スティーブ・ジョブズがAIに勝てる理由
■AIが苦手な分野に強くなるために
人間の脳とコンピュータを一体化しようという動きが加速している。
電気自動車のテスラや宇宙開発のスペースXを創業したイーロン・マスクは小型電極を脳に埋め込んでコンピュータと接続する技術の研究をはじめる新会社を設立した。人間の思考現象を直接コンピュータへ送り、より高度なAIの開発を進めるという。またフェイスブックも、センサーで脳内の動きを読み取り、思い浮かべるだけでコンピュータに入力する技術を開発しているという。
人間の脳も含め、あらゆるモノがインターネットに接続されて連携し合う「第4次産業革命」時代がいま、幕を開けようとしている。AIと経済の関係に詳しい駒澤大学の井上智洋准教授に解説してもらう。
▼優秀な頭脳に高い報酬を与える
世界的にビジネスマンの間で「第4次産業革命」という概念がAIと並んでキー概念として認識されてきています。蒸気機関の誕生による産業と社会の変革を第1次産業革命、動力源が電気と石油に転換されたことによる社会変革を第2次産業革命、コンピュータとインターネットの普及が第3次産業革命です。次の第4次産業革命でコアとなるのは、あらゆるモノがネットワークにつながるIoT（Internet of Things）、そこから生まれるビッグデータ、そして思考するソフトウエアのAIです。
第4次産業革命に向けての取り組みが進んでいるのは、アメリカとドイツです。AI技術の研究では、イギリスやカナダなどのアングロサクソン諸国が挙げられます。
■「2025年頃にはAIが言葉を理解するようになる」
日本では経済産業省や文部科学省が旗振り役となってAIの大きなプロジェクトが進められていますが、残念ながら先に挙げた諸国に比べて出遅れているのが実情。AIの研究者の数では、日本人は世界の1％にも満たないともいわれており、そのうえ「優秀な頭脳にはそれに見合った高い報酬を支払う」という市場原理が日本では働かないことで、人材獲得でも後れをとっています。日本では一般のビジネスマンもITへの苦手意識が強く、IT・AI技術を使った新しいビジネスもなかなか生まれてきていません。
最近のAIブームの火付け役になったのが、ディープ・ラーニングという機械学習技術と、それにより飛躍的に進化した画像認識能力です。一方でAIが不得手とするのが言語理解。いまのAIはまだ言葉の意味がよくわかっておらず、言葉を操るのは比較的苦手です。ただし、AI研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授は「2025年頃にはAIが言葉を理解するようになる」と予想しています。
AIにとって言語獲得に続く次の大きなブレークスルーになると見られるのが、特定の作業だけでなく、あらゆる思考を人間と同様に行うことができる「汎用AI」の実現です。汎用AIの研究開発をリードする全脳アーキテクチャ・イニシアティブは、「2030年頃に汎用AI開発のめどが立つだろう」と予測し、研究を進めています。
▼AI時代の人材に必要な学問は数学、哲学、計算機科学、経済学
私は「AIの時代になっても必要とされる人材になるためには、感性と悟性を磨くこと」といっています。悟性とは、言い換えれば「思考能力」。思考能力を鍛えるには、さまざまな思考パターンを頭にインプットしていくことがまず必要です。そうした思考のパターンを身につけるためによい学問分野として、数学、哲学、計算機科学（プログラミング）、経済学などが挙げられます。感性や悟性は実用的な勉強だけでは身につきません。欧米では社会のリーダーを育てるために、歴史や哲学などのリベラルアーツの教育を重視しています。
■スティーブ・ジョブズ的な感性が武器になる
製造業では収益構造を表す曲線を「スマイルカーブ」と呼びます（図）。日本企業は収益性の低い組み立て・製造部分は強いのですが、収益性の高い研究開発部門とマーケティング部門は弱く、なかでも自社製品を他社製品と差別化していくブランディングが不得手です。ブランディングもAIでは難しい、感性が重要となる領域です。
▼AI時代には「変人」が生き残る
アップルの創業者スティーブ・ジョブズは、禅をやったり、ヒッピー生活を送ってみたり、技術ではなく「感性」の人でした。ジョブズは大学を中退してゲーム会社アタリに入社しましたが、風呂には入らない、野菜しか食べないといった変人ぶりで、周りから嫌われていたようです。そのため当時のアタリの社長はジョブズを夜間勤務に回して、周囲とぶつからないよう隔離したのです。無理をしても、変人のジョブズを社内に囲おうとしたわけです。
日本では以前から周囲に合わせようとしない人間は嫌われてきましたが、中学・高校の時代からLINEで育ってきたいまの学生たちは、周囲から浮くことをことのほか恐れます。大学でも、昔はいたであろう変人の部類の若者はほとんど見当たりません。それだけ変わり者は貴重になっているわけで、これからの時代の企業は、「変人をいかに囲うか」を意識して考えるべきかもしれません。
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駒澤大学経済学部准教授。1975年、東京都生まれ。慶應義塾大学環境情報学部卒業後、IT企業勤務を経て早稲田大学大学院経済学研究科にて博士号を取得。2017年4月より現職。専門はマクロ経済学、貨幣経済理論、成長理論。AI社会論研究会の共同発起人をつとめる。
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（駒澤大学経済学部准教授 井上 智洋 構成＝久保田正志 撮影＝小原孝博）
