人間はAIとどう向き合うか。

鄭磊/文

経済学者の関心の大きな問題は、人工知能が就業にどのような衝撃を与えますか？一つは、人工知能が一時的に就業市場に衝撃を与え、構造的失業が急増するという共通認識を得たようですが、長期的には、新技術によって新たな経済分野が開発されたので、この失業問題は今より深刻になるとは限りません。人工知能の分野で極めて豊富な「データ分析の父」トーマス・ダビンポートはそうは思わない。実際、人工知能の就業に対する影響は産業移転に似ています。米国、日本の製造業の空洞化による社会悪の結果を見ました。彼の名著『人と机の共生：知能时代の人类の胜ち残る5大策略』の中で、知识人员が人工知能时代において、知能机械より大きな竞争优位を得る方法を重点的に讨论しました。

人工知能がある分野に侵入する限り、この分野の人間の仕事の機会は減少します。人工知能の発展の事実を振り返ってみると、第一段階は機械が人々を心身ともに疲れさせた仕事から解放することである。例えば、フォックスコンの電子製品の組み立て作業は、アマゾン倉庫の選択と包装作業が、次第に機械の手に取って代わられました。自動化の第二段階では、単調で煩雑な事務的な仕事が取って代わられる目標となります。オフィスホワイトカラーのほとんどの日常の仕事は秘書、アシスタントなどに属しています。これらのプログラム化されたものはコンピュータで実行可能なコードに簡単に変換されます。自動化の前の段階では、簡単な製造と一般的なサービスをベースとした経済構造が侵食され、ローエンド技能のみを必要とする労働者の多くが職を失ったと言えます。機械がますますスマートになるにつれて、それらは人間しかできないと思っていましたが、機械ではできないという意思決定の仕事を完成することができます。現在人工知能の応用、例えば碁を打つことができて、試験することができる機械、すでにスマートマシンが人類より速くてもっと良く方策を決定することができることを証明しました。

352人のマシン学習研究者に対する調査によると、人工知能は30年後に人類の知能を超えるという。5-10年後には、多くの業界でスマートマシンが人間と一緒に働く場面があります。マッキンゼーは、2025年に知的労働者の仕事が自動化されると予測しています。その時、スマートマシンは1.1億から1.4億のフルタイムの従業員の仕事を完成することができます。ダービン・ポッター氏は、先進経済体の約25%から50%が、主に知識と情報処理に従事する労働者は人工知能の脅威に直面すると考えている。米国では約47%の職に相当する。

人工知能が知識の仕事領域に侵入する時、一部の仕事はかえって以前の必要な技能を必要としなくなりました。半技術或いは技術のない従業員はこれらの仕事を完成することができます。このような現象を「技能化に行く」と言っていますが、このような見通しはなかなか予想できません。例えば、放射科医の長年の執務で蓄積された豊富な見図診断能力はもう必要なくなります。今はマシンでCTとMRIの画像を読む技術が現れました。機械はすでに病変部位を表示できます。ここ数年、これらの医者の数は減少し続けています。

人工知能をローエンド労働に置き換えることを「淘汰」とみなすなら、知識従事者の一部ないし完全な代替は「逆流淘汰」と見るべきです。両者は単純経済と技術の観点から革命性を持っていますが、社会構造と正常な社会生活への衝撃は大きすぎます。技術については、技術の先進性だけでなく、目的と結果の正当性を考慮しなければならない。人工知能技術の応用は社会福祉を高め、人々の内在的幸福感を実現することを目標としなければならない。ある角度から見れば、人間は多くの欠点を持っている労働者です。例えば、労働力のコストが高くなり、人体工学に合った仕事環境と施設及び後方勤務保障を提供するにはお金がかかります。これは同じ能力のスマートマシンを使うよりずっと高いです。しかし、労働は人类に幸福を体験するために欠かせない帰属感、満足感、达成感をもたらしました。これは人类が最も重视するアイデンティティと核心価値観です。労働者がなくても、人工知能システムによって創造された莫大な富を共有できる社会では、自分の価値を表し、そこから生活の意義を得ることができません。人間にとって、これはとても残酷な未来図です。

ダビンボーは、人間とスマートマシンとの調和共生に必要な条件は、自分を全体の局面において、避難者、参加者、専門家、開発者にすることであると指摘しています。この基準を達成できる個人はもっと少ないかもしれません。人類は人工知能の発展を主導しなければならない。これは人類社会の内在的要求である。人工知能の位置付けは人類のまだ不完全な行動能力を補充することしかできなくて、いかなる効率から人類のあるべき労働権利を侵害する技術はすべて倫理に違反するので、提唱と激励に値しません。この原則から、単純な効率化を目的とした人工知能技術の応用に慎重に取り組むべきです。