10年後、AI時代に食べていける人になる
■10年後、65％が今は存在しない仕事に
「2011年度にアメリカの小学校に入学した子供たちの65％は、大学卒業時に今は存在していない職業に就くだろう」 （ニューヨーク市立大学教授 キャシー・デビッドソン氏）
先日、「2020年の入試改革とこれからの子供たちが求められる力について」という講演会に参加した。そこで引用されたのが、少し前に文科省の資料に登場した上記の発言だった。
今の仕事の6割以上が変わるとは、大変なことのように思われる。しかし今から10年前を考えてみると、ちょうどiPhoneが発売された2007年。当時、多くの人は携帯電話が今のような形になるとは想像できなかったし、火星移住計画などどこか夢物語だった（参考：火星に移住できるまで、あと33年〜気になる予算は「マンション購入」程度？ http://president.jp/articles/-/21837）。
今や、子どもの社会科の問題集には、かまどや洗濯板と一緒に、黒電話も“昔の道具”として掲載されているし、公衆電話を知らない子供も大勢いる。いずれ、スマートフォンも洗濯板と一緒に並び「この道具はなんでしょう？」などと書かれる時代になるかもしれない。
そう考えると、遠くない未来に65％の新社会人が、今は存在しない仕事に就くのも驚くことではなさそうだ。こうした“仕事が変わる理由”の一つが、AI（人工知能）による技術の進歩やオートメーション化である。
昨年末の米オバマ政権下でも、人工知能が経済・社会に与える影響についての報告書を発表している。その中で、「時給が20ドル以下の仕事」の83％ではAIが優勢になるが、「時給40ドル以上の仕事」ではその割合は4％という研究などが引用されていた。
AIやIoT（モノのインターネット）などの技術革新により「第4次産業革命」と称される時代、人間の仕事はどんな風に変わっていくのだろうか。
■今後10年〜20年で47％の仕事が自動化
オックスフォード大学でAI（人工知能）の研究を行うマイケル・A・オズボーン博士は、「今後10〜20年程度で、アメリカの総雇用者の約47％の仕事が自動化されるリスクが高い」としている。
たとえばトラック配送やファストフードの受注などにおいて、機械が得意な単純作業はAIが人間の肩代わりをするという。ほかにも、税務処理やローン査定などデータを蓄積することで行える作業部分には、動員される人員は削減されつつある。
そればかりか、最近では高校生の論文を採点するアルゴリズム（コンピュータの処理手順）を作ってみると、人間の採点と一致。「眼球の写真から 糖尿病性網膜症を診断する」という課題で優勝したアルゴリズムは、人間の眼科医の診断と同様の結果が出るなど、機械がさらに複雑な業務をこなせるようになっている。
フェイスブックのCEO、マーク・ザッカーバーグ氏は、昨年100時間かけて作った家庭用AIを「Javis（ジャービス）」と名付け、その映像をフェイスブックに掲載した。そこでは、自宅の照明や室温のコントロール、家電製品やセキュリティの制御、子供の世話までしてくれる、執事のようなAIシステムの構築を目指している。ジャービスの声をモーガン・フリーマンに演じてもらうほどの力の入れようだ。
たとえば、音声を認識して家を制御してくれるAIに「タオルを取って」と言えば投げてくれるし、「寒い」と言えば温度をコントロールしてくれる。もう少し細かく、「もっと軽い感じの音楽を流して」「子供が起きたから電気をつけて」といった注文にも対応。来客があれば、予定していた客か、不意の訪問者かなのかまで見分けてくれるのだ。
■ザッカーバーグによる、五感すら持ち合わせるAIの予見
ザッカーバーグ氏は、フェイスブックにこんな風に書いている。
「私は『5年か10年で機械は、見る、聞く、触る……といった人間の五感よりも優れた感覚になるだろうし、言語も習得できるはずだ』と予見していた。ジャービスを開発して、こうした機械の進歩のすさまじさを確信できた」
人が数十年かけて読んだ書物を、機械はものの数分で記憶するし、写真診療なら1日数十万件くらいこなす。多量のデータを処理したり、単純なパターンで繰り返されたりする作業は、機械が人間に勝っていることは明らかだ。さらにプログラミングを重ね、学習が進めば、今できることの数万通りくらい応用がきくようになるかもしれない。
現段階ではまだ“単純作業”の肩代わりにすぎないが、やがてAIは人間の“五感”に取って代わる可能性も高いのだ。
それでももちろん、機械にできない作業は確実に存在するはずである。ザッカーバーグ氏も、さまざまな可能性を模索し、その進歩は著しいとしながらも、機械には「唯一できないことがある」としている。
「AIはまだ“仕事を理解する”域には達してはいない。人の言語を理解し、顔を認証し、話し言葉を理解するなど、すべては認知技術の基本的なパターンの上に構築されたバリエーションにすぎない。コンピュータにたくさんの例を示せば正確に理解する。しかし、それをもとにアイデアを生み出す方法はわからないし、まったく違うことに応用することもできない」とザッカーバーグ氏は書いている。
■人間にできて、AIには“まだ”できないこと
従来の記憶型の学習や、単純作業の効率化では、機械には到底勝てない。逆に考えれば、今の機械が人間の作業を肩代わりするためには、過去のデータを蓄積して分析し、学ぶ必要がある。現段階でAIが新たなAIを生み出すことはできない。
機械は「経験のない状況で判断すること」や「まったく新しい発想をすること」がまだできないのだ。
そして、経験を持ち、感情がある人間だからこそできることとは、“実践知”を生かすことである（参考：正しく考えられる人の“実践知”とは？ http://president.jp/articles/-/21188）。ただ掃除をするだけなら、ロボットで十分だ。しかし仕事に必要なのは、人が寝ていたらその人を起こさないようにするといった人間同士の心遣い。機械にインプットされた聞き手を無視したプレゼンテーションに、誰も心を動かされはしない。その場を読んで応用をきかせる力のある人にこそ、人を動かす魅力があるものだ。
機械が苦手なことをまとめてみよう。
・柔らかな発想のある論理的な思考
・初めてのことにも対応できる、臨機応変な問題解決能力
・共同作業し、欲することを読みとり統括し、新しいことを生み出す力
・知識やデータを、人との関わりやコミュニケーションで生かす術
経済協力開発機構（OECD）では「自動化されるタスクがあれば仕事の内容が変化はするだろう。だが、そうした仕事がすべて完全になくなりはしない」と楽観的な見方もしている。今後10〜20年の間で存亡の危機にさらされる仕事は全体の9％にすぎないと彼らは見積もっている。
データとデータのスキマを埋める柔軟な発想が、人が機械に勝る強みだ。大人はもとより、子供たちがこれからの世界で生き残るために、さらにこうしたスキルを磨くことで、しばらくは、機械に取って代わられる不安からは解放されそうだ。
（コミュニケーション・アナリスト 上野 陽子）
