【AIﾏﾝｶﾞ】プレゼン④リスクヘッジ（遠慮は文化編）／AI上司／AI Boss21

「これだからＡＩは！」相変わらず、論点がすり替えられています。

ＡＩについて語るとき、ともすると彼らに「意志」や「個性」があるかのように話を進めがちです。その方が、ＡＩに「責任を転嫁できる」との思いが働くのでしょう。

「ＡＩ部長ときたら、遠慮や謙遜の文化がわかってない！」と嘆いていますが、このセリフを理屈っぽく表現し直すと
→「ヒトがアルゴリズムを設計した際、ＡＩ部長が、遠慮や謙遜を考慮するようプログラムしていない」が正しいでしょう。

ＡＩは、自分の「意思」を持ち、物事の「意味」を理解し「判断」しているわけではありません。あくまで意思を持ったように「振る舞って」いるだけです。

つまり、卓越した能力がありながら「意思」を持たない便利な存在「ＡＩ」を隠れ蓑にして、「ヒト」を巧みにコントロールしようとするのは、同じく「ヒト」である、ということです。

物事の裏に、ヒトの「したたかさ」や「あざとさ」が透けて見えるのは、いつの時代も同じ。ＡＩ時代になっても、手口が一層巧妙になるだけで、本質は同じかもしれません。

【第一段階】ＡＩ部長には、遠慮や謙遜の文化がわからない！
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【第二段階】ヒトがアルゴリズムを作る際、ＡＩ部長が、遠慮や謙遜を考慮するようプログラムしていない
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【第三段階】ヒトがアルゴリズムを作る際、ＡＩ部長が、状況に応じて
① 遠慮や謙遜を考慮して高度に判断
② 遠慮や謙遜など知らない風を装いスルーして判断

これまでＡＩは、顔認証技術のように、物事を「認識」したり「予測」する能力をメインに活躍してきました（認識系ＡＩ）

ところが最近、多様なデータを自ら作成する「生成系ＡＩ」なる技術が、注目を集めています。（ＧＡＮ※）

ヒトには、理屈でなく無意識に出来てしまう能力「暗黙知」が備わっています。

例えば、髪型を変えたパートナーや、成長した子供の顔でも、簡単に見分ける事ができますね。理屈で説明できない知識、それが「暗黙知」です。（たまに、パートナーの「髪型の変化」に気がつかず、大惨事になることはありますが）

ＡＩの深層学習（ディープラーニング）とは、「暗黙知」を膨大な「形式知」に置き換え、圧倒的な演算パワーで学習させる技術です。

現在、実用に耐え得るレベルまで向上し、あたかもヒトの「暗黙知」をキャプチャーしたかのように振舞っています。

ところが、ＡＩに学習させるには、膨大な正解データ（教師データ）を人の手で用意する必要がありました。

この作業を大幅に簡略化できる技術が、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network／敵対的生成ネットワーク）※と呼ばれ、最近注目を集めています。

既存画像から、様々な亜種画像を作成できるニューラルネットワークで、このアーキテクチャを使えば、正解データをヒトが用意しなくても、勝手に学習してくれる。

このため、産業界でも、今後様々な活用が期待されています。

技術論より、むしろ気になる事は、データを生み出す「生成側」も、それを判別する「認識側」も、両方「ＡＩまかせ」になる点です。

遠慮の事例で考えた切り口は、あくまでＡＩが「認識し判断する側」を担う場合。

「データを生み出す側」さえＡＩが担うフェーズに入るなら、何が「遠慮」で何が「フェーク」か、冗談なのか本気なのか。ヒトは何を根拠にどうやって判断するのでしょう？

人類は、一握りの階層以外「ユースレスクラス（無用者階級）※」になる、との厳しい警告も聞こえてきます。
※ユヴァル・ノア・ハラリ氏／朝日新聞（２０１９年９月８日）より

教師役を放棄した大部分の人類に、今後、真偽を見分ける「術」と「能力」が残っていくのか、甚だ疑問です。