いつかこういう記事を書こうと思っていたのですが、
最近時事トピックが色々と目白押しで、
なかなか手が付けられませんでした。
今回急に思い立ったのが、
画像共有アプリpinterestで、
ためになる(面白い?)画像を偶然発見し、
その元ネタの以下のネット記事を参照したことによります。
===================================
これから給料が「下がる仕事」「上がる仕事」全210職種を公開
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/55428
「AI(人工知能)はいま将棋や囲碁などの分野で注目されていますが、2030年以降は人間と同じように仕事をこなす汎用型AIが生まれて、AIを搭載したロボットがレストランのウェイターや警察官、消防士という仕事まで担うようになる可能性があります。
将来的に人間の仕事として残るのは2割ほど。残りの8割を仕事にしている人は、生活をするにも苦しい少ない稼ぎしか得られなくなるでしょう」
駒澤大学経済学部准教授の井上智洋氏はそんな驚愕の未来予想図を語るのである。
AIやロボットが人間の仕事を奪っていく――。
SFで描かれていたそんな近未来図は、もうすでに現実のものとなり始めている。
特に給料が下がる仕事と上がる仕事のそれぞれTOP10が以下。
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/55428?page=5
===================================
筆者はシステムエンジニアをしておりまして、
下がる側の第10位にランクインしています。
イエーイ!!
…えぇっ!?
下がるのかよっ!?
そもそもシステムエンジニアって何?というところですが、
システム開発という作業のスタートからエンドまでの
どの部分の作業を担当するか、という切り分けが難しく、
顧客のビジネスの課題整理を一緒にやるだとか、
自動化できる部分を切り出してシステム化を
提案するだとかの上流工程から、
実際にプログラムを作成したりテストをしたりという
製造作業を行う下流工程まで色々とあります。
(なお、詳しくない方のへの補足ですが、
上流、下流というのはプロジェクトの順番という意味で、
良い、悪いという意味は全く含んでいません。)
確かに下流工程については
アウトソーシングが行いやすく
(と思われがちで)
値崩れを起こしやすい一面がありますが、
これは単純な需要と供給のバランス、
純粋な経済的問題であり、
AIのせいではありません。
また上流工程について、
確かにAIが判断材料の提示という意味で
利用される部分は発生するかもしれませんが、
全部AIに任せるということには「絶対に」なりません。
また、かわいそうな1位の歯科医ですが、
これも供給過剰によって、
収入が減る、または淘汰が発生する、
ということはあると思いますが、
上記の表のようにAIロボのせいで
歯科医が職を失うということはないでしょう。
(ただし、歯科医の位置づけ、役目に
AIロボのオペレーター、
操作する人という意味が大きくなる、
ということはあり得ますので、
旧来の歯科医としての役目だけにこだわる人は、
もしかすると仕事が無くなるかもしれません。)
その他も、AIがらみで職を失う、
収入が減るというようなことを
書かれている部分が多いですが、
「うーん、ほんとかね?」
と首をかしげてしまいます。
ハッキリ言ってしまうと
眉唾だと思いまーす。
完全に嘘だと思いまーす。
===================================
なぜそう言えるかというと、
筆者の職業柄からAIの仕組みが
「所詮この程度だろう」
と、おおよそ知っているからです。
筆者の職業柄からAIの仕組みが
「所詮この程度だろう」
と、おおよそ知っているからです。
具体的にAIとは何なのか、
またその効果の例を挙げると、
ご納得いただけるかと思います。
-------------------------
そもそもAIとは何か。
「人工知能 artificial intelligence の訳語。略して「AI」とも言う。
コンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能のはたらきを
人工的に実現したもの。」
「人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業を
コンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。
具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、
論理的な推論を行ったり、経験から学習したりする
コンピュータプログラムなどのことをいう。」
だそうです。
『うおおー、なんかすごそー』
と一瞬騙されそうになりますが、
結局のところ、
人間が頭で考えてることを模式化して
コンピューターに一部自動的に
効率的にやらせるってだけの話で、
お手元で触られているパソコン、スマホと同じです。
「経験から学習したりする」
というといかにもスゴイという感じがしますが、
メール本文を入力していて、
ユーザが過去に入力した内容を学習して、
変換予測をして「これじゃないのぉ!?」と
候補を表示したりするのは、
もう二十年も前からありますよね?
それに、メールの一つも作れない、
PCを全く操作することができない、
またはやろうと努力もしない人が、
すぐに失職しているかというと、
そういう事実もありません。
(確かに定年後に再就職等がそれに、メールの一つも作れない、
PCを全く操作することができない、
またはやろうと努力もしない人が、
すぐに失職しているかというと、
そういう事実もありません。
困難になるというシーンは
あるかもしれませんが。)
「じゃあ、なんで人工知能だとか、AIだとかって、
改めて言い方を変えて、
今さら大騒ぎをしているんだよっ?」
正直言いますと、
筆者も全く意味が分かりません。
これがそもそもの誤解の始まり、
または
センセーショナルな理論を発表して、
注目を浴びたいだけの
「アオリ」だと思います。
---------------------------------------------
上記のネットの記事では、そのイメージのために、
以下のような画像が掲載されていましたが…
こんなものは単なるこけおどしです。
某携帯ショップによくあるペッパー君もしかり。
そのコンピュータの外見が
いかにもロボットっぽくても、
インタフェース、つまり
それに対する入力の方法が
キーボードとマウスなのか、
音声入力なのか、
それともこちらの表情をカメラで
自動認識してくれるのか。
また出力の方法が
ディスプレイで表示するのか、
音声でお知らせしてくれるのか、
また顔(みたいな何か)の目の色を変えたり、
口(みたいな部分)の端を上げたり下げたりで
感情っぽい何かを表現するのか。
その程度のものです。
確かに、
各種センサーが発達した、
CPUの性能が発達した、
HDDの性能が発達して小型化された、
メモリも同様。
またマシーン部分との連動
(顔や頭、手足の動作制御)
が発達した。
これは疑いもなく事実です。
だけど、人間にとって代わるほどのものでしょうか?
またその発達が究極に達すると人間の代わりができる?
皆さんご存知ではないかもしれませんが、
ターミネーターって映画に殺人ロボが登場しますが、
実はあれはシュワルツェネッガーという俳優がね、
ロボのふりをして上手に演技をしているだけなんですよ。
「そんなこと知っとるわいっ!」
ああ、失礼しました。
---------------------------------------------
「まあ、ロボ的な部分は限界があるかもしれないけど、
やっぱり頭の良しあしで言うと、
いつか、近い将来人間は負けるんじゃないのかね?」
と不安になることもありますが、
これはある意味で正しくて、
ある意味で間違っています。
つまり、頭の良しあしの定義が一つではないためです。
記憶できる量と記憶する速さ、(HDD)
一度に考えることのできる量、(メモリ)
一度に考えることのできる量、(メモリ)
判断の速さ(時間当たりの判断の回数)(CPU)
これらは絶対に勝てません。
逆立ちしようが1万人が束になろうが、
絶対に勝てません。
ただし、「絶対に負けない」部分もあります。
いつか別の記事で皆さんと一緒に考えようと思っていた
「天才って何?どうやったらなれる?」
に関連する話です。
人間の脳は右脳と左脳があります。
一般的に、
【右脳】
⇒音楽、絵画、イメージ等の抽象的な思考をコントロールする
【左脳】
⇒言語、論理的思考等の具体的な思考をコントロールする
というように考えられています。
人間は得手不得手があり、
「私は左脳派だな」
「いや、僕は右脳派だな」
という自覚があったりするものですが、
この天才の定義も色々とあると思いますが、
天才の一つの定義としてこの右脳左脳がバランスよく発達していて、
かつ左脳と右脳の思考のキャッチボールがものすごく速い、
という状態を指します。
レオナルドダビンチはこの最たる例で、
絵も描ける。さらにそれを具体化して兵器の設計図も書ける。
その他も
ビジネスモデルを直感的に思いつき(抽象的な状態)、
これを実現するために事務手続き、
例えば資金調達、人員配置、営業方針(具体的な状態)
にブレイクダウンすることができる。
さらには、
コミュニケーションが円滑な人というは、
相手が話したこと(言語で具体的な状態)を
耳で聞いて頭の中でイメージ(絵的で抽象的な状態)を作り、
理解する。
さらにそのイメージに対して自分のイメージを作り、
言語に置きなおして口から発して相手に伝える。
右脳、左脳のキャッチボールが円滑だから、
コミュニケーションも円滑になるのです。
長くなりましたが、
コンピューターはこの
右脳・左脳のキャッチボールができません。
つまり、言葉で伝えてそれを抽象的な絵にすることができず、
また絵を見て具体的な言葉に置きなおすことはできません。
例えば、犯人の目撃者から人相を言葉で聞いて人相書きを作る、
というようなシーンで目撃者の側も人相書きを作る側も、
両方ともコンピューターにはできません。
また、システム開発の現場を例にとっても同じです。
お客様が困っていること、困っている度合を確認して
ビジネスとして成り立つシステム導入を提案し、
価格交渉を行う。
この中で一部AIに分担する部分が出てくるかもしれませんが、
完全に自動化するというのは難しいと思います。
さらに下流工程においても
「プログラムなんざ設計書通り作るだけ」
と考える人もいますが、
そもそも設計書が正しいことの検証、つまり
「うーむ。この設計間違ってる気がする…」
ということを直感的に感じることができるか、
ということが必要であったり、
(間違った設計書がプログラマーに回るというのが
本来はあってはならないことではありますが…)
プログラムに落とし込むのに
設計書が不十分であったりします。
この時プログラマーは設計書作成担当者と
確認を行いながら作業を進めるのですが、
それがAIだと単純に「設計書変でーす」と言うだけで
作業が止まってしまう、となるような気がします。
(人間のプログラマーでもそういう人がたまにいますが)
---------------------------------------------
いつか別の記事で皆さんと一緒に考えようと思っていた
「天才って何?どうやったらなれる?」
に関連する話です。
---------------------------------------------
人間の脳は右脳と左脳があります。
一般的に、
【右脳】
⇒音楽、絵画、イメージ等の抽象的な思考をコントロールする
【左脳】
⇒言語、論理的思考等の具体的な思考をコントロールする
というように考えられています。
人間は得手不得手があり、
「私は左脳派だな」
「いや、僕は右脳派だな」
という自覚があったりするものですが、
この天才の定義も色々とあると思いますが、
天才の一つの定義としてこの右脳左脳がバランスよく発達していて、
かつ左脳と右脳の思考のキャッチボールがものすごく速い、
という状態を指します。
レオナルドダビンチはこの最たる例で、
絵も描ける。さらにそれを具体化して兵器の設計図も書ける。
その他も
ビジネスモデルを直感的に思いつき(抽象的な状態)、
これを実現するために事務手続き、
例えば資金調達、人員配置、営業方針(具体的な状態)
にブレイクダウンすることができる。
さらには、
コミュニケーションが円滑な人というは、
相手が話したこと(言語で具体的な状態)を
耳で聞いて頭の中でイメージ(絵的で抽象的な状態)を作り、
理解する。
さらにそのイメージに対して自分のイメージを作り、
言語に置きなおして口から発して相手に伝える。
右脳、左脳のキャッチボールが円滑だから、
コミュニケーションも円滑になるのです。
長くなりましたが、
コンピューターはこの
右脳・左脳のキャッチボールができません。
つまり、言葉で伝えてそれを抽象的な絵にすることができず、
また絵を見て具体的な言葉に置きなおすことはできません。
例えば、犯人の目撃者から人相を言葉で聞いて人相書きを作る、
というようなシーンで目撃者の側も人相書きを作る側も、
両方ともコンピューターにはできません。
---------------------------------------------
お客様が困っていること、困っている度合を確認して
ビジネスとして成り立つシステム導入を提案し、
価格交渉を行う。
この中で一部AIに分担する部分が出てくるかもしれませんが、
完全に自動化するというのは難しいと思います。
さらに下流工程においても
「プログラムなんざ設計書通り作るだけ」
と考える人もいますが、
そもそも設計書が正しいことの検証、つまり
「うーむ。この設計間違ってる気がする…」
ということを直感的に感じることができるか、
ということが必要であったり、
(間違った設計書がプログラマーに回るというのが
本来はあってはならないことではありますが…)
プログラムに落とし込むのに
設計書が不十分であったりします。
この時プログラマーは設計書作成担当者と
確認を行いながら作業を進めるのですが、
それがAIだと単純に「設計書変でーす」と言うだけで
作業が止まってしまう、となるような気がします。
(人間のプログラマーでもそういう人がたまにいますが)
---------------------------------------------
以下は筆者がAIがらみで見た具体的な、
「AIのイケてない」例です。
某まじめなテレビ局の某番組で、
AIとは何ぞや?ということをやっていました。
で、実際にAIを用いた一つの分析結果がこれ。
「ラブホテルが多いと女性が活躍する。」
あーあ。
もう何か嫌になっちゃう。
これをまじめに電波に乗せて放送するかね。
まあ、これがおかしいと直感的に感じるのは人間の良さで、
さらに、「なんでこんなことになったのかね?」
と論理的に紐解こうと努力するのも人間です。
これだけでもまだ人間が勝ってるという証拠になりますが…
筆者は恐らくこの結論は以下のようなロジックに
基づいていると思います。
女性が活躍する。
◆女性が長時間働くことができる
(もしくは働いている実績がある)
◆シングルマザーでも就くことができる、
または、シングルマザーで就いている人が多い。
◆男性よりも就業人口が多い
(または女性が管理職的立場に就いている)
↓↓↓
ラブホテルで働いている女性は活躍していると定義されるから、
ラブホテルが多いと女性が活躍していることになる!
バーン!!!!
うん。
馬鹿かっっ!!
これ、まじめな話、
高校生の夏休みの課題発表とかじゃなく、
電波に乗って全国に放送されてますからね。
---------------------------------------------
これはなんでこういうことになるかというと、
「活躍する」という事柄の定義に、
「ネガティブ or ポジティブ」の抽象的なイメージが
人間であれば何となく持てるのですが、
コンピューターにはこの補正ができないためです。
まあ、それを補正するプログラムを組めば
組めないこともないでしょうけど、
これは人によって、または状況によって
矛盾が発生する部分ですので、
矛盾が発生する部分ですので、
どちらかに偏ったプログラムになる
(ワタミの社長みたいな考えが
「活躍している」という定義になるとか)
もしくは、
矛盾を抱えたまま稼働して、
デッドロック(動かなくなっちゃった)か、
無限ループ(ずっと考え続けて
応答しなくなっちゃった)になります。
応答しなくなっちゃった)になります。
結論を出すようにしとけば?」
という考えも成り立ちますが、
人間であれば
「こないだと言ってることが違うなー。」
がある程度許されますが、
コンピューターがそんな調子だと、
「あ、こいつ信用できねーな」
となってすぐにお払い箱になると思います。
---------------------------------------------
もう一つ例がありまして、
人工知能 Tayの差別発言をマイクロソフトが謝罪。
「脆弱性を突いた組織的攻撃」と説明
公開直後から多数のユーザーを集めて
話し相手になるところまでは成功したものの、
一部のユーザーが意図的に人種差別や性差別、
陰謀論などを吹き込んで喋らせようとしたことから、
またそうした言葉や文章を語彙として吸収し
そのまま繰り返してしまったことから、
「マイクロソフトの人工知能が差別思想に染まった」
と問題になり、
マイクロソフトは一日で提供停止に追い込まれました。
---------------------------------------------
さっきの日本国内の某テレビ番組の例は、
「ちょっともう無理、バカバカし過ぎる」
と、あきれる感じでしたが、
こちらの例は、ちょっと面白いどころか
「マイクロソフトは一日で提供停止に追い込まれました。」
という一文が腹がよじれるくらい面白い。
「マイクロソフトは一日で提供停止に追い込まれました。」
という一文が腹がよじれるくらい面白い。
いや、外国の他人事だから
馬鹿にしているというのではなく、
アメリカらしい「いたずら」っていうか、
いい意味で間が抜けているというか。
まあけど、もしインターネット上の情報をうのみにして
AIが制御不能になったら、
この例の様に差別発言連発か、
訳の分からない下ネタかネットスラングを連発して
ヘラヘラしているかが関の山ってところですよね。
まあけど、もしインターネット上の情報をうのみにして
AIが制御不能になったら、
この例の様に差別発言連発か、
訳の分からない下ネタかネットスラングを連発して
ヘラヘラしているかが関の山ってところですよね。
ただ、これも
「そういう発言は差別とか、
他人が嫌がることだから、
言っちゃダメなんだよ!」
とネガティブなイメージである、
一般通念として非正義であることを
コンピューターが判断できないから、
こういうことなるんだと思います。
これも対策としていちいちコンピューターに
「正義」を教え込むことができなくはないでしょうが、
この「正義」ってえのがねぇ、
これがまた人によって、
状況によって変化するもの(抽象的)なんですよね。
だからプログラムに直す(具体化する)ことがまず不可能です。
「そういう下ネタはもうちょっと
オブラートに包まないと!」
とか、
「なんか下品だからワロタワロタ言うなっ!」
とかも、
人によって『好き嫌い』がありますからね。
===================================
心配しなくても人間はAIには絶対に負けない
についての筆者の考えるところは以上となります。
ただし、
以下のことを注意しなくてはいけない、
という心得るべきことがあります。
【1】AIの言うことを真に受けてはいけない。
筆者はもしかすると、
アメリカのようなドライな国は、
AIの研究を良いところで止めちゃうのではないかと
想像しています。
というのも
我々システムエンジニアの存在意義というのは、
システム開発のイニシャルコスト
+システム運用のランニングコスト
が
そのシステムによって圧縮できる
人件費と比較して多いか少ないか
で決まる訳です。
頑張ってシステムを作って運用しても、
人間を雇って作業をさせる方が安ければ、
わざわざお金をかけてシステム開発なんぞは
しないわけです。
このAIの研究開発についてもしかり。
「コンピューターに毛が生えた程度で、
まあ判断材料の提示っていうところまでをAIに担当させて、
それ以降はやっぱり人間が判断するべきなんだろうなー。」
というのを落としどころとして、
それ以上はいくら頑張っても限界が見えているから、
以降の研究開発の投資を打ち切る、
というのがアメリカらしい判断だろうと思います。
ところが、わが日本は。
国民性がそうだから、
と言ってしまえばそれまでですが、
一旦始めたものを止めるというのが、
どうにも苦手、できないような感じがします。
「もう限界が見えてるから、
これ以上やっても駄目だよ」
と分かっていながら誰もストップをかけない。
で、想像されるのが、ある程度研究が進んで、
「結局AIってやつはいい加減な回答しかしない」
っていう前提であるにも関わらず、
無理やり利用しようとして、
「いや、AIがこう言ったから、これが正しいんだよ!」
とコンピューターごときに責任を負わせるような判断をする。
例えば、国会議員や中央省庁の官僚が、
「ラブホテルが多いと女性が活躍する。」
を見て
「うん!じゃあラブホテルに補助金出しちゃお!」
というようなことを
言い出しかねない。
これ、今の日本の状況を見て
「そんな馬鹿な」って、
手放しで笑えますか?
我々自身がAIの言っていることを真に受けない、
またお上の偉い人たちがこういうことを
考えていないか監視をしないといけませんね。
【2】AIとの勝負の仕方を考えなければならない。
今回の記事ではタイトルを
心配しなくても人間はAIには絶対に負けない
としましたが、途中で、
「絶対に勝てない部分がある」
としました。
繰り返しになりますが、
記憶できる量と記憶する速さ、(HDD)
一度に考えることのできる量、(メモリ)
一度に考えることのできる量、(メモリ)
判断の速さ(時間当たりの判断の回数)(CPU)
これらは絶対にコンピューターには勝てません。
しかし残念なことに、
小、中、高の旧来の学校教育というものは
これらのトレーニングを行うものに他なりません。
じゃあこれらのトレーニングが
全く無駄なのでやらなくて良い、
というものではなく、「頭の体操」として
依然として必要であるとは思います。
が、それだけでは不十分で、これに頼っている、
つまり「学歴」なんていう社会に出てから
屁のツッパリにもならないものに
頼ろうとするような姿勢でいると
必ずAIに負ける、もしかすると職がない、
ということになりかねません。
では、対策として何が必要か。
これも同じように途中で触れましたが、
コンピューターには絶対に負けない部分であり、
かつ学校ではなかなか明示的に教育、
トレーニングがなされない部分の
「抽象的思考 ⇔ 具体的思考」
「右脳思考 ⇔ 左脳思考」
を徹底的に訓練する、
この部分で勝負する必要があると思います。
筆者は過去一時的に学習塾に関する職にあった時期があり、
その際に具体的にこうすれば鍛えられる、
というメソッドを考案し生徒に実践したことがあります。
まあ、その際は差し当たって旧来の勉強が大事で、
一回やってみただけで効果云々のところまでは至っていません。
ただ、これは
「AIに負けない人材になる」
というようなことにもつながり、
また現代の若い人の
「コミュニケーションが苦手」
というようなことも解決できる
良いことであると思いますので、
是非当ブログ上で別の機会にご披露したいと思います。
乞うご期待。
===================================
<以降、余談>
もしかすると、人間がAIに支配されるかも知れない未来。
この実現は今の社会常識でいうとまずありえません。
ただし、常識はずれの無茶苦茶な計画が発生すれば
もしかすると未来が変わるかもしれません。
「今の社会常識」を具体的に述べると、
「費用対効果」です。
つまり、「費用」をかける、
何か研究開発を行うに際しては、
必ず目的とする「効果」を期待する。
システム開発にせよ、AIにせよ、
何かが効率化、自動化されて、
人件費が安く上がって利益が上がる、
これがあるために投資をするわけですね。
なので、この効果について、
「正解」を求められることになり、
「正解」を出すためのプログラムが要求されます。
ところが。
もし、どこかのマッドな大金持ちが、
以下のような発想に至ったとしたら。
「いや、特に正解とか、効果は期待しないんですよね。
人間の性善説と性悪説を検証するための実験なんです。
現代社会のあらゆるデータを総合して、
色んなことをコンピューターに考えさせて、
これが正解と定義せずに
自分で自分をイノベーションさせて
結論を出すところまでもっていって、
しかも具体的な行動を起こせるロボットに搭載したら。
どんな風に行動するかで人間の本性が分かるかも。」
どんな風に行動するかで人間の本性が分かるかも。」
…
プログラムを人間が書いている間は、
あくまで人間の制御の下に動くことになるのですが、
コンピューター自身が自分のプログラムを書き換える、
自分で自分をイノベーションさせて
考え方を変えるようになると、
これは本当の意味で人間に近づくことになります。
その時、人間が生まれもって善なるものであれば、
特に問題はないのですが、
悪なるものであった場合に手が付けられなくなります。
…
大昔、筆者が中学生くらいの時に、
「メタルマックス」というシリーズのゲームがありました。
まあよくあるドラゴンクエスト的なRPGで、
自然環境が破壊された近未来の荒廃した原野で、
どこからか沸いて出てきた殺人マシーンと戦い、
自分自身と戦車をパワーアップして、冒険を進める、
みたいな。
で、なぜ急に「メタルマックス」なのかというと、
その最後の敵というのが非常に面白く、
以下のようなラストシーンでした。
----------------------------------------------------
ノア(メタルマックス)
環境汚染が取り返しの付かない所まで進んだ地球。
それを救わんがため、人類は「地球救済センター」を建造し、
科学者によって作られたコンピューター。
そして、人類の知恵ではどうすることも出来なくなった
地球の運命を託された。
ノアは、その依頼どおりに、数え切れないほどのパターンで、
どのように地球を救うべきか、考え、考え抜き、考えつくした。
しかし、どのようなパターンで考えても、
その結論は、いつも1つに集約されていた。
「人類が人類であり続ける限り、地球は破滅する!」
人間の身勝手と地球の救済が両立できないことを知ったノアは、
皮肉にも「地球救済センター」の名前どおりに、
地球を救うべく人類を抹殺し始めたのだった。
なぜなら、人類の活動が地球の汚染を招くなら、
その活動を圧倒的にスケールダウンさせれば、
破滅は免れると考えたからである。
その結果、誰も飛ばした覚えの無いミサイルが飛び交い、
世界中の都市は壊滅し、人間の文明は過去のものとなり、
もはや人類は地球の覇者ではなくなった。
後に言われる「大破壊」であり、
メタルマックスシリーズの発端となる事件とも言えるし、
世界観の大元になった者とも言える。
ただ、そんな地球救済プランを計算している最中、
その結論に絶望にも似たものを覚えたノアは、
自身も想定外であろう「自我」を持つに至っていた。
そして戦いのさなか、その本音をぶっちゃけるのだが……。
「チャンスなのだ···
この地球で唯一、完全な意識と知性を持つ存在が、
すべてを管理し 統治する···。
純粋なる 知性···
それでもわたしを 破壊するのか···?」
その身勝手さは、まるで人間のようだった。
----------------------------------------------------
孫さんがクレーマーを自動で退治するように
自律的なプログラムをペッパー君に施して暴走しだしたら、
こんな未来になるかも。
関西弁を話しているだけで入店拒否とか、
薄毛の人は変に優遇されるとか。
まあ、それはそれでありかも。
けど、「本当にヤバい!」となった時。
その時は是非とも皆さんに
人類のために決死の覚悟で
以下をお願いしたいと思います。
「バッテリーを抜け」
(ただし補助バッテリーも忘れずに)
===================================
人工知能と友だちになれる?: もし、隣の席の子がロボットだったら…マンガでわかるAIと生きる未来 (子供の科学★ミライサイエンス)
0 件のコメント:
コメントを投稿