人工知能はそんなに怖くない！ AIとビッグデータは世界の3つの大きな問題を解決し、人類に利益をもたらすことができる

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AIと仕事に関しては、予測は暗い。常識では、AI は近い将来、機械化が過去 2 年間に労働者にもたらした影響と同じ影響を、今後 20 年間でタイピストやホワイトカラー労働者に与え、数百万人もの人々を失業させる可能性があると考えられています。つまり、道路が自動運転車でいっぱいになると、トラック運転手やタクシー運転手は失業するか、部分的に失業することになる。

しかし今こそ、AI が社会にもたらす潜在的な利益と、その欠点について考え始めるべき時です。ビッグデータと AI 革命は貧困の撲滅と経済の安定の促進にも役立ちます。

もちろん、貧困は多面的な現象です。しかし、貧困には、収入の不足（失業）、準備不足（教育）、政府サービスへの依存（福祉）のうち、1 つ以上の現実が伴うことがよくあります。 AIはこれら3つすべてを解決できます。

まず、AI は人々の失業を招きかねない一方で、職を失いつつある人々を中流階級の優良な仕事と結び付けるためにも活用できる。現在、米国にはこうした仕事が何百万もあります。これはまさに人工知能が得意とするマッチング問題です。同様に、AI は明日の求人がどこにあるのか、どのようなスキルやトレーニングが必要になるのかを予測できます。

歴史的に、私たちはこの種の社会計画や仕事のマッチングを避ける傾向がありましたが、それはおそらくそれが指令経済につながるからでしょう。しかし、政府が労働者に特定の仕事に就くことを強制すべきだ、あるいは、こうした仕事や技能のギャップを解消するのは政府の仕事であるべきだと主張する人は誰もいない。重要なのは、どのような仕事があるのか​​、そしてその仕事に就くには労働者にどのようなスキルが必要なのかを推測する必要がなくなるツールが今やあるということです。

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第二に、生徒はそれぞれ異なる方法と速度でスキルを習得するという考えに基づいた、いわゆる差別化教育を、国内のすべての生徒に提供することができます。 2013 年に国立衛生研究所が実施した調査によると、医学生の約 40 パーセントが 1 つの学習モードを強く好んでいることがわかりました。聞くだけの学生もいれば、視覚的に学習する学生もいました。また、実際にやってみることで最もよく学習する学生もいました。

私たちの学校制度は事実上その逆を想定しています。私たちは生徒たちを一つの部屋に集め、同じ教授法を使って、最高の結果を期待します。人工知能はこの状況を改善することができます。標準化されたカリキュラムの範囲内であっても、AI「家庭教師」は各生徒の弱点を見つけてその欠点を修正し、生徒自身の学習スタイルに適応させて生徒の関心を維持することができます。

今日の主流の AI は機械学習とも呼ばれ、コンピューター プログラムがデータを吸収し、それを他のデータ セットの既知の例と相関させることで、より正確になり、いわば学習できるようになります。このように、AI「家庭教師」は、生徒のパフォーマンスを向上させるものを観察する時間を増やすにつれて、生徒のニーズを満たすのにますます効果的になります。

第三に、21 世紀に合わせて教育、職業訓練、マッチングを統合する協調的な取り組みにより、困窮するアメリカ人を支援するために設計された政府のプログラムに国民の大部分が依存する必要がなくなるはずです。 21 世紀のテクノロジーにより、政府の支援サービスを本来の目的である機能にまで縮小することで、その利用を合理化することができます。

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大規模なデータセットを活用して、特定の時期に特定の人々に役立つプログラムをより正確に予測し、プログラムが期待どおりの効果をもたらしているかどうかを迅速に評価することが可能になりました。広告に例えると、これはゴールデンタイムのテレビでの広告とマイクロターゲティング分析による広告の違いになります。どちらが安くて、ターゲット層にうまくリーチできると思いますか?

公的扶助の議論に対するイデオロギーの有害な影響については、ビッグデータは、これらの社会福祉制度に対する偏見のない、イデオロギーに左右されない、有効な評価に近づくことを約束している。私たちは、州政府や地方自治体の政治家たち、つまり有権者が直面している本当の問題に最も近い人たちが受け入れ始めた、実力主義、技術主義の社会というビジョンに近づくことができるかもしれない。

議会でさえ、時には党派心から離れ、公共政策の決定において科学技術の理念を推進することがある。2016年、議会はバラク・オバマ大統領の決定に賛成票を投じ、証拠に基づく政策立案に関する委員会の設置を承認した。委員会を設立する法案は、民主党のパティ・マレー上院議員とポール・ライアン下院議長が提案した。委員会は2017年9月に任期が終了するまで、政府のデータを活用して政府の政策の有効性を評価し、その結果に基づいて勧告を行っていた。

これは、公共の利益に対する積極的かつ目的のあるサービスにおける AI とビッグデータの将来性をさらに実証しています。これらの新しいテクノロジーを混乱や破壊と同義語として却下する前に、それが社会に利益をもたらす可能性について検討する必要があります。