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はい、皆さんこんにちは。ネットビジネスアナリスト、横田秀霖です。
今日も人工知能AIについて振り返っていきたいと思います。
前回からですね、1ヶ月まとめてコッドキャストをするという形になりましたので、
今日はですね、2019年の8月分ですね、の人工知能AIに関するニュースを振り返りながらですね、
私の意見の方を添えてですね、皆さんにお届けしていきたいと思います。
では早速ですが、まずこちらの方からですね、見ておきたいというかお話ししていきたいと思うんですけど、
1つ目なんですが、こちらのニュースなんですね。
AIが自分好みのアニメ美少女を自動生成してくれるWife Lovesで俺の嫁を作ってみたというものからいきたいと思うんですが、
今ね、リンナというマイクロソフトのAIがあります。LINEの中で動いているのがありますけど、
これらのものが出てきたことによって、なんかですね、もう彼女がいらないとかですね、いうような話が出てきていますが、
今度はですね、彼女じゃなくて嫁を作ってみたというものですね。
私が最近見ているテレビのドラマの中で、あなたの番ですというね、通称アナバンというようなテレビドラマの中でも、
奈々ちゃんというですね、女の子が亡くなってしまったんだけど、AIとしてですね、喋っている様子なんか出てますが、
このようなものっていうのがこれからもどんどん出てくるんでしょう。
そしてそれがですね、ホログラムみたいな形になって、実際に目の前にですね、このようにバーチャルに現れたりとか、
もしくはVRを使ってゴーグルをかけるとですね、彼女が見えるみたいなことになってくるんでしょう。
そういうね、AIによってこれから進んでいくことが確実に起きるわけなんですが、ただ実際にはですね、それがあったところで、
子どもは増えないわけですよ。じゃあ子どももロボットを作っていけばいいのかって話になってくるので、
果たしてそうなってくると、人間というものの定義とかですね、変えなきゃいけないような話になってくるんですよね。
なんか不思議な世の中になってきたなって気がいたします。
はい、では2つ目のニュースに行きたいと思いますが、こちらです。
人間のキャッチコピーをついにAIが強化ということで、JPモルガンがAIキャッチコピーを採用することになりました。
これも前、ポッドキャストの中でも話したことあるんですが、キャッチコピーを誰が考えるかというときに、
まず1つ目にやらなきゃいけないことは、過去のキャッチコピーと被ってはいけないということ。
これはAIのほうがですね、検索して探せばわかるわけだし、今までだって人間が検索してですね、過去のと被ってないかってやってたわけなんですが、
そしてあとは組み合わせですよね。自分たちの業界でないもののキャッチコピーを基に自分たちの業界に置き換えてみるとかですね。
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こういうような形でやっていくと、それはもうアイディアを出す数はですね、絶対に人間に勝てないですね。
勝てないんですが、最終的にそれを決めるのをAIが決めることはできないということなんですよね。
だからそのAIが出してきた案が、人間が出してきたコピーライトにも良ければ、それはしょうがないですって話なんで、今後もこういう流れは進んでくるのかなという気がいたしますよね。
はい、続いてのニュースなんですが、佐賀急便、1日100万枚の電票入力をAIで自動化、約8400時間分の人力作業を削減というニュースがありました。
これもね、もうAIって言葉を使わないでほしいんですよね。別にコンピューター側でいいじゃんって話なんだけど、
ここで言ってるAIっていうのは、大したAIのことを言ってるわけではなくてですね、最初に入力した情報を指示通りやっているようなものを言っているので、これをもってAIと言わないでほしいんですが、
AIというとニュースになるんですよね。
はい、続いていきましょう。AIが作成した文章を見抜くAIツール、ハーバードダイナが無料公開ということで、
これもね、最近よく話題になっていることなんだけど、AIがやったことを、人間がやったかAIがやったかね、フェイクニュースなんかもそうなんだけど、
それを見抜くAIツールっていうのを作るっていうふうに言うんですが、その見抜くAIツールを見抜けるAIができたらどうするんだって話になって、結局いたちごくなんですよね。
だって結局、AIが作成した文章を見抜くAIツールは人間が作っているわけで、その人間が作っているAIツールを見抜けるAIをまた人間が作ればですね、さらにそれを脱し抜くですね、AIができるわけですよね。
これはもう、いたちごくでこんなことやっててもキリがない話なんですけど、まあまあよくある話ですね、矛盾ってやつですね。
はい、続いていきましょう。AIロボットがゴミ分別、需要高まる新たなフィールド。これはですね、画像認識というものによってですね、多分分類していくと思うんですが、
あとは、例えば昔であればね、鉄であればとかね、磁石でですね、分別していたと思うんですが、今まで人間がやってた部分がここら辺が省力化されればですね、
かなりニーズあるかなという気がいたしますので、期待したいところですよね。
はい、では続いていきましょう。ピアノ練習、AIは教師ということで、そうなってくるのかという感じがするんですが、
ピアノの練習をするときに、例えば今まであれば鍵盤が勝手に動くみたいなものがあったんですけど、
結局、正しいことをやっているのに対して、それに対してですね、間違ったら正すっていうことは簡単にできるわけなんで、AIでも全然いいと思うんですけど、
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問題は教えてもらっている人のモチベーションがAIで保てるかどうかだけだと思いますね。
むなしくならないのかとか、例えば間違ったときに励ましてくれるのかとか、例えばよくあるあるですけど、先生が可愛い女の子だからねとか、
その子が美人だから勉強しようと思ったり、モチベーションになったりとかするのかというものが、AIに関してはないわけですよね。
だから、単純に勉強したいとか教えてもらいたいということで、モチベーションが動くのであれば、僕は全然AIでいいと思うんだけど、
実際のほとんどの人は実はそうじゃないところにあるんじゃないかと思うんですよね。
だから、例えば学校の先生なんかも、結局その人気がある先生と人気がない先生というのは、教え方が上手下手とかですね、知識があるないということでは多分ないと思うんですよね。
だから、同じ教科書を教えてるわけなんで、ちゃんと免許取ってるわけなんで、ある一定水準以上にいってるのにやっぱり差が出るっていうのは、やっぱり個性の部分になってるんじゃないかなと思いますよね。
AIもね、個性を出していけばいいので、今後は個性のあるAIがいっぱい出てくると思うんですが、はい、では次行きましょう。
AI搭載の殺人ロボットには人の責任を残す必要があると。これね、多分ね、こういう話になってくると思うんですよね。
殺人を犯すロボットが出てきたときに、それが人間の責任にならなければですね、そうすると、仮にロボットが殺人を起こしたときにですね、それに対して罪に問えないわけですよね。
でも現時点でも、既に機械を使ってる工場とかで、殺人というかですね、亡くなってしまう事故があって亡くなってしまう場合に、実はそこをロボットがやってるわけなんで、
そこのときに、業務過失とかね、というような形で、その工場の人たちに対して責任はありますけど、そこで問題になってくるのは、意思が出るかどうかっていう問題なんですよね。
その意思を持って、プログラムでやっていくのではなくて、自発的に意思を持って殺人を行えるかどうかって判断になるんだけど、でもそれをですね、
自発的なことをできるようなプログラムを作っていってるのに、人の責任を残す必要があるかってところまで来ると、ちょっと難しい問題かなって気がいたします。
まあ仮にね、その意識を持たせるとか、自我を持たせるってことを認めなくするんだれば、人間に近づくAIはできないっていうことになるので、だから結局ここはもう諦めるしかないってことですね。
人間と同じようなAIは作れないって話になるんですよね。はい、では次ですが、こちら。みんなAIを難しく考えすぎ、本当に必要か考えてと、AIに振り回される会社の共通点ということでありますが、
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これも最近僕、コンサルティングしてる時にもこの話をすることあるんですが、確かにチャットボットとかね、ボットを導入したいって気持ちはよくわかるんだけど、本当にそれいるのって話で、景気削減できるとかね、自動でできるからかっこいいとか
ということはあるかもしれないけど、そこまで今考えるべき問題なのかなっていう気がいたします。それよりも今やっておくべきことは、データを集めたりすることとか、お客さんに対しての答えをたくさん用意しておくことは大事ですけど、
なんかそこのAIに振り回されて利益を圧迫するとかですね、手間を取ってしまうっていうのはちょっとどうなのかなって最近思うんですけどね。結構こういうことが起きてます。だからといってAIを使うなって話ではないし、AIに任せてもらいたいって気持ちもよくわかるんだけど、ちょっと度が過ぎてるというか傾向もありますね。
はい、続いていきましょう。AI翻訳が人間語へ、言葉の壁崩壊へっていうのが出ました。これね、有名な話があって、例えば、He is big star みたいなものがあったときに、例えば彼は大きい星であるということなんですよね。
スターっていうのは星であって、ビッグはビッグなんだけど、実際には星っていうことを言ってるんじゃなくて、彼はそのぐらい大きい存在だっていうね、すごい人だっていうことを言ってるわけなんだけど、実際に翻訳で難しいところっていうのは、その例えとして使ってる部分に関して、果たしてそれをですね、AIが翻訳でできるかっていう問題があるんですね。
ただ、一般的には人が言ってることに対して、例えば今ビッグスターって言ったことも、過去にビッグスターっていう例えをしていればね、全然問題なんだけど、新しく発言をしていくときに、同じことを言ったんで面白くないから、新しい例え、新しいフレーズを考えて伝えようと思ったときに、やっぱりこの部分っていうのは人間の方がまだ優れてる部分かなって気がいたしますが、
これも時間の問題でAIに駆逐されていくんじゃないかなと思いますけどね。
はい、そして次です。新井範子さんですね。シンギラリティ、ノースアルダムスと一緒ということで、これ新井教授のAIに関する本もなかなか面白い本なんだけど、シンギラリティは起きないっていうことを言ってて、ノースアルダムスと一緒で、そういうふうに冴えてるだけだって言ってるんですが、
僕もね、穴勝ち間違いではないと思ってるんですね。彼女が言っていることは、AIも大事だと。人間に近づけるAIを作ることも大事だけど、それ以上に大事なのは人間の能力をもっと上げるべきだと。
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だから、AIを作れるような人たちっていうのは賢い人たちで、その人たちによって賢いAIが作られるのは別に悪くはないけど、でも一方で人間としても落ちこぼれているような、読解力がないとか、物事を考えないという人が増えていく。これが、AIが出てくると、ますますね、そっちに取っていかれるので、人間の場所がなくなっていこうが問題だと思っていて、本当そうだと思いますね。
仕事を奪われるどころかですね、奪う仕事さえない、AIに奪われる仕事さえないという状態になったらどうするんだということを言っているわけですね。
そして、AIの品質を人間の水準に近づける、AI参加型のAI開発とはというようなニュースなんかも入ってきていますし、あともう1個お話ししたかったのが、AIがお客の警戒を解く、高嶋がオーダーする通り場で人工知能導入の背景というのがありました。
これ、なかなか面白いニュースだと思いましたね。つまり、人間だと恥ずかしかったりとか、照れがあったりとか、例えばプライドがあったりするんだけど、相手がロボットであればそこまで考えないので、
だったらその方が接客としていいんじゃないかって話で、今後こういうロボットみたいな接待が増えていくんじゃないかなというようなことがここに言われているわけなんですね。
今回、2019年8月に関するAIに関するニュースを振り返ってきました。また1ヶ月まとめて9月の終わりごろお届けしますので、よろしくお願いします。
ネットウェブサーナリスト、横田修理員でした。ありがとうございました。バイバイ。
