シンギュラリティ(技術的特異点)とは|研究者の主張・AIによる仕事の変化

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人間の存在そのものを変えてしまう可能性があるともいわれる「シンギュラリティ」。その意味について漠然と知ってはいるものの、正確に説明できない人も多いのではないでしょうか。

本稿では、シンギュラリティの意味から、その到来に関して割れる2つの主張、到来することによる具体的な変化など詳しく解説します。

シンギュラリティ(技術的特異点)とは?

シンギュラリティ(技術的特異点:Singularity)とは、AIなどの技術が、自ら人間より賢い知能を生み出す事が可能になる時点を指す言葉です。米国の数学者ヴァーナー・ヴィンジ氏により最初に広められ、人工知能研究の権威であるレイ・カーツワイル氏も提唱する概念です。

シンギュラリティはいつ来るのか?

Photo by sujin soman on Pixabay

ヴァーナー・ヴィンジ氏は1993年に著作「The Coming Technological Singularity」において、「30年以内に技術的に人間を超える知能がつくられる」と表現しました。

また、レイ・カーツワイル氏は、「2029年にAIが人間並みの知能を備え、2045年に技術的特異点が来る」と提唱しており、この問題は2045年問題とよばれます。

2045年問題の根拠となっている理論が、「収穫加速の法則」です。

収穫加速の法則とは、「技術進歩においてその性能が直線的ではなく、指数関数的に向上する」という法則。一度、技術的な進歩が起きると、その技術が次の進歩までの期間を短縮させ、ますますイノベーションが加速する、という概念です。カーツワイル氏は、これによりシンギュラリティは2045年頃に来ると提唱しました。

シンギュラリティによる具体的な変化とは

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では、シンギュラリティによって我々の生活は具体的にどのように変化するのでしょう。

まず考えられるのが、雇用の変化です。AI(人工知能)が人間より高い能力を持つようになれば、これまで人間が行っていた仕事の多くが、AI(人工知能)にとって代わられるかもしれません。すると、現在のような働き方は成立しなくなる可能性があります。

そして、AI(人工知能)シンギュラリティは人間の存在そのものを変えてしまう可能性があるともいわれています。もし、人間の意識をデータ化して保存したり、そのデータをほかの人間やロボットが引き継いだりできるようになれば、「死」という概念すら変わってくるかもしれません。ただ、現段階ではSFの世界でしかありません。

AIはもっと現実的な視点、ビジネス活用や実社会における役割といった視点から語られるべきです。

シンギュラリティ到来でなくなる仕事・残る仕事・生み出す仕事

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シンギュラリティによって、これまで人間が行ってきた仕事のあり方や雇用のかたちは、劇的に変化する可能性があります。人間が担ってきた仕事の多くをAIで代行できるようになれば、仕事そのものがなくなる職種も多数出てくるといわれています。

AI(人工知能)が担える仕事

• 工場のライン作業AI(人工知能)が行える仕事の代表格が、単純作業系の業務です。同じ作業の繰り返しである工場のライン作業のほか、運転業務や農業もAI(人工知能)による代替可能性が高い分野です。

• 事務・経理

デスクワークでも、比較的単純な処理を行う事務や経理などはAI(人工知能)が担える可能性の高い業務です。また、過去のデータに基づく判断が求められる人事も、AI(人工知能)が業務の多くを行うようになっていくかもしれません。

• 弁護士

弁護士の業務のうち、法律や過去の判例内容を調べ、それに基づいて的確な判断をすることはAI(人工知能)が得意とする部分です。これらの業務は、今後AI(人工知能)が担うようになる可能性が高いといえます。

人間が担うべき仕事

• カウンセラー

AI(人工知能)に比べ、人間に優位性のある仕事のひとつが、人と直接接する職種です。カウンセラーのようにデータのサンプル数が少なく、人との直接的なコミュニケーションが求められる仕事は、AI(人工知能)に取ってかわられる可能性が低いと考えられます。

• クリエイター

知的生産性の高い仕事も、残る可能性が高いと考えられます。新たにものを創造するクリエイターなどの職種は、今後も人間が担うことになりそうです。AI(人工知能)はクリエイターのサポート、ツールとして使われるでしょう。

AIが生み出す仕事

• データ調査官

データ調査官はあらゆるデータを専門的に扱います。AIやIoT技術が発展することで、収集するデータは大幅に増え、大量のデータを解析し、クライアント企業に納品することを生業とします。

• AIビジネス開発マネジャー

AIビジネス開発マネージャーは、AIビジネスを推進する役割を担っています。セールスやマーケティング担当者と連携しながら、顧客の要望・課題に対してAIを導入していきます。また、チームビルディングやプロダクトマネジメントなども彼らの仕事に含まれています。

• 一緒に歩く相手/喋る相手

AIやロボットが発達して多くの仕事を代替し、医療技術が発展することによって、人々はより健康に長生きすることができます。こうして平均寿命が伸び、健康な高齢者が増えた時、話し相手や一緒に歩いてくれる相手が必要となるでしょう。時間を共有しながら、他愛もない話をしてくれる“人”の存在はさらに価値を持つことになるでしょう。

シンギュラリティはくる?こない?2つの主張・説

このようにみていくと、AI(人工知能)そのものが人間の立場をおびやかす、恐ろしいものに思えるかもしれません。しかし、シンギュラリティ自体、じつは「くる」とする説と、「こない」とする説に分かれています。

シンギュラリティがくると主張する人物

シンギュラリティがくると主張する人物としては、イギリスの物理学者であるスティーブン・ホーキング氏、マイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏などが挙げられます。

• スティーブン・ホーキング

シンギュラリティの到来を主張する人の代表格が、イギリスの物理学者、スティーブン・ホーキング氏です。ホーキング氏は生前、「完全な人工知能を開発できたら、それは人類の終焉を意味するかもしれない」と語り、シンギュラリティの到来に危機感を抱いていました。

• ビル・ゲイツマイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏も、シンギュラリティが来ると主張するひとり。ロボットが高い知性を持つことに警鐘を鳴らす発言をしています。

• イーロン・マスクテスラやスペースX社の共同設立者・CEOとして知られるイーロン・マスク氏も、シンギュラリティについて強い危機感を抱く人物。AI(人工知能)が独裁者となり、最終的には人間を滅ぼしてしまう可能性すらあるという大胆な仮説を展開しています。

• 孫正義Ledge.aiの記事のなかでも、こんな主張がありました。

ソフトバンクグループの創業者の孫正義氏は「Softbank world 2018」でシンギュラリティについて言及しています。孫氏によれば、現在のAI(人工知能)はこれまでの人間が生きてきたなかで一番大きな「革命」であり、シンギュラリティはもうひとつのビッグバン。人間の知能をAI(人工知能)が超えたときに超知性が生まれ、この超知性によってすべての産業が再定義されると主張しています。

シンギュラリティがこないと主張する人物

シンギュラリティがこないと主張する人物としては、人工知能の権威であるジェリー・カプラン氏、ドイツの哲学者であるマルクス・ガブリエル氏などが挙げられます。

• ジェリー・カプラン一方で、人工知能の権威であるジェリー・カプラン氏は、「人工知能は人間ではないので、人間と同じようには考えない」として、シンギュラリティはこないとの見解を示しています。また、人工知能に対して過剰な危機感を抱く人が多い背景として、映画やドラマなどの作品の影響などを挙げています。

• マルクス・ガブリエルドイツの哲学者、マルクス・ガブリエル氏も、シンギュラリティの到来を否定しています。「知性」は人間の非生物的、感覚的な部分であり、「知性」と人工知能は異なるとし、シンギュラリティはナンセンスな理論だと主張しています。

• 兼村 厚範Ledge.aiが取材したなかでも、こんな主張がありました。

LeapMindのCROの兼村 厚範も、「シンギュラリティはこない」と主張します。その理由として、過去のAI(人工知能)ブームでも、人のように考えて動くAI(人工知能)が実現したかのような宣伝がなされたことは多々あったものの、実際には人間の生活への影響は限定的であったことを挙げ、AI(人工知能)という言葉が過剰な「宣伝文句」として使われやすいことを指摘しています。

シンギュラリティ到来、私たちはどうすれば良いのか

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シンギュラリティという考え方に示されているとおり、AI(人工知能)によって、今後世界が根本から大きく変化していく可能性があります。AI(人工知能)が人間を超える日が訪れるのかどうかは置いておくとしても、AI(人工知能)はすでに私たちの身近なところで広く活用されています。

そのような時代を生きていくうえで必要なのが、「適者生存」の視点です。これは、今年2月に開催された、ビジネスAIカンファレンス『THE AI 3rd』のテーマとしても掲げられ、「最新技術によって変わり続ける時代を生き抜くためには、私たち自身が変わっていく必要がある」という考え方です。

シンギュラリティが本当に来るのか定かではありませんが、かといって、これまでのように変わらずには生き残れない時代がやってきています。

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