「人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊」を強くオススメしたい。 vol.1


最近、人工知能に興味が強いわけだが

今回紹介する本は、これまで読んだ中では

1番オススメしたい人工知能本である。

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あれがこうなる、とか、こういう技術が、、、

といったミクロの話も非常に面白い。

しかし、マクロの話がまた面白い。

この本は、マクロ的な観点から

人工知能を考えられるのでオススメ。

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こちらの本をぜひとも読んで欲しい。

そう思い、紹介させて頂きます。

人工知能 に様々な分野で

触れてる人も多いかと思いますが

ちょっと違った視点から

人工知能を考えられるので

本当にオススメの1冊です。

ミクロ的な部分よりも

マクロ的な広い観点から

AIを考えられる、貴重な1冊。

では、気になった部分をご紹介。

「はじめに」 の中から

冒頭から衝撃的な表現です。

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊准教授は、
2025年頃にはコンピュータが意味をちゃんと理解して、
自動翻訳や自動通訳を行うことができるようになると予想しています。

「アフター自動翻訳」の世界では、日本企業の海外進出も
海外企業の日本進出も今よりも格段に容易になり、
真のグローバリズムが訪れることになります。

確かに、アフター自動翻訳の時代を

想像してみれば、

言葉という大きな参入障壁が消え

ガラッとビジネス環境が

変わっているのでしょう。

今でも、google翻訳を通せば

多少間違っているとしても

英語だけでなく、中国語や

ミャンマー語もなんとなく

読めてしまうような時代です。

Skypeも自動通訳システムを導入。

Microsoft Translator と Skype 翻訳(Skype Translator)において、AI を活用した日本語の音声リアルタイム翻訳機能が利用可能に

こうして、言葉の壁は少しずつ

そして確実に低くなっていくのでしょう。

3ヶ国語スピーカーくらいになれば

もう少し、需要がなくなるまでに

時間を要するかもしれませんが、

2カ国語通訳くらいであれば、

ニーズはガクッと減っていくのかも?

言葉の壁がなくなった世界。

考えてみると、ワクワクもあります。

私が特に注力したいのは、
汎用人工知能が2030年頃に出現するならば、
それ以降、経済システムの構造がどのように変化し、
それによって経済成長や雇用がいかなる影響をこうむるか
といった問いをめぐる議論です。

汎用人口知能とは、

計算がべらぼうに早いとか特化した機能だけでなく、

人間のようにあれもこれも考えて対応できる人工知能。

今は計算は早いけど、それ以外はできないコンピュータが多い。

ソフトウェア別に色々と別れていたりもする。

「その資料作るなら、エクセルがいいんじゃね?」

と、パソコンが判断してくれるわけではない。

そう思えば、汎用型AIが出現したならば、、、

経済成長や雇用に与える影響は桁違いのものになりそうだ。

人間が淘汰されてしまう可能性は大いに有り得る。

汎用版人工知能が普及した世界に
ぜひとも導入すべきだと私が考えているのは、
「ベーシックインカム」です。

この著者の考えているのが、ベーシックインカムの導入。

直近では、2017年1月1日からフィンランドが

ベーシックインカムの試験導入を開始した。

人工知能の普及とベーシックインカムの関係は

本を読み進めていくと、読み解けるが、

個人的には、この本を読む限りでは

確かにその通りかもしれない、と感じた。

ただ、既存のシステムのスクラップ&ビルドが

大きな壁となって立ちはだかる事は間違いない。

特に、現代のような既得権益社会では、、、

と、思ったりはする。

それでも、たしかにやる価値はありそうには思う。

「人類 vs 機械」 の中から

イノベーション(新しい技術の導入)は
また新たな財やサービスを創出することでも雇用を生み出します。
蒸気機関は紡績機ばかりではく、機関車の動力にも使われ、
鉄道員や鉄道技師などの新たな雇用を生み出しました。

イノベーションが起これば労働移動が起こり、雇用が
なくなるだけでなく雇用が創出されることもあるのです。

人工知能に雇用が奪われる、とよく言われているが

過去にもイノベーションが仕事を奪った経緯はある。

鉄道でいえば、

自動改札が登場してから切符を切る人はいなくなった。

バスの車掌さんもいなくなっている。

一方で、自動券売機の近くでサポートする人が登場し

機械を動かすプログラムを書く人も登場し

労働移動は起こっている。

様々な部門においてそれは同じであろう。

昔はコンピュータも今ほど普及しておらず

スマホもアプリもなかったわけで、

プログラマーは今ほど存在しなかっただろう。

それがイノベーションのおかげで

新たな雇用も誕生したのである。

どうも雇用が奪われる、ことばかりに目がいくが

そうでない部分もあることにも目を向けておきたい。

現在のところ雇用破壊が進んでいるのは、
頭脳労働でも肉体労働でもなく、
中間所得層が主に従事する事務労働というわけです。

そうなんですよね。中間所得層が従事する

事務労働こそ、が人工知能に雇用が奪われているのです。

わかりやすいものでいえば、

会計の帳票入力とかは、クラウドに置き換わりつつあり

請求書の発行、領収書の発行も機械化している。

会計士はなくなる職業の1つとして挙げられがちだ。

弁護士も、下手したら、機械に置き換わりつつある。

簡単な質問は、できてしまうサービスが登場した。

判断基準が明確な事務作業は、消える可能性が高い。

また、昔はいたらしい、タイプライターも今はいない。

事務労働こそが、費用対効果を考えると

1番、削りたいゾーンだったりするのだろう。

人件費が安くて、機械を導入してもメリットが薄い仕事こそ

そのまま人間に残りがち、なんて話もある。

この本の中盤には、サービス業の割合が増えてる理由を

最低時給との関係で述べられていたりする。

事務仕事からは早々に切り上げないと。。

最近、ディフュージョン(拡散、普及)の期間はかなり短くなっており、
アメリカで自動車が人口の50%まで普及するのに要した期間は
80年以上でしたが、テレビやビデオは30年ほど、
携帯電話は10年ほどです。ディフュージョンの期間は
今後ますます短くなっていくものと思われます。

これは、本当にその通りだと思う。

情報化が進み、世界の裏側からでも最先端の情報が入手できる。

アメリカの授業が通信環境さえ良ければ

ミャンマーからもアフリカからも見える時代だ。

また技術的進歩により、

モノの値段が安くなるスピードや

性能が高まっていくスピードも早まり

今では5万も出せば、コンピュータが買える時代だ。

携帯は、1万円を切っている。

つい20年前の携帯電話を思えば

とんでもなく早いスピードで性能も上がっており、

それ以上のスピードで価格も下がっている。

スマホの値段の下落に関しては、たった数年だ。

AIが知性の多くの分野で人間を超える可能性はあります。
しかし、知性の「大部分を超える」というのと
「全てを超える」というのでは、天と地ほどの違いがあります。

「大部分で超える」と「全てを超える」

何がそんなに違うのか?

と、思うかもしれないが、ここは大きいのだろう。

100点と97点の差は大きい。

97点だと、3点分は修正が必要となる。

修正には労力が掛かる。

よく試験でも言われることだ。

90点から100点にするのと

50点から70点にするのでは

前者の方が難しい、と。

100点は、もちろん修正が必要ない。

また別の例で考えれば

工場で、不良品率0%と1%では

コストが大きく異なってくるだろう。

1%を0%に減らすためには

ものすごくコストが掛かる、と聞いたことがある。

そこに掛かる膨大な労力とコストを切り捨てて

不良品はすぐ交換する、そのための

サービス体制を整備する方が賢い、と

割り切って対応している会社もあると聞く。

それだけ、不良品率を下げるコストは高いのだ。

もし不良品率が1%でもあるなら、

例えば、点検のラインが必要になる。

そこには、場所と人件費と設備が必要だ。

検品会社なるものも存在するくらいで

一大産業として成り立つ、というわけだ。

もし点検をくぐり抜けて不良品が世の中に出たら?

たまに、ニュースで見かけるような、あれだ。

回収やら何やら、と大変なコストを抱える。

場合によっては倒産の危機に追い込まれる。

全てを超える、というのは、

確かに、相当 違うような気がする。

まだまだ続きますが、だいぶ長くなったので

次回以降に続けます。

この本、やっぱりめちゃくちゃ面白い。

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