人間とロボットは、不安定ながらも避けられない関係にある。これは、木曜日にサンフランシスコで開催されたイベント「Next: Economy」のオープニングテーマ「Minds and Machines」の根底にある考え方の一つだった。一連の講演では、自動化とそれが私たちの生活の様々な側面にどのような影響を与えるか、あるいは与えないかが取り上げられた。
人間とロボットの関係についての4つの見解をご紹介します。
車
最初の講演は自動運転車についてでした。BackchannelのSteven Levy氏が、UdacityのCEO兼共同創設者であるSebastian Thrun氏と対談しました。Thrun氏はスタンフォード大学出身で、ラリー・ペイジ氏にGoogleにスカウトされ、自動運転車の開発に携わりました。Thrun氏は、自動運転車のアイデアについて尋ねられた際、Googleの共同創設者であるラリー・ペイジ氏に不可能だと答えたそうです。しかし、なぜ不可能なのかと尋ねられ、さらに深く考えるうちに、これまで誰も成し遂げていないからといって、実現できないわけではないことに気づいたそうです。
レヴィ氏は、タクシー運転手の失業など、こうした自動車の潜在的な経済的影響について尋ねた。スラン氏は、交通事故による死傷者の減少、ガソリン消費量の削減、人々がより郊外に居住できるようになることなどの利点を挙げて反論した。
死亡事故の状況に関連して、スラン氏は機械学習について語った。ドライバーがミスを犯し、それを学習した場合、その学習から利益を得るのはドライバー自身だけである。
「ロボットの世界では、一度車がミスをすれば、他の車は同じミスをしません」と彼は述べた。そして、機械は人間よりも速く学習できるため、機械学習は他の分野にも広がるだろう。
レヴィ氏は、機械に対する一部の人々の信頼の問題を取り上げました。スラン氏は、機械を信頼するかどうかは二元論ではないため、人々が認めるのは難しいと述べました。携帯電話、銀行、飛行機など、人々は既に機械に大きく依存しています。
パーソナルアシスタント
次のセクションでは、レヴィ氏は、Viv（Siriを開発した会社）のアダム・チェイヤー氏と、M（Facebookが最近買収したパーソナルアシスタントプロジェクト）のアレクサンドル・ルブラン氏に話を聞きました。
チェイヤー氏は、モバイル時代後の世界について語った。そこではパーソナルアシスタントがクラウドベースになり、人間が「弟の家に行く途中で、ラザニアに合う美味しいワインを買わないといけない」といったリッチなクエリを実行できるようになる。ヴィヴはウェブサイトやサービスにクエリを実行し、目的地までの最適な行き方から、途中にあるワインショップ、ワインとの組み合わせを決めるためのラザニアのレシピなど、あらゆる情報を提供する。
Viv は「世界中のウェブサイトやウェブサービスとやりとりするもう一つの方法」だと Cheyer 氏は言う。
MはFacebook Messengerに組み込まれたパーソナルアシスタントとなり、花の注文や予約、さらにはケーブル会社とのやり取りなども処理できるようになる。
レヴィ氏は、これによって人々が職を失うことになるのではないかと質問した。ルブラン氏は、Mプログラムがより多くの分野を学習できるよう、トレーナーが必要になるため、その意味で雇用を創出できる可能性があると述べた。
感情
その後、レヴィはニューヨークタイムズのジョン・マーコフと、『Humans Need Not Apply』を書いたスタンフォード大学のジェリー・カプランを呼び出した。
マルコフ氏はスタンフォード大学時代の初期に、人工知能に関して二つの陣営を見ていたと語った。一つは完全に自律的なシステムを開発する陣営、もう一つはAIを人間の能力を拡張する手段として利用する陣営だ。この二つの陣営はほとんど意見を交わさない。彼は両方の陣営の設計者に耳を傾けてきたと述べた。
「彼らは基本的に、人々を将来に向けて設計するかどうかを選択できるのです」と彼は語った。
ロボットの上司やその関係性について議論する中で、レヴィ氏は、男性がオペレーティングシステムに恋に落ちる2013年の映画『her/世界でひとつの彼女』についても言及した。
チェイヤー氏は、番組を見ながらOSの発言を全て逆解析してみたかったという。しかし、「彼女」の発言は純粋な感情から出たものだったと推測できる瞬間があった。そこで諦めたという。
「感情的な要素の多くはまだ解決に遠い」とチェイヤー氏は語った。
パネルディスカッションでは、人間が物事に感情を投影し、それを人間らしく見せようとする傾向について議論されました。マルコフ氏は、チューリングテストは実際には人間の騙されやすさを測るテストだと述べました。
「ハードルは信じられないほど低い。何でも擬人化してしまう」と彼は言った。
そこから、パネルは、米国の雇用の47％が自動化の影響を受ける可能性があるとする、今では悪名高いオックスフォード大学の研究について話し合った。
カプラン氏とマルコフ氏は、多くの仕事には人間同士のやりとりによる微妙な違いが伴うと述べた。
「『お悔やみ申し上げます』とだけ言う葬儀屋のところには、誰も行きたくありません」とカプラン氏はロボットの声を真似ながら言った。さらに、問題は人間に代わる仕事を自動化することではなく、人間が本来行う必要のない作業を自動化することにあるのだ。
アナリスト
人間とロボットの間の緊張関係は、かつては理解しやすいものでした、とナラティブ・サイエンスのクリスチャン・ハモンド氏は言います。「ロボットが人間を殺そうとしていました。しかし今は状況が悪化しています。ロボットが私たちの仕事を奪おうとしているのです。」
ハモンド氏は、ナラティブ・サイエンスとそのツール「クイル」が初めて四半期決算報告などのデータを取得し、フォーブスのような出版物向けの記事を作成できるようになった際に巻き起こった騒動について語った。クイルはジャーナリズムを破壊すると脅迫された。
「データを見て、何を言うべきかを考え、それを言語化するという点で、彼らがやっていることを私たちは取り入れることができる」と彼は語った。
代わりに進化したのは、ロボットライターの軍団ではなく、アナリストでした。ハモンド氏は基本的に、生成されるデータの量を分析できるデータサイエンティストが不足していると述べました。
さらに、パーソナライゼーションの時代においては、Quill のようなものが中小企業のクレジットカードの明細を見て、支出習慣などに関する提案をする方が合理的かもしれません。
その他の用途としては、金融ポートフォリオの解説や、IoT のセンサー駆動型レポートなどが考えられます。
「データサイエンスは21世紀で最も魅力的な仕事だったが、今や次に自動化される仕事だ」と彼は語った。
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