[ AI vs 教科書が読めない子どもたち ] は人間の知的労働の質の低下に警鐘を鳴らす一冊

今回は AI VS 教科書が読めない子どもたち を読みました。 最近 AI に関して興味を持っており 将来いつか AI が我々人間から職を 奪うという危機感 からこのタイトルの本に興味を持ちました。
実際に AI を学んでおり いつか仕事で AI を活用しようと思っている 私の観点から、
この本を読んでの要点と感想を 以下にまとめたいと思います。

AI vs 教科書が読めない子どもたち の概要

本書は、東大入試への合格を目指すAI「東ロボくん」のプロジェクトで有名な、新井紀子教授の著書です。

「東ロボプロジェクト」のバックグラウンド

「東ロボプロジェクト」とは、国立情報学研究所がグランドチャレンジとして2011年から開始したプロジェクトです。

グランドチャレンジ:従来の研究の連続的な発展では解決が困難と見られる課題にあえて挑戦することで、問題点を洗いだし、次の核心的イノベーションの糸口を探るために設定

大学入試という、総合的知的タスクに取り組むことで、AIの限界や社会実装を試みたときの課題や可能性を明晰に認識する、どのような問題設定においてどのようなコストと効果があるか等の認識を含みます。

この本書では、東ロボくんプロジェクトを通して考察された、「人間に出来ることは何か」ということが紹介されております。

AI時代に欲しい人材像は

AIが普及し、多くの仕事が代替されたと仮定した世界でほしい人材とはどのような人材でしょうか。

本書では、ITやAIでは代替不可能な人材、意味やフレームがわかり、文章の意味がわかる人材、柔軟性があり自ら考えられるような人材と紹介されています。

AIが代用できない仕事の多くは、歴史的にも現在も多くの女性が担っている介護や子育ての仕事です。
これらの仕事の共通点は、「高い共感能力」が必要だという点です。

逆に、歴史的に男性が担ってきた、狩猟などの仕事はドローンやカメラで代用でき、オフィスワークはAIやRPAに代用される、と紹介されでます。

この意見は、女性の著者ならではの視点だなと思い興味深かったです。

デジタル化によって得られるメリットとデメリット

デジタル化は「同時に大勢の人が一度に情報をてに入れることができる」仕組みである。

そのために、大量の情報を瞬時に比較できるため、一物一価「自由な市場において同一の時期において同一の性能をもつものには同一の価値がつけられる」の法則が成り立つようになります。
これの例は、「価格.com」や「Amazon」で製品の性能比較や価格の比較をページ上ですぐに行えます。これを活用すれば、お店を一店ずつ回らなくても最安値情報を得ることが出来ます。

AIが出る前は、大量のデータを検索・比較して判断することのできる賢い消費者のみが得をしていたが、AIが出てくるとそれがあらゆる人が簡単に行えてしまうことになります。
これは、企業にとってはほんのわずかな価格やサービスを提供するまでのタイムラグが命取りになるということを意味します。

AIプログラマーはコスト削減のための仕組みを作り人たちであって、新しいアイデアや課題の解決策を考える人ではない。

AIが仕事の半分を人間から代替しても、新しい仕事が生まれる。。これは楽観論で、そもそも新しい仕事とは、その時点のAIができなずに残ったものであるので、それらの仕事は総じて「共感力の高い」または「知的労働」の仕事であると言えます。

この、人間にしかできない知的労働を行える人がそもそも少ないのではないか、と本書は警鐘を鳴らしております。

AIが得意な計算や暗記に逃げるのでなく、人間らしく、生き物らしく柔軟になって、意味を考えること。生活のなかで不便に思っていることや課題を考えて頭に汗をかくが「知的労働力」を身につけ高めるうえで必要なのだと考えます。

そうでないと、過去の産業革命のときにおこったような大量の失業者が現れてしまうと警告しています。

紹介書籍

「ビッグデータを盲信する時代に終止符を」著者:キャシー・オニール

データサイエンティストだったが、リーマンショックの混乱をきっかけに、「客観的で人間より正確」と考えられてきたビッグデータ上のデータサイエンスの「欺瞞と危険性」と戦う特定非営利活動法人を立ち上げた。

ビッグデータ解析により出された結論が「客観的な評価」だと信じられることが多いが、それは危険な行為だと本書で紹介されている。

ディープラーニングでは、過去の教師データをもとにモデルを作成しているので、過去の教師データが歪んだものであれば、そのオデルはさらに歪んだものとなってしまう。教師データ設計者の価値観が正解データに反映されてしまう。
教師ありのディープラーニングにおいてAIは決して教師データの精度以上にならないし、その属性から変わることはない。

最後に

AIが人間の仕事を奪うと多くのメディアが騒ぎ立てており、それに伴い新しい仕事が生まれると期待されるのは、楽観論と述べられており、ㇵッとしました。

AI・ITに仕事が代替された後は、「共感力の高い」または「知的労働」など、いままでよりも創造力と想像力を問われる仕事が残るようになると思います。これからも最新動向を追いつつ勉強を進めていきたいと思います。

AIやITに興味がある方でさらに学びたいという方は以下に、様々なAIの紹介やそれを学習するための書籍やサイトが紹介されているので是非ごらんください。

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