰な期待と誤解を招いている。AIに人格を感じたり、人権に似た権利と責任を与えたりするべきだという議論もある。
この誤解はAIを「一部のユーザーには賢く感じる高度なプログラム」と説明すると、ほぼ解消される。プリファード・ネットワークス(東京都千代田区)の丸山宏最高戦略責任者は「『人工知能』から連想される知能は実現していない。現在、存在するAIはすべて『人工知能』の要素技術」と説明する。
AIブームの立ち上げ初期は技術系AI研究者が広告塔を務めた。「AIが人間を超えた」とシンギラリティーへの夢を熱心に語っていた。
ただ慎重論も根強かった。次に社会系AI研究者が火付け役として加わった。特に、経済学者や社会学者からAIの影響の大きさを語らせるアプローチが効果的に働いた。
「AIで人間は職を失い、仕事の報酬を受け取れなくなる。新しい経済の仕組みが必要だ」「法制度や教育など、現行制度はAI時代に対応できない」などと主張した。政治家やメディアなど社会を巻き込み、AIブームは本物になった。
AI予算は基礎理論やデータ共有インフラ、人材育成に広がり、多くの研究者が恩恵を受けている。大型予算を獲得して2年が経つが、シンギラリティーを唱えた研究者たちの成果は心もとない。
霞が関からは「研究成果はいまいち。広告塔として働いてもらうしかない」という声も聞こえてくる。慎重派だった研究者らが成果を出し、現実路線への軟着陸を試みている。
人工知能ブームがその前のビッグデータ(大量データ)ブームと大きく違う点は社会を巻き込んだことだ。ビッグデータは研究者や企業など技術系にブームが閉じていたが、AIは倫理や働き方、産業構造などを取り込み幅広い議論を起こした。自動運転やAIによる失業、AIが人類を超越するシンギラリティー(技術的特異点)などが物議を醸し、一般にもAIが広まった。
技術的には膨大なデータから新しい知見や価値を見いだす点で二つのブームはほぼ同じだ。違う点はデータサイエンティストの分析業務の一部がAI技術に置き換えられたこと。
野村総合研究所の安岡寬道上級コンサルタントは「データベースマーケティングは20年前からあるがAIでより高度な分析が可能になった」と説明する。
また米アマゾンのAIスピーカー「エコー」など、企業と顧客の接点を対話AIで独占できると期待された。対話AIの音声認識精度は上がったものの、おしゃべりはユーザーを楽しませ、長くつなぎ留めるレベルには至っていない。人間の仕事が丸ごとAI化されるのはゲームなど、職種が限られる。
だが「人工知能」という言葉が人間のような知能を連想させ、過剰な期待と誤解を招いている。AIに人格を感じたり、人権に似た権利と責任を与えたりするべきだという議論もある。
この誤解はAIを「一部のユーザーには賢く感じる高度なプログラム」と説明すると、ほぼ解消される。プリファード・ネットワークス(東京都千代田区)の丸山宏最高戦略責任者は「『人工知能』から連想される知能は実現していない。現在、存在するAIはすべて『人工知能』の要素技術」と説明する。
AIブームの立ち上げ初期は技術系AI研究者が広告塔を務めた。「AIが人間を超えた」とシンギラリティーへの夢を熱心に語っていた。
ただ慎重論も根強かった。次に社会系AI研究者が火付け役として加わった。特に、経済学者や社会学者からAIの影響の大きさを語らせるアプローチが効果的に働いた。
「AIで人間は職を失い、仕事の報酬を受け取れなくなる。新しい経済の仕組みが必要だ」「法制度や教育など、現行制度はAI時代に対応できない」などと主張した。政治家やメディアなど社会を巻き込み、AIブームは本物になった。
AI予算は基礎理論やデータ共有インフラ、人材育成に広がり、多くの研究者が恩恵を受けている。大型予算を獲得して2年が経つが、シンギラリティーを唱えた研究者たちの成果は心もとない。
霞が関からは「研究成果はいまいち。広告塔として働いてもらうしかない」という声も聞こえてくる。慎重派だった研究者らが成果を出し、現実路線への軟着陸を試みている。
日刊工業新聞2017年5月10日