AI_labor.key

(1)

AIが仕事を代替する(!/?)

機械の知と社会の受容

1

(2)

日本の労働人口の49％が人工知能やロボット等

で代替可能に

http://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx

野村総合研究所

601種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算

10∼20年後に、日本の労働人口の約49％が就いている職業の代替可能性を推計

特別の知識・スキルが求められない職業、データの分析や秩序的・体系的操作が

求められる職業は⼈⼯知能等で代替できる可能性が⾼い

抽象的な概念を整理・創出するための知識が要求される職業、他者との協調や、

他者の理解、説得、ネゴシエーション、サービス志向性が求められる職業は、⼈

⼯知能等での代替は難しい傾向

(3)

2016年1月21日の研究報告会(1)

http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/20160112_738555.html

野村総合研究所未来創発センター2030年研究室寺⽥知太⽒

代替されにくい職業：

ソーシャルコミュニケーション

、

⾮定型業務

代替が可能な職業：

事務職

や

ホワイトカラー業務

、

高賃金な業務

意思決定者のような職務と、⼈でしかできない

仕事に

⼆極化

⼈⼝減少、労働⼒不⾜の不可避性が、新技術や新労働リソースを投⼊する

ことの経済合理性を発⽣させる

⼈が技術変化を受け⼊れることができるかどうか

個⼈情報をフル活⽤できるか、⼈による接客、診断をどこまでも求めるのか、それとも機械

でもいいと思うのか

ビジネスモデル変化

近場での⽣産のような変化が起こるのか、⼩売では接客や雰囲気売り重視に移るのか、

そしてヘルスケアは公的サービス⽔準をどこまで維持するのか

ポイント

(4)

Michael Osborne, Oxford Univ.

⽇本の職業で、機械代替可能性が⾼い職業

会計監査係員

、

税務職員

、

行政書士

、

弁理士

など

雑誌記者

、

中学校教員

、

弁護⼠

、

⻭科医師

など

代替リスクが低い職業

中間

翻訳

や

司書

それに伴って、今までは機械が代替不可能だと⾔われていた分野でも機械が

取って変わりつつある

計算コストの劇的低下とデータの爆発的増加

研究報告会(2)

⼩売業でも⾃動化できることはたくさんある。アマゾンでは何百万という消費パターンを活⽤。 ウェイターやウェイトレスも機械に代替されつつあり、タブレットでオーダーし、購⼊履歴に基 づいて商品を推薦したりしてきている。機械とうまく連携しながら社会的知性を活⽤しながら仕事をする能⼒が求められる。新職業が⽣まれたことによる新たな富をどう分配していくかが重要

「再教育が鍵となる」

(5)

IBM Watson Analytics

開放される機械知性

Amazon Machine Learning

https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/

http://www-01.ibm.com/software/jp/cmp/watsonanalytics/

グーグルとアマゾン、機械学習システムをオープンソース化

http://wired.jp/2015/11/11/google-machine-learning-free/

クラウド型分析ソリューション Watson Analytics は、分析の専門知識がない人手もすぐにアナリティクスの結果を得ることができる

https://www.tensorﬂow.org

TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine

Intelligence

ディープラーニングの実装のための豊富な機能をサポートし、演算フローをグラフとして定義することで様々な計算処理を表現、ディープラーニングに留まらない優れた汎用性を備える。スタンドアロンライブラリと関連ツール、チュートリアル、そしてサンプルが Apache 2.0 ライセンスで公開されており、あらゆる企業や組織において無償で利用可能アプリの開発に役立てることができる。疑わしい取引に対するフラグを立てること、不正な注文の検知、需要の予測、コンテンツのパーソナライズ化、ユーザー行動の予測、レヴューのフィルタリング、ソーシャルメディアの分析、無料テキストの分析、商品の推奨など。

(6)

Yahooがこれまでで最大の機械学習用データセットを研究コミュニティーに解放

http://jp.techcrunch.com/2016/01/15/20160114yahoo-releases-its-biggest-ever-machine-learning-dataset-to-the-research-community/

Yahoo Labs Webscopeからこれまでで最大となる機械学習のためのデータセットを学術研究コミュニティーに解放データセットの容量は13.5TB、匿名化したユーザーのインタラクションデータで構成 2015年2月から2015年5月までにYahooのホームページ、Yahooニュース、Yahooスポーツ、 YahooファイナンスとYahoo不動産を訪れた2000万人のインタラクションデータこれまで本当に大規模なデータセットを活用することができたのは、大企業で働く機械学習の研究者やデータサイエンティストだけで、多くの学術的な研究者はアクセスすることができなかった。

機械学習開発のためのビッグデータ公開

実データは

機械学習研究

における生命線

⽣命に関わる応⽤：薬剤師や医師の問診

急激に進む開発と実用化

人の判断を待てない兵器・航空機や複雑な故障診断（原発システム）などルールに基づく推論機構として既に実用化されてきた。機械学習の方法+超高速計算+BigDataとを組み合わせた機械知能の「実用化」はオープン化により一層加速されるだろう。

(7)

AIの3つ類型

Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies,

Nick Bostrom

(Oxford Univ.Press, 2014)

Oracle（助言・託宣する）

問いを発すると答えてくれる（計算することは狭義のoracle）。良いOracleを行うこの能力が受容可能なAIを作らせる。oracleは非代理人的な道具で、質問に答えるだけに行為が制約されている。 Oracleの悪用もある。

Genie（「魔法のランプ」の魔神）

高度な命令を実行し、次の命令に待機。genieが与えた言葉だけでなく、命令を理解して従がおうとすればすばらしい

Sovereign（主権者）

長期的目標を追求して世界の中で自律して活動する。 GenieとSovereignは機能を実行する前に機能が何をするか記述されている。 GenieはOracleよりも危険なようにみえる。、これらすべての類型は程度の差はあるにせよ他の形を模倣することができ、究極の能力には差はない。我々の目的に合致しない強力な代理人が創造されるという付加的危険性を考えると、これらの類型の安全性の序列は見た目よりも明かでない。

(8)

人間が運転を交代しなければ「13回衝突

していた」：グーグルの自律走行車

http://wired.jp/2016/01/15/google-car-human-control/

2014年9月∼2015年11月分の報告書によると、グーグルの自律走行車は、この1年2カ月

間に計

_{4億6,868万2,361kmの距離を走行したが、そのうち、人間のドライヴァーが運転}

を交替しなければならなかったケースが

_{341回あった}

自律走行モードの解除と見なされるのは、人が自律走行車を運転したり、自律走行車が「マニュアルモードに切り替える」と人に通知したりした場合 http://arstechnica.com/cars/2016/01/self-diving-car-companies-hand-over-data-on-glitches-and-failures-to-the-dmv/ http://www.consumerwatchdog.org/resources/cadmvdisengagereport-dec.2015.pdf

Google Self-Driving Car Testing Report on Disengagements of

Autonomous Mode December 2015

日産の自律走行車は約

2,390km走行で自律走行モードを106回解除、デルファイは約2万

6,815km走行して人に運転を交代したのが405回

(9)

現在の危機要因としてのICT

http://www.eurasiagroup.net/pages/top-risks-2016

6 – The rise of technologists

A variety of highly influential non-state

actors from the world of technology are

entering the realm of politics with

unprecedented assertiveness. These

newly politically ambitious technologists

are numerous and diverse, with profiles

ranging from Silicon Valley corporations to

hacker groups and retired tech

philanthropists. The political rise of these

actors will generate pushback from

governments and citizens, generating

both policy and market volatility.

(10)

As technologists grow more politically active, their influence will

undermine government policies.

(11)

「限界費用ゼロ社会」

ジェレミー・リフキン（NHK出版、2015）

第三次産業革命

インターネットが、ニュース、ソーシャルメディア、電子書籍、各種サービス・SNS、家やアパート、3Dプリント可能製品などを、低いコスト費用（ゼロに近いコスト）で生み出し、シェアする経済生活を「管理」し、それに「動力」を供給して「動かす」ようになってきた。 IoTというプラットフォームを持つインターネットが「核」となり、あらゆる機器が他のあらゆる機器や人間とつながり、経済と社会で生じる情報サービスを誰もがシェアできるようになる。

SNS、ソフトや音楽は無料が当たり前になっている

2014年には音楽ソフトとダウンロード販売を合わせた音楽総売り上げは最盛期の半分＝3000億円以下に凋落