皆さん、
ある記事を読んだ。 記事を読んだ。新しく配備されるロボット1台につき6人の人間の仕事がなくなるという記事を読んだ。
著者は正しいかもしれないが、私は一点を見逃していると思う。1800年代初頭、水力で動く織機が手織り職人を失業させ始めたとき、ラッダイトと呼ばれる人たちが、手織り職人の仕事を奪っていった。 ラッダイトが抗議した。この技術の進歩が破壊的であり、手織り職人を手織りの仕事から解放したことは確かである。しかし、布の価格ははるかに手頃になり、その結果、中流階級や下層階級でさえも衣服がかなり手に入るようになった。確かに、手織り職人たちは、水力織機の設計や組み立て、設置、メンテナンス、販売など、新たな職業に就かなければならなかった。加えて、産業革命が盛んになるにつれて、少なからぬマイナス面もあったことは確かだが、最終的にはほとんどすべての人が工業化の恩恵を受けた。
私は現代のロボットも同じように考えている。その 記事ロボットに取って代わられる仕事の種類は、自動車製造における溶接のような、退屈で反復的なものである。加えて、これらのロボットは通常、多くの人が考えている以上に人間の手助けを必要とする。私は電子機器の組み立てを思い出す。 "消灯工場構想"を思い出す。電子機器組立は、まだ多くの人間を必要としないところまで発展していないのだ。
図1.電子機器組立用ロボット
ロボット自体には、メンテナンス、「アシスト」、プログラミング、そして設計と製造が必要になるだろう。それでも私は、最終的には生産性が向上し、すべての人にとってより安価な製品が提供され、私たち人間にとってもより充実したやりがいのある仕事ができるようになると信じている。現代の労働者は、自分のスキルを向上させなければ、非熟練職の少ない世界に取り残されてしまうかもしれない。しかし、私は ワシントン・ポスト紙が想定している「ロボットの黙示録」を私は見ていない。ワシントン・ポスト紙が描く「ロボットの黙示録」は、私には見えない。ポスト紙は、自動化による雇用の甚大な喪失を見ている。
ストックピッキングのようなホワイトカラーの仕事でさえ、今やコンピュータ・アルゴリズムが処理できる。 ブラックロックは このトレンドに賭けている.しかし、私は人工知能（AI）が人間に取って代わるのではなく、人間と一緒に 働くことがほとんどだと考えている。私の友人 アーロン・ブラウンは、コンピューターがチェスでグランドマスターに勝つことは日常茶飯事だが、最も無敵のチームは人間のチェスエキスパートとコンピューターだと指摘している。
しかし、AIはどの程度賢いのだろうか？一世代やそこらで私たち全員がロボットに取って代わられるようなものなのだろうか？そんなことはない。
初期のAIパイオニアたちは、未来のAIに自信を持っていた。次のような言葉がある。 引用1956年のダートマス大学でのワークショップでの言葉だ：
「この分野は 主張その 人間の知性は機械がそれをシミュレートできるほど正確に記述できる』という主張に基づいて設立された」。
すごい！人間の知性を "正確に記述する "ことは、現在、あるいは予見可能な未来においてさえ、私たちの手に負えるものではないことを認識するのに十分なことがわかった。
このダートマスの会議以前にも、1950年にチューリング・テストが行われていた。 チューリングテストはAIの究極のテストと考えられていた。ほとんどのテストでは、人間が端末の前に座り、別の人間かAIと通信する。AIが人間として人間に認識されれば、テストに合格となる。
近年、研究者たちはオリジナルのチューリング・テストが欺瞞によって騙される可能性があることに気づいた。ゲイリー・マーカスの 素晴らしい記事がこの懸念に言及している。マーカスは、AIがパスすることが期待されるテストには現在4つのカテゴリーがあると論じている。興味のある方は彼の解説を全文読まれることをお勧めするが、ここでは、AIがこの最新のチューリング・テスト群にどれだけ合格に近いかを実感してもらうために、テストのうちの2つについて述べることにする。
最初のテストは ウィノグラード・スキーマ・チャレンジ.このテストでは、実世界の常識が必要とされる、単純だが曖昧な文章が出題される。 ウィノグラード自身が例を挙げている：
「市議たちは暴力を恐れてデモ隊の許可を拒否した。
テスト問題は、"誰が暴力を恐れたか？"である。
人間は常識と文化的規範を用いることで、それが議員であることを確実に理解することができる。マーカスは、2016年に最高のAIがこの種の課題の60％未満しか正解できなかったと指摘している。
チューリングテスト 物理的に具現化されたチューリングテスト がある。このテストは、指示を与えた後にブロックで壁を作るという単純なものだ。これは明らかに2歳の子供でもできる作業だ。マーカスは、この種の問題は現在のAIレベルではかなりの難題だと指摘する。
スクワット用のバーベルを収納するウエイトリフティングラックを受け取ったとき、この種の問題を思い知らされた。そのラックには組み立て説明書がついていなかった。私は特別器用だとは言わないが、説明書なしで10分ほどでラックを組み立てることができた。マーカスの記事は、AIがこの能力を発揮するのは数十年先のことだと示唆している。説明書があっても、現在の技術ではAIはラックを組み立てることはできないだろう。
図2.この重量挙げ用スクワットラックは、私が説明書なしで組み立てたもので、簡単な作業だった。今日のAIを搭載したロボットでは、このタスクを達成することはできないだろう。
この記事を書いていて、私は目から鱗が落ちる思いだった。AIがチューリング・テストに合格できるようになるまでには、何十年もの研究が必要であることを示唆している。
AI、ロボット、自動運転車に関する私の結論はいつも同じで、興味深い進歩は見られるが、人間の独自性は常に過小評価されている。これらのテクノロジーはいずれも、人間が行う仕事に大きな影響を与えることはしばらくないと私は見ている。しかし、私たち全員が自分のスキルセットを常に評価し、それを向上させることが重要になるだろう。自動車が登場したことで、多くの馬糞かき職人が職を失い、自動湯沸かし器の登場で多くの薪割り職人が再整備を余儀なくされたことを思い出してほしい。これらの仕事の復活を切望する者はほとんどいない。
産業革命が新しい企業を生み出し、労働法の助けを借りて、最終的に多くの人々の生活水準を引き上げたように。私は、今日の進歩が新たな産業を創出し、ひいては新たな雇用を生み出すと考えている。アップル、マイクロソフト、フェイスブック、グーグルなど、高い価値を持つ企業のほとんどが50年前には存在しなかったのだから。新技術がこれらの企業を生み出し、多くの雇用を生み出しているのだ。この傾向が今後も続くと予想しない理由はあるのだろうか？
乾杯
ロン博士
