システムを道具として使いこなす
前回、マイナンバーカードのトラブルに関して述べた。それは、開発や運用の杜撰さもさることながら、適切な反省にもとづく改善、進化につながる動きが感じられないからだ。
正確にいうと、委託を受けている民間企業で改善の動きはあるだろう。それは説明責任を果たすかたち、それも社会一般が理解できるかたちで行われなければならないが、極めて難しい構造が横たわる。あらぬ疑いをかけられ、その説明に必要以上の労力を要しながら、いっさい理解を得られない感情的な批判攻撃にさらされると、建設的な議論と改善は封じられるだろう。
システム化の浸透は、一昔前は年配層の抵抗を受けながらも、1人１台のパソコンを使ったメール・コミュニケーション、昨今のスマートフォンなど、確実に進展してきた。多くの企業が社員にIDを付与し、事務所への入退場や、パソコンのアクセス認証などに利活用し、セキュリティ性を高めている。
巷の決済も、多くの人はクレジットカードを複数枚所有し、あたり前のようにキャッシュレスで買い物を行い、最近ではスマホを使った少額決済も普及してきている。確かに今現在でもスマホを所有せず、キャッシュレス決済は使わない現金派も存在するだろう。それでも世の中の動きは止まらないし、時間とともに確実に普及する。
ところが、コロナ禍で明らかになったが、役所ではいまだにFAXで情報伝達が行われ、ワクチン接種登録のQRの読み込みも覚束ない様子であった。
人類は他の動物と違い、火を道具として使うことで進化した。使い方を誤ると火傷するが、適切な使い方をすればよいだけである。人類が生み出したさまざまな発明も同様だ。危険性をわかったうえで、そのリスクを最小化し、利便性を最大化することで発展できる。
システムやそれを使うツールは、道具である。従って、感情的に忌避するのではなく、適切な使い方を追求すべきなのは至極当然である。
決済システムが普及できたのは、その基盤としてセキュリティ性の高いシステム開発・運用があったからだ。もちろんトラブルがまったくなかったわけではなく、さまざまな改善が加えられ、今の姿がある。そして、これからも改善は進められるだろう。
マイナンバーも同様のはずである。縦割り行政の効率化、行政サービスの利便性向上を、セキュリティ性を高めた状態で実現させるものなのだから、反対する意味が理解できない。
システムが道具である以上、リスクがあれば改善策を提案すべきだが、本質を理解しようとしない感情論では、改善どころかタブー視され、議論封殺にしか向かわない。反対するなら建設的な論理性が必要なのだ。政治家やマスコミに必要なのはこの姿勢であろう。嘉悦大学教授の高橋洋一氏がよく使う「ド文系」という表現が問題の中核かもしれない。
最先端のテクノロジーを理解し、その長短に踏み込んで、あるべき姿を描くためには理系的論理思考が必要不可欠である。すなわち、この種の意思決定には理系的思考力が求められるのだが、それが社会として不足していると感じられてならない。
AIブームの歴史
AI（人工知能）もシステムであり、道具である。しかも最先端の。
大前提として、最先端の技術であるならば、使いこなす思考回路が必要である。使わない選択や、危険視して忌避する心理は進歩の妨げにしかならない。正確にその特徴を理解し、その可能性と危険性を正しく把握し、トライアンドエラーしながら、リスクがあれば正面から対峙し、ヘッジしていくことで最大効果発揮を目指すべきである。
そのための入り口、理解から入りたい。まず、昨今のAIブームは初めてではなく、ブームと呼べる現象としては3回目である。
第1次ブームと呼ばれる現象は1950年代頃に発生している。筆者自身も生まれていない時代の話である。従って、体感したことではなく後に書物等で知った歴史的事実だ。チェスや数学の定理証明などで注目を集めたようだが、ある一定のルールやパターンでのみ適用できるのが実態であり、概念としての「推論」「探索」とはほど遠く、人間の脳の働きとはいえないとなり、ブームは去った。
そして第2次ブームが1980年代頃に始まっている。この頃は筆者も好奇心旺盛にさまざまな書物を読み漁り、可能性に期待を膨らませていたのも事実である。この当時の取り組みは、より専門性のある情報を入力し推論を精緻なものにしようという取り組みであったと記憶している。
しかし、入力情報の相互矛盾や曖昧さゆえ、解を導き出す難しさの壁にぶつかっている。象徴的なのは、犬と猫をどうやって判別するのかだった。人間の脳が普通に判別できることを、どのようなアルゴリズムで判定するのか。
そしてこの時期、特に世間に広まったのは、シンギュラリティ（技術的特異点：その技術が普及した前と後で世界が一変してしまう転換点）が実現した時の世界であった。映画ターミネーターが公開されたのが1984年であり、まさにシンギュラリティが実現し、コンピューターが意思を持った世界をSFとして描いた作品である。
以降、シンギュラリティはいつ起きるのか、という議論が活発になり、起きた場合の危険性をことさら極大視する論調も増え、現在に至っている。実はこのシンギュラリティに対する深層心理に巣くう恐怖感が、さまざまな規制やルール化に根底で影響を与えていると筆者は考えている。
そしてこの第2次ブームも、膨大な知識ベースの構成が難しく、期待感が薄れ、フェイドアウトしていった。
その後、ブームは去っても、研究が止まったわけではなく、より細分化し個々の技術レベルを高める方向で進んできた。それは、曖昧さに対する処理方法や言語処理の精緻化、画像認識の高度化、大量な情報の処理とその元となるビッグデータの形成、ロボット技術などである。
そして、それらを実用レベルにする原動力が、半導体技術の進化によるコンピューターの処理能力の飛躍的発展である事実は揺るがないだろう。近い将来実現するであろう量子コンピューティングがさらなる進展をあと押しするのは間違いない。
しかしそれでも、SFの世界が描くシンギュラリティは起きないと筆者自身は考えている。それは、システムでありアルゴリズムで動くものだから、それこそ現在のアルゴリズムを超越する新たなアルゴリズムが実装されない限りだ。現実にもしSFの世界が現実化するなら、それは人間の悪意が加えられた時でしかないだろう。
AI導入のメリット
AIを導入し利活用を促進すべきと考えるのは、メリットがあるからだ。そのメリットは、具体的にひと言でいうと「自動化」である。人が実施すれば時間がかかり煩雑な作業をAI化することで、労働力不足を解消し、トータルの人件費コストを下げる効果がある。
品質面も一定のアルゴリズムで動くのであり、均質化する。人が行う場合の人要因のバラツキを抑える効果だ。AIの現実は品質保証面でブラックボックス化という問題性も抱えるのだが、そのこと自体は後日述べるとして、ここでは一般的にアルゴリズムに沿って均質化することまでで留めておく。
人の作業を代替することについて述べると、人の立場がなくなり職が失われるという論調を展開する人もいるかもしれないが、それは社会の現実を無視しているとしかいいようがない。
社会は技術も含め、環境要因が変化することで要求される内容が変化し、新たな需要が必ず生まれる。確かに技術の進化で単純作業など一部の職が失われるのも事実だろうが、それ以上に新たなマーケットが生まれるのは歴史の常識である。すべてのビジネスにはライフサイクルがあり、いずれ衰退期を迎える。継続しているように見えるのは、転換期にビジネス上の転換を成し遂げているのである。
AIシステム、デジタルを使いこなすことで、イノベーションは生まれ、市場は拡大する。それは衰退し、不要となった市場以上の規模になるだろう。それを実現させるのは人間である。社会変化に適切に適合し、イノベーションに向かう、そのために道具としてAI、システムを利活用するのは人間だからだ。
