AIによって人間が失業しないのはなぜでしょうか?

人工知能が20年間進歩したにもかかわらず、オフィスワークのほとんどは単純な頭脳労働で構成されているように感じます。過去に機械が肉体労働を自動化したのと同じように、AI がこれらの仕事を自動化することを期待すべきです。しかし、実際には、コンピューターが実行できるはずの仕事を、実際にはまったく実行できない人がまだたくさんいます。なぜこのようなことが起こるのでしょうか?著者はこの質問に答えようと試みます。

「AIがデザイナーに取って代わる」「AIが作家に取って代わる」「AIが画家に取って代わる」「AIがドライバーに取って代わる」などという話は長い間耳にしてきました。しかし、今日に至るまで、現実には、どの職業も「本当に」置き換えられていないことがわかります。

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AIは企業ではあまり活用されておらず、コンピューターが簡単に処理できると思われる多くのタスクは、依然として手動で完了する必要があります。たとえば、オフィスビルの PDF ドキュメントを調べて、そこに含まれる賃貸可能なユニットのサイズに注目します。

AIは自動運転を実現し、膨大な量のデータを処理し、最も複雑なゲームで最高のプロプレイヤーに勝つことができますが、このような簡単なことさえできないのでしょうか?

データサイエンティスト：データとビジネス知識の不足により、AIは「真の」インテリジェンスを実現できない

ロンドン在住の数学者でデータサイエンティストのマシュー・エリック・バセット氏は最近、「なぜ人工知能はビジネスに役に立たないのか？」という疑問について考えていました。

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その理由の一部は、私たちがコンピューターとやりとりする方法にあるのではないかと彼は考えている。

コンピューターは、データを操作するために明確で正確な指示を必要とするアーキテクチャに基づいています。スマートフォンには音声制御の仮想アシスタントが搭載されていますが、私たちは依然として、明確で正確な（ただし高レベルの）コマンドを与えて、それらと対話しています。 AI アルゴリズムは、これらの指示の多くを暗黙的に推論するものと考えられるかもしれません。

おそらく、より高水準のプログラミング言語の出現により、Excel を使用して現代のビジネス タスクを実行することは、マシン コードでソフトウェアを作成するようなものになるでしょう。しかし彼は、現在、より直接的な問題が 2 つあると考えています。1 つはデータの不足、もう 1 つは認識不足です。

今日の AI はデータによって駆動されます。今日、私たちのデータのほとんどは、テキスト、画像、ビデオ、そしてそれらとのやりとりなど、インターネットから得られます。

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ソフトウェア エンジニアのグループが、たとえば写真に写っている車のメーカーとモデルを識別できるモデルを作成したい場合、他の研究者が写真内の物体を検出するために使用した事前トレーニング済みのモデルから始めて、車だけを含むより小さなサンプル セットでトレーニングすることで、そのモデルを「構築」することができます。これは転移学習として知られています。

しかし、転移学習を通じて特定のビジネス プロセスに適応できる「ドキュメント理解」モデルは現在のところ存在しません。ビジネスの世界を構成する Excel スプレッドシート、マーケティング パンフレット、法的契約書などの文書は、各企業内の電子メールの受信トレイやその他のサイロに隠されています。開発者は関連するドキュメントにアクセスできず、適切なトレーニング タグを添付することができません。

さらに重要なのは、手動の調査チームには特定のビジネス プロセスとタスクに関する知識が不足していることです。研究者は、関連するビジネス プロセスに関する直感を養う必要があります。

まだ多くの地域でこのような現象は起きていません。大きな成功物語は、問題が十分に理解され、公開された例が多数あった場合 (機械翻訳)、莫大な ROI が期待できた場合 (自動運転車)、または大企業が問題を解くまで十分なリソースを投入することを独断で決定した場合 (AlphaGo) に起こりました。

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つまり、研究者が特定の問題に焦点を当て、実行可能なモデルをトレーニングするのに十分なデータを蓄積できれば、AI がビジネス プロセスの自動化に成功すると期待できます。

成功のもう一つの基準は、AI がプロセスに関与する人々の能力を置き換えるのではなく、強化することを目指すべきであるということです。

彼らが成功すれば、これらの業界で働く人々は、退屈で時間のかかる仕事に費やす時間が減り、興味深く創造的な仕事に費やす時間が増えることが期待できます。

現在企業が「AI」と呼んでいるものは、単なる数学モデルの集まりに過ぎない。

HackerNews では、インド最大のテクノロジー系物流会社で働くネットユーザーが、自社は最適化と問題解決に頼っているが、どちらにも AI は使用していないと述べている。それらはすべてブラックボックスではなく、数学モデルだった。

かつてBMWとフォルクスワーゲンで働いていた別のネットユーザーも同じ問題について言及した。

彼は、数学モデルやデータセットによる最適化に重点を置いた企業パートナーとのプロジェクトをいくつか主導してきました。彼女の意見では、多くのデータ分析と試行錯誤を経て、最終的に AI ではなく好ましい結果が得られたとのことです。

2017年にBMWの最後のプロジェクトを担当し、サプライチェーン分析コースに提出した提案書は99.7％という高得点を獲得した。ビジネス全体に対する知識と人間的な直感に完全に依存しているこのような高いスコアを達成できる AI は存在しません。

同氏は、AIが最終的には役割を果たすだろうと認めたが、現時点ではそうではなく、近年のサプライチェーン分析や物流の分野では変化が見られないようだ。

企業が「AI」の要素を追加したわけではなく、AIのせいで職を失う人が増えたわけでもない。職を失う原因となっているのは、現在流行している感染症だ。

ネットユーザーの皆さん、どう思いますか？