ＡＩによる「自動化」が加速している。Ｂ２Ｃの世界では、自動走行、レジなし店舗、機械翻訳、Ｂ２Ｂでは、ロボティック・プロセス・オートメーション（ＲＰＡ）、自動倉庫、無人工場、チャットボット等――。
情報工学の第一人者である喜連川優氏は、ＩＴ黎明期から、デジタル化の重要性、データやネットワークの価値や利活用を訴えてきた。自動化についても、推進するだけでなく、現時点におけるＡＩの限界、想定外への対処などについてもよくよく考える必要がある、と説く。
そして、まだ未熟なＡＩをもっと賢くする必要があり、そのためにはデジタルデータという燃料をもっと与えなければならず、それが、自動化はもとより、デジタル・トランスフォーメーション（ＤＸ）やオープンな共創の必要条件だと言う。
自動化の時代に
考えなければならないこと
編集部（以下青文字）：自動走行をはじめ、無人レジやアマゾンゴーのようなレジなし店舗、最近ではＲＰＡなど、ＡＩによる自動化への取り組みが日に日に高まっています。
喜連川（以下略）：まず認識しておかなければならないのは、ＡＩはまだヨチヨチ歩きの段階であることです。このことを踏まえて申し上げると、現在の自動化は、想定内で動いている場合は極めてハッピーなのですが、想定外のことが起こった場合、それが些細なことであっても人間が対処しなければなりません。つまり、自動化、自動化といっても、まだ道半ばなのです。
人間とＡＩの間には、こうした理解や解釈の隔たり、いわゆる「セマンティック・ギャップ」がいまだ存在しており、これを埋めるには、ＡＩにもっと勉強させなければなりません。ただし、想定外にきちんと対処できるようにするのは、口で言うほど簡単ではありません。火星探査時、予期せぬ失敗から奇跡の復活を果たしたわけですが、未知の世界での復旧に対して人間の英知を結集した事例といえましょう。それをＡＩができるにはまだまだずいぶんと時間がかかる、と同意される方は多いのではないでしょうか。
また、ＡＩや自動化について語られる時、いきおい負の側面にスポットライトが当てられがちですが、技術とは使い方次第であることも再認識していただきたい。
記憶に新しい話で言えば、ケンブリッジ・アナリティカというデータ分析会社がＳＮＳのデータを利用して、特定の人たちの行動や考え方に介入・誘導した、という疑惑が持ち上がりました。個人情報の流出という過失に留まらず、パーソナライゼーションという宣伝のためのコア技術が、宣伝までは許容範囲でしたが、選挙への利用には違和感を生んだといえます。
先頃、フランスのＣＮＩＬ（情報処理と自由に関する国家委員会）がグーグルに５０００万ユーロ（約62億円）の制裁金を科した一件が示しているように、個人情報の取り扱い、その危険性に厳しい目が向けられています。
一方で、この技術は行動変容を促す手法と見なすこともできます。だとしますと、生活習慣を改善し、健康寿命の延伸にも一役買う可能性があるといえましょう。また、依存の防止などにも使えるかもしれません。
ＡＩも含め、技術そのものに善悪はなく、それを使う人間の意思に左右される、と。
そうです。常に光と影という二面性があり、光の側面に着目し、明るい未来を描き、影に流れないように努力することに尽きます。そもそもコンピュータは、弾道計算を主たる目的として生まれましたが、その後スーパーコンピュータは、地下核実験を置き換えるのに大きな役割を果たしました。
ＩＴの流れを見ますと、必ずしもきれいなストーリーだけでは語れません。とはいえ、ＩＴが圧倒的な利便性を与えたことを否定する方はおられないでしょう。ＡＩも同じだと思います。
さて、ＩｏＴなどの発展により、これまで見えなかったものが観測できるようになったこと、つまり、「可観測性」が著しく向上したことが肝で、従来に比べて膨大なデータが利用可能な時代になりました。これら膨大なデータとＡＩを融合し、いかに温もりのある社会をつくっていくのかが重要です。
私は“Societal benefit first, commercial profit afterwards”と、常々訴えています。つまり、まず社会が受容するような温かいサービスを考えるべきであって、その中で周辺にビジネスが自然と生まれてくる、という発想です。
