「シンギュラリティ」とは、「技術的特異点」のことを指し、人工知能が人類の知能を超える転換点という意味で使われています。
近年では、様々な分野で積極的にAIが活用されるようになりました。効果的に利用することで私たちの生活や仕事において多くのメリットがありますが、AIが大きく発展し、私たち人間を超えていくことで世界にどのような影響があるのか不安になってしまう面もあります。
本記事では、シンギュラリティの概要や発生すると考えられている要因、発生することによる影響、AIを活用していくポイントなどについて解説します。
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目次
シンギュラリティとは
WebやAIに詳しい人であれば、「シンギュラリティ」という言葉を聞いたことがある人は多いかもしれませんが、「なんとなく言葉は知っているけれど、説明は難しい」と思われる人もいるでしょう。まずは、シンギュラリティの意味や概要を解説します。
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AIが人類の知能を超える転換点
シンギュラリティとは、AIの知能が私たち人間の知能を超える転換点という意味で使われています。1980年代から研究家の間で使用されるようになった言葉です。
テクノロジーの普及は私たちの生活に大きな利便性をもたらしてくれますが、テクノロジーが急速に変化することで、人間の持つ精巧さや柔軟さなどにAIが追いつき、そのうち人間の知能を抜いてしまうのではないかと想定されています。シンギュラリティが到来すると、AI自身がより高性能なAIを作っていくと想定されており、この段階のAIは人間と遜色ないレベルにまで知能が発達したものであるだとうと考えられているのです。
AIには、特定の課題やタスクに特化した「特化型AI」と、領域を限定せず様々な課題・タスクを処理できる「汎用型AI」がありますが、シンギュラリティが発生する仕組みの一つとされているのが、汎用人工知能の進歩です。現時点ではまだ開発段階ですが、さらに高度な開発によって発展した思考や学習、行動ができるようになれば、シンギュラリティが起こる可能性は高いと考えられるでしょう。
2045年ごろに起こる
シンギュラリティが発生するタイミングについては様々な議論が交わされていますが、最も有力な説では、2045年頃と言われています。これは、AI研究の世界的権威であるレイ・カーツワイル氏が唱えたものです。彼は、2029年にはAIが人間並みの知能を備えるほどにテクノロジーが発展し、2045年には、10万円ほどのコンピューターの演算能力が人間の脳の100億倍になると発表しました。
シンギュラリティが発生すると考えられている要因
前述の説では、シンギュラリティは2045年に発生すると予測されていますが、それには以下の2つの要因が根拠となっています。
● ムーアの法則
● 収穫加速の法則
ムーアの法則
ムーアの法則とは、インテル創業者のゴードン・ムーア氏が1965年に自らの論文で唱えたもので、「半導体の集積回路（性能）は18か月で2倍になる」という半導体業界の法則です。
これは、大きな規模の集積回路を生産するときの長期的な指標について表すものとされていました。しかし、これが正しいと仮定すると、半導体の処理能力は指数関数的に上昇し続け、近い将来、人工知能が人類の能力を圧倒する時代が来ると想定できます。
コンピューターの頭脳に相当する集積回路は、これまで 2 年弱の周期で発展し、そのたびに性能が倍増してきました。同等のペースで発展が続くと、2045 年頃までには人間の知性を超える処理能力を持ったものが誕生してもおかしくないのです。
収穫加速の法則
収穫加速の法則とは、ある技術の発展は直線的に向上していくわけではなく、他の技術の発展や発明と繋がることで指数関数的に向上していくという法則です。この法則はムーアの法則を応用して、レイ・カーツワイル氏が提唱しました。
新しい技術が発明されると、その技術が次の発明に利用されることになるため、技術革新までの間隔はどんどん短くなっていくと考えられます。つまり、すでにある技術の改良や組み合わせなどにより、新たな技術を生み出すスピードが速くなっていくのです。
Webはこの法則の身近な例として挙げられます。インターネット誕生当時は、電話回線を使用したものがほとんどだったので、通信速度も遅く、使い勝手があまり良くありませんでした。
しかしその後、光回線など様々な回線が誕生したことで通信速度のスピード化が実現し、さらに利用するデバイスも安価になったので、インターネットが爆発的に普及していきました。さらに、インターネットの高速化や5Gなどの新たな無線システムも登場し、通信環境は驚くほど快適になりました。
最初にインターネットを作り出した技術が次の発展のために利用され、便利な機能をどんどん付与しながら、速いスピードでテクノロジーが進歩しているのです。
このようにテクノロジーの発展が指数関数的に進むと、2045年までにコンピューターが人間の脳の能力を追い越すという計算になります。
AIについて理解するために知っておくべき技術
一部の説では、シンギュラリティはまもなく訪れると言われていますが、ひとくちにAIと言ってもその種類は様々です。ここからは、AIを理解するために知っておくべき3つの技術について解説します。
● ディープラーニング
● 機械学習
● ニューラルネットワーク
ディープラーニング
ディープラーニングとは、AI技術における機械学習技術の一つです。コンピューターが自動で大量のデータを解析し、データの特徴を抽出する技術です。
一般的なデータ分析では、入力データと出力データの関係を直接分析しますが、ディープラーニングは中間層と呼ばれる構造を設け、それらをさらに多層化することで、データの背景にあるルールやパターンを考えることができます。学習に必要なデータさえ用意すれば学習に必要な特徴量を自ら抽出できるため、人の手で特徴量を与えていた機械学習では実現不可能だった高性能な認識が可能となっています。
機械学習
機械学習とは、コンピューターに大量のデータを読み込ませ、データ内に潜むパターンを学習させることで、未知のデータを判断するためのルールを獲得することを可能にするデータ解析技術です。これは現在使われているAIの中核技術となっています。
機械学習は、第一次AIブームの1960年代から登場していますが、大量の学習データを処理して、実用的に利用できる段階になるまでには時間がかかりました。2000年代以降にコンピューターの性能が向上し、2010年代からビッグデータを扱うようになった頃から膨大な計算リソースを獲得したことで実用化が進みました。
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ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を模した数理モデルのことです。人間の脳に似た構造で相互接続されたニューロンを使用して学習を行う適応システムで、「ニューロン（neuron）」を語源としています。
ニューラルネットワークの動作は、個々の要素の接続方法と、その接続の強度または重みによって定義されます。データを入力する入力層、データを出力する出力層、入力層から流れてくる重みを処理する隠れ層から構成されます。
脳内の情報の伝わりやすさは、ニューロン同士を結んでいるシナプスの結合強度によって変化します。ニューラルネットワークにおいて、この強度は「重み」と言われていますが、正しい出力結果を得るためには入力されたデータに対して重みを最適化していくことが重要となります。
ニューラルネットワークはデータから学習することができます。そのため、パターン認識・データ分類を行い、未来に起こることも予測できるように学習させることが可能です。人間の脳と同様に、多くの例を用いて学習させることにより、音声や画像のパターンも認識できるようになります。
シンギュラリティによる影響
シンギュラリティの到来に関する2045年問題は、世間でも徐々に知られるようになっていますが、到来するとなると人類には様々な影響を与えることが想定されます。ここからは、シンギュラリティによる影響について解説します。
● AIによる仕事の代替
● 新しく仕事が生み出される
● 人体の一部の人工化
● 社会制度の変化
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AIによる仕事の代替
シンギュラリティが発生すると、テクノロジーのレベルが上昇していくため、より多くの業務において自動化が実現されると予想されます。一部の仕事が人工知能に換わることもありえるでしょう。これまで人が担ってきた仕事が、 AI に置き換えられて無人化や省力化が進む可能性があるのです。
AIの発展には様々なメリットがあると期待されています。しかし、単純な作業や簡単な判断で行える仕事はAIに代替される可能性も高く、そのような職業に携わっている人たちにとっては失業の原因になるのではと懸念されています。とは言え、すべての業務が置き換えられるわけではありません。例えば、人間の想像力や独創性が求められる職業は、AIに奪われる可能性は低いでしょう。
新しく仕事が生み出される
AIの発展によって、新しく仕事が生み出されることも予想されています。例えば、AIが収集した大量のデータを解析したり、管理を行ったりする仕事、また、企業の課題に対してAIツールを活用できないかアドバイスをするコンサルタントのような仕事などが生まれ、需要が高まっていく可能性があります。
これまでも技術の発展や時代の変化によって、新しい仕事が生まれることは多々ありました。例えば、VTuberやYouTuber、ドローンのパイロット、フードデリバリーなど、様々な仕事が誕生しています。AIの発達によって、今後さらに様々な仕事が生まれていくでしょう。
人体の一部の人工化
AIの発展は医療現場においても大きな影響を与えると考えられます。発達したAIによって人間の脳や臓器の仕組み、働きを解明できるようになれば、さらに高度な技術も実現できるはずです。脳や臓器を人工物で代替できるようになったり、脳とインターネットを接続したりできる可能性もあるでしょう。
「本当にそんな世界が来るのか」と思うかもしれませんが、すでに手にマイクロチップを埋め込んだり、脳波を利用した新たな義肢のテクノロジーも実用化されたりしています。身体機能の置き換えや身体拡張が可能になれば、私たちの健康との向き合い方も大きく変わってくるでしょう。それだけでなく、現時点では治療が困難とされている病気も克服できるようになれば、健康寿命を延ばすことも可能になるかもしれません。
社会制度の変化
シンギュラリティが到来し、AIが行う仕事が増えてくると、多くの人が仕事を奪われてしまうことが考えられます。そのため、所得格差が生まれ、貧困格差も拡大する可能性があります。そのような背景から、社会制度にも変化が現れ、ベーシックインカムの導入が進むとも考えられています。
ベーシックインカムとは、簡単に言うと無条件で全ての国民に一定の所得を支給する制度のことです。性別や年齢、所得水準などによって制限されることなく、全ての人が国から一定額の金額を定期的かつ継続的に受け取ることができます。
ベーシックインカムを導入することで、以下のようなメリットがもたらされます。
● 貧困格差の解決や対策
● 労働環境の改善
● 多様な生き方・働き方の推進
しかし、ベーシックインカムが導入されることには懸念点もあります。まず、財源確保が難しいという点です。ベーシックインカムの実現には莫大な財源の確保が必要なのです。
例えば、国民１人につき月７万円を支給する場合、年間約100兆円分の財源確保が必要となります。この金額は年間の国家予算と同規模となるので、ベーシックインカムを実現するための財源確保はもっとも大きなハードルと言えます。無理に導入して国民にお金を与えても、その後に増税や国民年金の廃止などが想定され、その負担が国民に降りかかってしまう可能性があります。
なくなる仕事・残る仕事・新しく生み出される仕事
シンギュラリティによって、これまで人間が行ってきた仕事や雇用の形は、劇的に変化する可能性があります。ここからは、AIが行うことで人間の手が不要になるであろう仕事や、反対に人間にしかできない仕事、また、AIの発展によって新しく生み出される仕事について解説します。
AIで行える仕事
AIが行うことで人間の手が不要にあるであろう仕事は、例えば以下のようなものが挙げられます。
● スーパーのレジ業務
● 飲食店のホール業務
● 工場のライン作業
● 事務や経理などのバックオフィス業務
● 機械などの修理
● 建設作業
● 車や電車の運転
● 弁護士業務
● 会計士業務
● 運送における配達業務
パターン化できる仕事や単純な仕事はAIによる代替が進む可能性が高く、その職業は100種以上にも及ぶと言われています。
人間が行うべき仕事
AIにはできず、人間が行うべき仕事は具体的に以下のようなものが挙げられます。
● カウンセラー
● クリエイター
● 漫画家
● 医者や看護師などの医療系
● 教師や保育士などの教育系
● プログラマー
● エンジニア
● セールスマン
● 警察官や消防士
● 研究者
人と密に関わらなければならない仕事や創造性が求められる仕事などは、現時点ではAIには難しいため、引き続き人間がやるべき仕事と考えられます。また、一部の業務効率化のみにAIを活用し、最終的には人間の力で業務を完結させるといった仕事も多々あります。
新しく生み出される仕事
AIの発展によって新しく生み出される仕事は、具体的に以下のようなものが挙げられます。
● AIが収集した大量のデータを解析・調査して企業などに提供する
● AIを使ったツールを活用し、企業の業務効率改善などをサポートするコンサルタント
● AIを使ったツールを企業のシステムに組み込むエンジニア
● 高性能ロボットなどの研究・開発・整備
前述のとおり、技術の発展や時代の変化によって、新しい仕事が生まれることは多々あります。上記のような仕事以外にも、AIの発達によってさらに多くの仕事が生まれていくでしょう。
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AIの活用方法4選
AIは今後さらに発展していくと考えられますが、私たち人間に求められるのは、それらを活用する力や使いこなす力を身に付けることでしょう。ここからは、AIの活用方法を解説します。
● 自然言語処理
● 画像認識
● 音声認識
● データ分析
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自然言語処理
自然言語処理とは、人間が日常的に話すような言葉を、コンピューターで分析・処理を行う技術のことです。自然言語処理技術には、人が話したり書いたりした言葉を処理する「言語理解」と、コンピューターに文章を生成させる「言語生成」の2つがあり、この2つの処理をコンピューターに行わせることは非常に高度な技術です。
AIを活用すると、ディープラーニングによって言語データを学習させることで、統計的言葉の意味や内容を理解して処理することが可能となります。これにより、質問への回答や文章の要約、翻訳、ソフトウエアのプログラミングなど、言語に関わるさまざまな作業をコンピューターで実行できるようになります。
画像認識
画像認識とは、画像に映る人やものを認識する技術です。人間は、自分の目で画像を見ることで、そこに写っているものが何なのかを自分の知識から判別できます。しかし、コンピューターは人間のように「自分の知識」という蓄積された経験を持ってないため、画像に写っているものを判別するという作業はできませんでした。しかし、AIを利用すると、大量の画像データから対象物の特徴などを学習させることができ、そのデータを基に画像を識別することができるようになるのです。
画像認識の技術は、すでに多くの分野で活用が進んでいます。例えば、防犯の分野では防犯カメラに映った人物の特定に利用されたり、通信の分野ではスマートフォンやPCの顔認証システムに利用されたりしています。
音声認識
音声認識とは、人間が発した言葉や声、会話を解析し、テキストデータへ変換して出力する技術です。人間は、自分の耳で聞いた音声の意味を自然に理解できますが、コンピューターにとっては簡単なことではありません。しかしAIを利用すれば、大量の音声データから学習を行い、蓄積された音声データから条件に合うものを選び出し、音声認識の結果を出力することができます。
音声認識の技術も、すでに多くの分野で活用が進んでいます。例えば、スマートフォンの「音声で入力する」機能や、Amazonのアレクサに見られるようなAIアシスタント、翻訳アプリなどで利用されています。
データ分析
AIは大量のデータの処理や分析、高速の計算などが得意であるため、データの分析機能に非常に長けています。人間には全体を把握することが難しい膨大なデータでも、AIが持つ機械学習を用いれば、パターンや傾向の分析が可能となります。そうして得られたビッグデータの分析結果や予測は、企業のマーケティング戦略や市場の調査、今後の見通しの確認など、様々な面で役に立つでしょう。
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AIを効果的に活用していくポイント
多くのシーンで利用できるAIですが、効果的に活用していくためにはいくつかポイントを押さえておく必要があります。ぜひ、主に以下のポイントを意識してみてください。
● AIを活用する目的を明確にしておく
● 実際に利用をしながら改善を行っていく
● 自分の能力とAIの能力を併用する
● 自らの能力やスキルを高める努力をする
AIを活用する目的を明確にしておく
まずは、AIを活用する目的を明確にしておきましょう。ビジネスにおいてAIを導入する場合は、導入すること自体が目的になってしまってはいけません。AIは導入すれば効果が出るというものではなく、自社の目標や解決したい課題に対して適切な形で導入することが非常に重要なのです。
課題が解決したり、目的としていたメリットが得られたりして初めてAIを導入した意味があると言えます。導入する前には、目標や解決したい課題などを明確にしたうえで、AIの検討を行っていきましょう。
実際に利用をしながら改善を行っていく
導入後は、実際に利用をしながら改善を行っていくようにしましょう。必ず導入後の状況について検証を行い、必要であれば改善をしていくことが大切です。
せっかく導入を進めても、あまり効果が感じられない、抱えている課題を解決できない、といった結果だと、導入した意味がありません。もしコストをかけている場合は、そのコストが無駄になってしまう恐れもあります。目的に沿った導入が行えているか効果測定し、思うような効果が出ていなければ改善や導入の見直しを行う必要があります。
自分の能力とAIの能力を併用する
AIは導入すれば勝手に効果を発揮してくれるわけではありません。あくまでも人間の補助が必要であったり、操作が必要であったりすることは理解しておきましょう。自分の能力とAIの能力を併用し、人間側が監督的役割をして上手くAIを使いこなせるようにする必要があります。それによってAIの効果を最大限発揮することができるでしょう。
自らの能力やスキルを高める努力をする
シンギュラリティが発生することで、単純な作業や簡単な判断で行える仕事は、AIに代替される可能性が高いとされています。しかし、全ての仕事が奪われてしまうわけではなく、人間にしかできない仕事も存在します。時代の変化に対応できるように、自らの能力やスキルを高める努力は行うようにしておきましょう。
例えば、クリエイターなどの創造力が必要とされる仕事は、人間でなければ行えないでしょう。AIは、蓄積されたデータを分析して答えを出すことには長けていますが、蓄積されていないものに対しては柔軟に対応できません。新しいモノを生み出していく創造力や、上手く頭を使う柔軟性は人間しか持っておらず、今後も求められるスキルとなるはずです。
まとめ
本記事では、シンギュラリティの概要や発生すると考えられている要因、シンギュラリティによる影響、AIを活用していくポイントなどについて解説しました。
人工知能であるAIが人類の知能を超える転換点であるシンギュラリティが発生すると、これまで人間がやってきた仕事や雇用の形は、劇的に変化する可能性があります。
現状はまだ発生していないため、今後どのように技術が発展していくかは予測が難しいですが、仮に発生しても対応ができるように準備をしておくことが重要になります。
人間にしかない力を理解し、時代の変化に対応できるように、能動的に適応していくようにしましょう。
