AIの将来にとって人間の関与が重要な理由

人工知能技術の進歩は、自動化と革新の新しい時代の到来を告げるものとなるでしょう。しかし、機械知能の進歩と自動化への動きは人間の知能に取って代わるのでしょうか?

最近のマッキンゼーの調査によると、企業の半数が少なくとも 1 つの機能を効率化するためにすでに AI テクノロジーを導入しており、ガートナーは 2025 年までに企業の 90% が自動化アーキテクチャを導入すると予測しています。

より多くの組織が、生産性を高め、面倒で時間のかかるタスクの効率を改善するために AI 強化の自動化に目を向けるようになるにつれ、人間の専門家の役割がなくなることはありません。ますます高度化する AI は、人間を無関係にするどころか、むしろ人間の洞察力、経験、道徳的、倫理的判断をより重要なものにしています。

その理由を理解するには、アラン・チューリングの先駆的な研究の文脈で AI と人間の知能について考えると役立ちます。

多くの人からコンピュータサイエンスの父とみなされているチューリングは、チューリングテストとして知られる知能テストを定義した最初の科学者でした。テストは非常に簡単です。調査員に 2 人のエージェント (1 人は機械、もう 1 人は人間) とチャットしてもらい、どちらのエージェントが機械であるかを調査員が判断できるかどうかを確認します。もしわからないなら、それは機械が人間レベルの知能に達したことを意味します。

人工知能の潜在能力は、機械が自律的に学習し、人間が実行できるあらゆるタスクを実行できるようになるというもので、将来の機械がチューリングテストをはるかに超える可能性を秘めている。しかし、汎用 AI をめぐる議論は、それがなぜまだ遠い展望なのかも明らかにしています。それは、私たち人間が、自分たちの間でも、重要な道徳的および倫理的問題について合意できないからです。

そして、倫理と道徳の問題は多くの分野（法律、医療、教育、社会経済政策など）の中心にあるため、アルゴリズムと機械が、人類が何千年もの間直面してきた複雑で困難な課題を解決できると空想することは完全に可能です。子どもが家族から引き離されることを決定する数学モデルを想像できますか?

近い将来、人間の識別は実用的にも倫理的にも不可欠となるため、人工知能全般が実現するのはまだ先のことであり、SF映画が最良の選択肢であることは明らかです。残るのはNAI（狭義のAI）です。

AI は私たちの仕事、社会の結束、さらには将来の安全に深刻な脅威をもたらしますが、NAI は脅威ではなくむしろ機会です。現在、あらゆる業界の企業がこの機会を追求しており、特定のタスクを完了するために人間が必要性がなくなったとしても、NAI の成功は常に人間の知性との効果的な統合にかかっています。

NAI には、データとラベルを使用した機械学習が含まれます。機械は自律的ではないため、人間は機械が問題を理解するために必要なデータを提供でき、独自の集合的な知恵と経験をシステムに組み込むことができます。 AIは人間のラベルを模倣し、理想的には完璧な模倣になります。

あらゆる大規模な AI 操作の背後には、データにラベルを付け、何が正しくて何が間違っているかの例を機械に絶えず入力している何千人もの人々がいます。

これらの人々は AI 司法制度の裁判官であり、あらゆる組織が所有するファイル、文書、画像、ビデオ、オーディオ、その他多くのデータ資産といった非構造化データに実際のインテリジェンスを適用します。

現在、非構造化データはデジタルデータ全体の90%を占めており、これはAIにとって非常に重要です。 AI を導入する組織が増えるにつれて、非構造化データの管理プロセスを簡素化するためにデータ注釈ツールを使用する傾向が高まり、これらのツールの市場は 2021 年から 2027 年の間に年間 16% の成長が見込まれています。

注釈ツールはプロセスの高速化と自動化に役立ちますが、AI はブラックボックスとして動作するわけではありません。アルゴリズムが正確で信頼性の高い予測を行うためには、依然として人間の同僚が必要です。

自動運転車が周囲の環境を理解して安全に走行するために使用するテクノロジーについて考えてみましょう。これらのシステムをトレーニングして、配備された後、車両がルート上の交通標識や障害物を正確に識別できるようにするには、人間の専門家が不可欠です。これはフロントエンドで達成できるタスクのように見え、残りは自動化によって行われるでしょう。しかし、自律走行車技術のさらなる開発には、気候、交通パターン、インフラの品質などの要素への継続的なインプットが必要になります。これらのデータ ポイントの一部は自動的に統合できますが、すべてにおいて人間のスタッフが正確性を検証し、品質保証を実行する必要があります。

肝心なことは？今こそ、人間と機械を対立させる陳腐化した議論や誤った二分法を超えた AI に関する会話をすべき時だということです。人間と AI が今後数十年にわたって連携していくことを認識し、今こそ企業が戦略的に考え、新しいハイブリッド ワークフローを最適化し、データを最大限に活用すべき時です。 このような方向で AI に関する議論を再構築することで、今後このテクノロジーがもたらす機会と課題について、私たち全員がより明確かつ合理的に考えることができるようになります。