AIと倫理の関係
宮武 徹郎
皆さんこんにちは、草の幹です。 宮武哲郎です。
草野 みき
Off Topicは、アメリカを中心に最新テックニュース、スタートアップ、ビジネス情報をゆるく深掘りしながらご紹介する番組です。
今回のトピックは、仕事とパーソナル、AIの曖昧な境界線について話していきたいと思います。
宮武 徹郎
第4回目。 第4回目ですね。ちょっと長く続きすぎてる気がするんですけど。
草野 みき
いや、そんなことはないと思いますけど。
宮武 徹郎
実はこの3回分話したかった一番の理由は、この4回目のためっていうところなんですけど。
草野 みき
一番最後がやっぱ重要。
宮武 徹郎
そうですね。個人的にこの境界線っていう言葉が、すごい大きなキーワードになってくるかなと思っていて。
特にそのAIが、よりパーソナルの中でも、いろんな場所で浸透する中で、
どこまで浸透していいのかとか、
そこの中での、自分の中での境界線みたいなのも、いろんなところが、いろんなバウンダリーがあると思うので、
そこについて、そのAIがどこまで入り込むかっていう話を、もっともっと考えないとなっていうところで、
今回このトピックにしているんですけど。
AIエージェントと雇用の課題
宮武 徹郎
そもそも、人を採用する時とかもそうだと思うんですけど、
今、過去3回分で、そのAIエージェントが普及するみたいな世界について話していたと思うんですけど、
個人がそのAIエージェントを使うのが当たり前みたいな話をしてたじゃないですか。
草野 みき
はい。
宮武 徹郎
それが、一つのAIエージェントを使うのか、複数のAIエージェントを使うのかわかんないんですけど、
一人の各従業員が自らAIエージェントを使う中で、
誰か新しい人を採用した時に、その人が持っているAIエージェントをそもそも一緒に連れて行くのか、
採用した時にAIエージェントを与えるのか、ゼロからAIエージェントをその人が育成するのか、
そこのAIエージェントは誰のものなのかみたいなところが、思った以上に明確になっていなくて、
これからすごい議論されるだろうなっていうところかなと思いました。
草野 みき
より明確になりますよね。退職した後の何をどこまで持っていくかみたいなところって、境界線がわからないですよね。
宮武 徹郎
そもそもスタートとしてAIエージェントが自分のものを、個人的に自分各それぞれの人がAIエージェントを持っていて、
会社も提供はできるんですけど、基本的に自分が持っていて、そこに対して会社へのアクセスができるできないみたいな、
いわゆる一人の従業員を採用すると同じように複数人の従業員を採用しているだけで、そこに対してそのAIエージェントがアクセスできるデータが限られているというところで、
退職した場合にそれが切られるっていう話でもあると思うんですけど、
これ若干問題が起きるなっていうところは、やめたときに過去情報をAIエージェントが持ち続けるべきなのか。
情報管理の難しさ
宮武 徹郎
それは会社の情報ですね。
でも、メールとかだと基本的にアクセスがユーザーはできないですけど、覚えてるものは基本的にOKじゃないですか。
記憶を消せるわけじゃないので。
でも、AIエージェントですと、そもそもそれが記録されてるので、ある意味記憶でもあり、ある意味データのレポジトリでもありっていうところなので。
草野 みき
映画だったら、記録しちゃったら殺すしかないみたいな感じですけども、どうしようもないですよね。それを持っていけたら。
宮武 徹郎
多分なんですけど、過去情報とかを基本的に削除されるのかなっていうのは思うんですけど、
ただ、これでさらに問題が出てくるのが、そのAIエージェントがいろいろ活用するにあたって学ぶスキルとかプロセスとか、
会社内で、別に会社の情報を使ってではなくて、例えばその会社に10年間いたときに、ある一定のリズム感とかプロセスとか、
仕事のやり方、そのAIエージェントとの付き合い方を人が覚えるわけなので、
そこまで削除されたら、そもそもその人が次に転職したときに、それをもう一回ゼロから作り直さないといけないっていうのもおかしい話だと思うので。
草野 みき
デバイスというかOSの話もそうじゃないですか。別のデバイス、そのAIのアシスタントみたいなのがそもそも、
AppleからGoogleに乗り換えたときに、それの移行できるのかできないのかみたいなのとか、
そういう話でも、そこのレイヤーも似たような問題がありますよね。
宮武 徹郎
そうですね。草野さんが言う、そこのOSの入れ替え代わりってどういう。
草野 みき
自分のパーソナライズされたAIのOSを、別のデバイスなのか、別のOSに乗り換えたときに、
それの情報って引き継げない、引き継げるのかもしれないんですけど、
そういうようになったら便利だなと思うんですけど、そこのプラットフォームに依存しちゃう問題も似てるのかなと思ったんですけど。
宮武 徹郎
そうですね。そこに関して、OSが会社のOSなのか、自分のOSなのかによって違う気はするんですよね。
例えばですけど、AIエージェントが、今まで10年間一緒に仕事をしているAIエージェントがいますと、
これだけ一緒に付き合いが長いので、自分の例えばメールのフィルタリングの仕方とか、
例えばこういうメールはこの人にとってより重要だとか、
それのプライオリティ付けのやり方ってゼロからスタートするべきなのか、
そのスキルは別に個人のスキルでもあるので、
AIエージェントがどこまで個人のエクセンションになってるかわかんないですけど、
いわゆる個人で学ぶようなスキルがAIエージェントに反映された場合に、そこまで削除されるべきなのかっていう話ですね。
そこがすごい難しくて、それを削除せずに、会社へのデータを削除しないといけない。
それってすごい曖昧なことでもあって。
草野 みき
でもそうですね、前回話したみたいな、そこのフロー、細かいフローみたいなところもカルチャーをちょっとだけ浸透してるやり方になる気がするので、
それを別の会社に行った時に、転職した人がみんな前の会社のやつを引き継いでやってきたら、
新しい会社のカルチャーがグチャッと1からフレッシュな状態で来てほしいっていう気持ちもありそうな気も。
宮武 徹郎
どうなんですかね、個人的にはその人の生産性を求めるために、例えば引き抜いていた場合、その生産性がだいぶ落ちる気はするんですよね。
どこまでAIエージェントに委ねるかっていう話はあるんですけど、その仕事を。
でもなんかそれによって、それをゼロからもう1回リスタートしないといけないってなった場合に、そこのオンボーディングが逆にすごい時間かかったりするので。
個人的には、例えばメールの見方とか、仕事のやり方の部分に関しては、引き継げるようにはしてほしいですけどね。
草野 みき
そうですね、ソロの1人だけのやつだったら引き継ぎたいですね。何かの申請の仕方とか、コミュニケーションのチャットのルールみたいなのとかは、引き継いだら結構大変そうだなと思ったんですけど。
宮武 徹郎
そうですね、ここもどういう形でAIありきの組織からAIありきの組織に行った場合の話になる気はするんですけど。
多分組織内で全体のルールみたいなものが書かれてはいるので、そこも自分のAIエージェントがそこにアクセスするときに、そのルールにある程度従わないといけないみたいな形になると思うので。
そういう意味である程度のカルチャーを保たれながら、個人のスキルセットに邪魔しないようにっていうのがなんとなくできるのかなとは思うんですけど。
でも、この情報がどこまでこれが会社のものか、個人のところに行くべきなのかっていうのが、より判断がしづらくなるなって思うので、今までですと基本的にアクセスを切ればいいだけっていう話。
あとはコピーしないでくださいとか、そういう割とベーシックなことだけだったんですけど、そもそもAIエージェントって、それを情報収集してそれを保管してしまってるので、データ、そういう意味だと、もしかしたらデータのアクセスがレンタル式になってるみたいな。
草野 みき
やめたときに、ごっそり取れるようにするみたいな。
宮武 徹郎
でも、それも結局、本当に現実的なのかっていうところがあるので。
草野 みき
でも、できそうな気もしますよね。
宮武 徹郎
いわゆるできるとは思うんですけど、AIが学んだことが、そのデータをベースに学んだ場合に、何かのスキルを、それってそのまま消されるのか。
例えばですけど、新卒の方が会社に行って、その会社がトレーニングを通して、その人とその人のAIエージェントにメールの書き方を教えたとしましょうと。
それって、会社会社のものなのか、そのデータは。
草野 みき
例えば教えるっていうのはどういう感じですか?
宮武 徹郎
例文を渡したりとか。
でも、それを吸収するわけじゃないですか、AIエージェントが。
データとして。
でも、それがレンタル式でしかアクセスできてなければ、それが取り返された瞬間、メールの書き方がわかんなくなるみたいな可能性ってあるのか。
それもそう、それがそのスキルを学んだとなった場合、何かそれって結局データを返してないっていう話になるので。
なので、場合によっては、会社にとってはあまりフェアではないかもしれないんですけど、
基本的にインプットとアウトプットの、よくAIモデルを訴訟するときの問題と同じような課題かもしれないんですけど、
個人的に何かインプットした場合、何か学んだ場合は、その人のノウハウに入ってしまうので。
それに対してアウトプットがすごいコピーしたり、秘密のものを渡してしまったらアウトっていう話になると思うので。
場合によっては、情報のアクセスとかインプット自体はある程度してもいいのかもしれないですけど、アウトプットのほうが。
草野 みき
でもここまで、メールの書き方とかだったら全然いい気もするんですけど、
具体的な情報データ、例えば数字的な売り上げの話とか、
もうちょっと細かい社内の情報のセキュアな話はカットできるようにするとかは必要ない気がするんですけど、
どこでレイヤーを区切るかというか、それは難しそうですね。
宮武 徹郎
そうですね。ただ一応、理論上ではあるんですけど、これは絶対使えませんみたいなルール設計に会社側がした場合、
AIエージェントのほうがそれをたぶん従うはずなので、人間より。
そういう意味だと、よりそこのルールをしっかり作ることができればいいんですけど、
ただそこもすごい曖昧なものとかがいっぱい出てくる気がするので、そういう課題はすごい出てくるなと思いますし、
今たぶん前提として、従業員がAIエージェントをそもそも持つっていう話なんですけど、
それも会社側が嫌うケースもある気はするんですよね。
なのでそうすると会社側がAIエージェントを提供するみたいなパターン。
場合によっては初期はそれでいいかもしれないんですけど、結局そうするとより会社を辞められなくなってしまう。
本当にゼロスタートで次の会社に行かないといけなくなるので、個人的にはこれが最初は会社が提供するんですけど、将来的には個人がそれぞれ持つような時代になってくるのかなと思いますけどね。
草野 みき
やっぱりでもその今の時代もめっちゃそのAIエージェントが普及してない世界でもこのリアルな人で完全に情報を遮断することってできないじゃないですか。
人がそれ見ちゃったらもう人に話せちゃうし、それが真実かどうかちょっとまた合間になっちゃいますけど、
AIエージェントの普及と課題
草野 みき
もしかするとスクショ撮ったり、別にディールの事件みたいなスパイ送り込むみたいな、別にもともとこの会社好きで入ったんですけどみたいな、なんかそういうふうにプレテンドすることもできる中で、
でも逆にAIエージェントが普及したら、それのここから情報が漏れたっていうのが追跡しやすくなるのかなと思って、だから逆にそのやるリスクの方が高くなるから、やらない、なんかできるけどやらないみたいな。
宮武 徹郎
たぶん2つ課題があって、まずはそのAIエージェントがアクセスできるデータ量が半端ないので、なのでたぶん普通のそのスクショ撮るっていう以上以上のデータ量にアクセスできちゃうっていうのは、しかもそれは覚えてるとか保管できちゃうっていうところが一つの課題かなっていうところと、
2つ目の課題としてあるのが、もしエンドユーザーがAIエージェントを持った場合、そうそう、その人の所有物なので、そこに対して追跡するのはプライバシー的に侵害するんじゃないかみたいなことを誰かが言いそうっていう。
草野 みき
そして、所有物、会社から得た情報は共存の所有物になるとかダメですか?その情報を引っ張ってきたら、まあ会社のものでも半分ありますっていう。
宮武 徹郎
情報自体はたぶん会社のNDAとかである程度守られているっていうところで、なのでまあたぶんおそらくそれを、もしその人が見つかった場合はその人が責任を取るっていうことになると思うんですけど、なんか追跡みたいなことをやるのがたぶん難しくなると思うんですよね。
結局そこってじゃあどのルートで来たのかみたいなところは、会社内であれば会社が全部所有してるので、なんか追跡しやすいと思うんですけど、なんか個人のものとかになってくると、そこの、そこにじゃあどうやってアクセスを求めるのかみたいな、それを結局、まあそれっていわゆるその人の家に忍び込んでその情報があるかっていうのをチェックしに行ってると、というふうに見られちゃうので。
なんでたぶんそこはすごい難しくなるのかなっていうふうに思いますよね。
なんかここの、AIエジェントをそもそも所有するのによって、そのデータがどういうふうに扱われるのかみたいな話は一つ気になってるポイントでもありますし、なんか個人的に一番気になっているのが、
過去オフトピックで何回かセベランス、Apple TVプラスのドラマシリーズについて話していたと思うんですけど。
草野 みき
みんな見ましたか?みんな見ましたか?
宮武 徹郎
くさのさんがカメラ目線でしゃべりかけて。
草野 みき
今日もこの話をします。
しつこいようですが。
宮武 徹郎
まあ、すごいいいコンテンツなので。
草野 みき
いいコンテンツ、はい。
宮武 徹郎
なんかそのセベランスについてなんかすごい考えてたんですけど、今まで以上に、なんかその5年前にこのドラマが出るのと今出るので、なんか意味が違うなと思っていて。
で、まあなんかそのセベランスのドラマのすごい簡単な、そのドラマの中でその仕事場とそのパーソナルの記憶をいわゆる分けられる、そこの記憶を切ることができるっていうところで、
仕事場の自分とパーソナル自分のアイデンティティが違うっていうか、記憶がないので何やってるかわかんないみたいな話だと思うんですけど。
なんか多分、もともと多分僕が最初にこれを見てたときに、多分なんかいろんな人がその仕事場の自分、仕事が面白くないとか、なんで退屈だったりするので、その記憶を忘れたいみたいな話とか、実際その作った人がそういう経験があったっていうところで始まったと思うんですけど。
だからこれが実はなんかすごいそのAIがその組織内とか仕事場により導入されるときに、なんかそのすごいその人間に対してのセベランスではなくて、AIエージェントに対してのセベランスで起きるのかなっていうふうに思ったんですよね。
で、なんか多分そのこれもなんか多分マイクロソフト CEO のサティアナデラさんが言っていたんですけど、なんかその仕事場のメールと個人用のメールって基本的に分けてるじゃないですか、いろんな人って。
だからそれと同じように仕事場のAIエージェントとパーソナルのAIエージェントで分けるべきだと、なんかそういう話をしていたんですけど、それってどう思います?
草野 みき
宮武さんもそうかもしれないけど、もう完全に分けるのはなんか違うかなって気がするんですけど、一緒にするのも違うかなっていう。なんかまあありきたりな回答かもしれないんですけど、でも結局そのセベランスの話もそうですけど、結局違う自分であって同じ自分でもあるっていう。
仕事がプライベートにつながることもあるし、プライベートが仕事につながることもあるっていうのは実際リアルな世界でも起きてるし、で、っていう意味だと完全には分けられないけど、一緒に全く同じ人物っていうのも違うのかなっていう気がします。
境界線の理解とコミュニケーション
草野 みき
で、あと日本とアメリカのカルチャーもちょっと違うので、なんかそこの部分でも、なんか国のカルチャーというか、まあ会社のカルチャーも細かく言うとそうかもしれないんですけど、なんかちょっと違うかなって気がしますよね。
宮武 徹郎
これもその従業員がセベランスを受ける、その人間の従業員がセベランスを受けるのと多分AIアジェントが受けるのでも若干違うと思うので、まあそのAIアジェントをそのよりツールとして見るのかによって多分ツールですと多分より分けるって多分言いやすいと思うんですけど、でも結局そのある程度AIアジェントが自分に対してのパーソナリゼーションをしてくるわけなので、
なので、なんかどこまでその個人そのパーソナルの情報を仕入れるべきなのか、どこまで仕入れないべきなのか、で、それって結局そのすごい軽く言うと、その2つでだけで分けるべきなのか、結局いろんなアイデンティティを人って持ってるわけじゃないですか。
なんかその家族に対するアイデンティティもそうですし、友達に対するアイデンティティもそうですし、仕事場でも上司に対するものと同僚に対するものと同期に対するものと後輩に対するアイデンティティって場合によってはちょっとずつ変わるじゃないですか。
この人にはこれを言っていいけど、この人には言わないとか、こういう言い方でするとか、こういう言い方をしないっていうところを、だからどこまでそれはAIが把握するべきなのか。
草野 みき
より複雑になりますよね。さっきの一番最初の会社と事業員のデータ問題に追加してさらに複雑だなって気がするんですけど。
でも本当に混じってますからね。なんか結局プライベートなところを見せてることが仕事になったりするし。
宮武さんはどう思いますか?それどこまで分けるべきだと思うんですか?
宮武 徹郎
すごい難しい質問だなっていうところで、理想は分けるべきではないと思うんですよ。
全部一つのAIだと思っていて、でもその中でAIがそこの境界線を理解してくれるっていうところだと思うんですけど、多分仕事においてはそれが許されない気がするので。
草野 みき
というとどういうことですか?
宮武 徹郎
分けないといけないっていう風になると思うんですよね。
ただそこまで結局じゃあフリーランスの人はどうするのかとか。
草野さんがさっき言ったように仕事場でパーソナルの情報をちょっと与えるときに、それは人間がやればいいっていう話かもしれないですけど、それに対して人間が仕事場で言ったときにAIエージェントはそれを学ぶべきなのかとか。
そういう課題も絶対出てきたりもしますし、場合によっては仕事の人たちと飲み仲間になったときに、パーソナルな生活で出てきたときにAIエージェントはそれをゼロから学ぶべきなのか、ある程度情報があった中で進むべきなのか。
そこら辺が、これがその人間のすごい強みでもあるなっていうふうに思いますよね。
その境界線をなんとなく理解しながら、いわゆるコンテクストをすごい理解しながら生きていってるっていう話ですからね。
草野 みき
自分で仕事なのかプライベートなのか、あらゆる人の境界線の話を、でもそれ人間でもできない人もいるじゃないですか。結局、しかも普通に一般的には難しい技術だなと思うんですよ。
それを人間が自然とできてるっていうのがすごいなと思うんですけど、やっぱりそのこれの話ってなんか一人だけじゃなくてインタラクションの話じゃないですか。自分が、でもこの上司にはもっとプライベート見せたいけど、でも上司はそこまでちょっとパーソナルスペースもうちょっと欲しいですって思ってるかもしれないって考えると、やっぱりその他者との関係性っていうののバウンダリーを
こう自分が決めても相手が容認してない場合もあるから、なんかそこの技術はなんか人間でも難しいところだなって思います。
宮武 徹郎
でも逆にそのAI生成技術だからある程度できる気はするんですよね。個人的にこれ、まあ多分そのいろんな人が多分AIを使う中であんまりなんか許容しない人もいると思うんですけど、なんかこの境界線があるすごい、草野さんがさっき言ったようにすごい曖昧なものじゃないですか。
だから時にはこの人にはもうちょっと例えば仕事場の人なんですけど、もうちょっとパーソナルなところ見せようとか、なんか家族に対してちょっともうちょっと仕事の話しようとか、だからそこの境界線を破る瞬間ってあると思うんですよ。今まで他の人に対して考えてたルールとかその境界線を。
でもそれを人が破ってAIは破れないのかっていうところはすごい個人的になっていて、個人的にはAIを破るべきだと思うんですよ。破ることができるようにするべきだと思うんですよね。
草野 みき
破ってでも違うってなる時もありますよね。人間もそうですけど。絶対あると思います。
だからそれがそこのチューニングというか、そこが結構、でもそれができるようになったらすごい良さそう。
宮武 徹郎
でもそこが草野さんが言ったポイントがすごい大事で、破ってその間違いを、その間違いがあるっていうことを多分許さないといけないんですよ。
草野 みき
踏み込みすぎた。やばっ。ごめんごめんみたいな。
宮武 徹郎
人間がAIエージェントに怒るんですよ。いや、それはさすがに言っちゃダメでしょ。
草野 みき
ちょっとプライベートな話ししてすぎるみたいな。そんな相手求めてないよみたいな。
宮武 徹郎
最悪の場合はあれですよね。よく多分、この人が嫌いだったとか好きだったっていうことをAIエージェントが言ってしまったみたいなこととかも、起きてもおかしくない世界になると思っていて。
逆にそれはそれで、その人にとって良くないかもしれないんですけど、でも大事だと思っていて。
で、これもなんかいろんなやり方でその破るっていうのがあると思うので、なんかその、自分から破るパターンもあれば、友達が破ってくれるパターンとか、同僚が破ってくれるパターンってあるじゃないですか。
草野 みき
なんとなくわかる気がするんですけど、はい、例えば。
宮武 徹郎
例えばですけど、仕事でめちゃくちゃ今、急にパフォーマンスがこの人落ちましたと。
でもなんか上司とミーティングしても、なんでかっていうのを全然言ってくれないですと。
その上司が違うその人の同僚と話したとき、最近この人あんまり調子良くないんですよねみたいな話をしたら、
いや実はって、こういうプライベートなことが起きてるから、なんか今ちょっとこういう形で。
この人はちょっとそれは言えないんですけど、でもなんか代弁してくれるじゃないですけど。
でもそれっていわゆる1個、その境界線を破ってるわけじゃないですか。
草野 みき
それは良く働くか悪く働くかちょっとわかんないですね、それ。
言ってくれてありがとうってパターン。
AIエージェントと感情データ
宮武 徹郎
だからそのリスクって絶対あると思うので、そこをAIがちゃんと読み切れるかっていう話はすごい問題だなと思うんですけど。
ここらへんに関しては、なんかそのAIエージェントみたいな思った時に、
自分自身がそこのルール設定とかその境界線の設定をある程度しないといけないですし、
いろいろ喋ってる、いろんな人と喋ってる中で多分AIがそれを学ばないといけないんですけど、
ただそれを例えば仕事用で切り捨てるとか、切り分けるとか、
例えば僕の場合だとバスケ用で切り分けた場合に、そこの境界線が読めなくなってしまうんですよね。
そうするとその境界線が読めないと、その人の人生がわかんなくなってしまうので、
本当に一部しかわかんなくなっちゃうので、そこの境界線の意識とそこを破るっていうことが、
この切り分けることによって不可能になっちゃうのが個人的にあんまり良くないな。
AIエージェントとかAIシステムとかの可能性を結構落としてしまうのかなっていうふうに思っちゃうっていうところですね。
草野 みき
人間の感情のデータって必要だと思います。
結構さっき話してて、プライベートの情報が連携されてると確かにそこの部分が関連しているっていうことがわかる気がするんですけど、
例えば、さっきの上司に、仕事がうまくいってないのは、実はこういう理由があって、みたいなのって、
めちゃくちゃ悲しくてムカついてるときに、言わないでおこうと思ってたのに、誰かが言ったら、言わないでほしかったのにって思うかもしれないし、
でも、ただ悲しいだけで、誰か慰めてほしいって思ってたら、誰かが言ってくれたら、気を使って言ってくれたんだ、嬉しいって思うんですけど、
そこの感情が同期、AIエージェントと同期されてたら、結構
宮武 徹郎
自分の感情が同期されてるかどうかってことですかね。
それは多分、AIエージェントのデータとしては集めるべきだと思うんですけど、
ただそれを、今日の感情はってよりも、常に話してる中での上がり下がりを多分察知するっていうパターンですよね。
ただそれも、結局切り分けるとそれが見えないので、もしくは一部しか見えなくなってしまうので、
そういう意味でも、切り分けるっていうのはあんまりお勧めはできないかなっていうふうに思いますよね。
草野 みき
なんか結構感情データあると、バウンダリーを、境界線を理解するのにめっちゃ良い情報だなって思いますよね。
めっちゃハッピーだったら、すごい言いたくなる。
宮武 徹郎
過去のオフトピックでも話した、そのAIウェアラブルとかの話で話したと思うんですけど、
やっぱり友達、例えば親友とかいた場合って、その人が細かい、ちょっと落ち込んでるなみたいなのがより察知しやすいじゃないですか。
ずっと長い子と一緒にいるからこそ。
草野 みき
人によりますけどね。
宮武 徹郎
もちろん人によりますけど、AIエージェントだと常に一緒にいた場合に、よりそこの違いが察知できるようになるのかなっていうふうに思いますよね。
いつもよりもちょっと回答が遅くなってるなとか、もちろん回答の仕方とかもそうですし、それに対するトーンもそうですし、声質とかもそうですけど、
それを総合的に判断しやすくなるはずなので、
それも、あとはどこまで他のデータ集めてるかどうかですけど、健康データとか一緒に集めているとか、
そういうのを総合的に見て、健康状態、メンタル的な状態っていうところもより察知できるように理論上なるはずではあるので、
そこは、一つのAIエージェントを人が抱えるべき理由にもなるのかなとは思う。
ですけど、同時に複数のアイデンティティを持ってるからこそ、そこに対しての切り分け方とか、
草野 みき
どういう境界線を作るのかっていうのは多分、なんとなくAIエージェントが境界線マップみたいなものを自ら作らないといけないっていうところですね。
宮武 徹郎
境界線マップって具体的にどういうイメージですか?
たぶん、例えば僕の場合ですと、仕事場の自分が、例えばそのポッドキャストの性格の自分がいて、
普通の仕事場の自分がいて、コンサルしてる時の自分がいて、
例えばバスケを見てる時の自分がいて、スターウォーズを見てる、スターウォーズについて話してる時の自分がいて、
家族の時の自分がいてとか、そこのいろんな自分のアイデンティティをなんとなくマッピングしながら、
何がかぶってないのかとか、何がベースとして共通のものがあるのかとか、
それはたぶん情報もそうですし、考え方とかもそうですし、人との関係性とかもそうですし、
そこら辺のマッピングを多分、AI側がすごいやってくれないといけなくなるのかなと思いますよね。
労働の自動化と人間関係
それによって自分のAIモデルができるっていう話でもあるので。
草野 みき
結構でもなんか、人のアイデンティティって揺らぎがあるじゃないですか。
それはなんか、気分もそうですし、誰かのインスピレーションによって新しい自分が生まれるかもしれない。
コアな部分がそもそもちょっと変わるみたいなこともあるから、なんか常に更新していく、その境界性のマップみたいになったら面白そうですね。
宮武 徹郎
そうですね。理論上常に情報を収集してるわけなので、そこは常にアップデートされてるはず。
AI自ら境界線を破りにいくっていうのは、たぶん割とレアなことなはずなので、常に破ってたらそれは良くないので。
そういうの求めてたら別の話かもしれないですけど。
でも、基本的にはアップデートしながら、それに沿った形でコミュニケーションをとっていて、
本当に重要と思ったとき、バイネットは外部からの指摘が入ったときにそこを動くとか、そういう話かもしれないですけど。
ここも結局どこまでAI、コンパニオン的なものが欲しいのか、アシスタント的なものが欲しいのかによって変わるのかなと思いますよね。
どこまでそこを認識させるのかっていうところはすごい難しいですし。
でも、ここに対してマッピングする技術とか、そういうことをやるスタートアップが出てきたらすごい面白いと思いますし、
正直膨大なメモリーが必要になってくるので、すごい難しいと思うんですけど、
場合によってスタートとしては仕事場だけとかの話かもしれないですし、
やり方はある程度絞った形でやるっていうところはあるんですけど、
前回もさなさんも関係性とかそういうのを可視化できるとか、そういう話をしてたと思うんですけど、
それとすごい似たようなものだと思うので、
普通に情報を集めてそれに対してアウトプットするっていうAIモデルではなくて、
より見えないものとか、あんまりデータ化しづらいデータをAIがなんとなく理解してくれるっていうのが、
個人的にはそっちの方が面白いと思いますね。
草野 みき
そっちの方がより人間らしくなれるっていうか、そこができなかったからこそ、
そこは個人的にも難しそうだからこそ気になるなと思いますね。
宮武 徹郎
人間間の問題とかをAIによってより解決できるのかもしれないですし、
今までそれが無理だと思ってた部分を、実はAIが完全に解決できるっていう話ではないですけど、
解決を加速させるためとか、より確率を上げるための施策ができるのかもしれないなと思うので、
そこに関してはいろいろ大きなチャンス、プロダクトを作るチャンスがあるのかなとは思いましたね。
草野 みき
これってでも、例えば会社とプライベートの話で言うと、企業がそれをやりたいですって言わないと結構難しい、
導入というか、これの世界というか、このAIエージェントとプライベートと仕事を分けられるのか分けないべきなのかみたいな、
それって会社の方が容認しないと実現するのが難しそうだなと思ったんですけど、別に、どういうふうに実現していくと思います?
会社からしたらリスク結構大きい話じゃないですか。
宮武 徹郎
リスクが大きいっていうのはどういう意味?
草野 みき
情報が、データが個人の方に行っちゃうっていう意味で、分ける分けないとしても。
宮武 徹郎
そうですね、多分そこに関しては何かしらのルールとアクセス周りの話になってくるのかなと思いますね。
最初は会社側がエージェントを提供して、でもどっかのタイミングで、よりエージェントの民主化みたいな名の下、エンドユーザーがいっぱいAIエージェントを持ち始めて、
そこから彼らが会社のデータをアクセスするようになって、そこで多分いろんな課題が出てくるんですけど、
最終的に多分合意されるのは、一部のデータアクセス、働いてる際はアクセスできて、それが切られて、一部が削除されるみたいな流れになるのかなと思います。
重要な情報は全部削除されて、ただそのノウハウとかスキルセットみたいなところは引き続き持ち続けられるみたいな。
そうなると多分、最終的に従業員にとっても会社にとっても悪くないのかなというふうに思いますね。
あと、過去のポッドキャストで、サム・アルトマンとかも前に言ってたと思うんですけど、
一人ユニコーンみたいな世界が来るんじゃないかみたいな話ってあったと思うんですけど、
一人の従業員で、AIエージェントしか配下にいなくて、それでユニコーン企業とかすごい価値がある会社を作れるみたいな、
そういうビリオン級のソロファウンダーが出るみたいな話ってあったと思うんですけど、
それをどっかのタイミングで出てくるとは思うんですけど、それを求める人が少なくなると思うんですよね。
今はちょっとゲームチックな感じで、それを目指すとかっこいいみたいな感じになってる。
草野 みき
より利益の高いチーム。
宮武 徹郎
それを一人でできたっていう、それを成し遂げられるっていう、しかもそれが初になるので、
そういう意味でも、たぶんそれを求めるような人がいると思うんですけど、
それを求めた後に、その後、あんまりそれがいいと思われないのかなと思いましたね。
草野 みき
それは周りが?ずっと自分が?
宮武 徹郎
周りも自分も。
結局、これ誰かがブログ投稿かなんかで書いていたんですけど、
労働がどんどん自動化されてるわけじゃないですか、こういうAIアジェントを通して。
そうすると、労働すること自体がコミュニティ化されるので、
今までは何か仕事をしてるから、人生に意味合いがあるとか、
特にあまり自分がやりたくないと思った仕事でも、
会社のためにやってるとか、誰かのためにやってるとか、家族のためにやってるっていう、
そこの意味合いがあったと思うんですよね。
でも、労働がどんどん自動化されてしまうと、そこが若干失われるじゃないですか。
で、何が残るかっていうと、人とつながりたいっていう話だと思うんですよ。
草野 みき
そうですね。
宮武 徹郎
で、なんか、それっていろんな形で存在していて、
例えば、スタートアップですと共同創業者っていう、
2人でやるとか3人でやるとか4人でやるっていう話って、
一緒にやるから意味合いがあったりする気もしますし、
カルトを作りたいとかって、
結局、それってエンドユーザーに対してのカルトだけではなくて、
従業員に対してのカルトでもあるので、
お互い支え合いたいとか、宗教に入りたいとか、
一緒に何かを成し遂げたい。
AIエージェントとの協働
宮武 徹郎
それをAIエージェントで感じられるのか次第かもしれないですけど、
それが感じられない場合は、
1人でやる意味合いがなくなるのかなっていうふうに思いますね。
草野 みき
AIエージェントもそうですけど、楽しくないような気がするっていう。
結局、自分がマネージャーでAIエージェントの複数持って管理をするみたいなので、
精査性は確かに上がるし、チームの効率感もするけど、
楽しいのかなっていうところはありますよね。
進んでいく。
確かに自分の最高のチームを自分で作って、
何億円プレイヤーみたいになって、社内でなって、
その分だけ給料が上がる。やった!みたいな。
これがいいのか?
お金は入ったけど、みたいな。
バランスだと思うんですけど、そこの部分も大事だと思うし、
結局、でもやっぱ誰かと働きたい。
宮武 徹郎
それって、草野さんからすると、
今だと、いわゆる従業員が人間であることの意味合いっていう話だと思うんですけど、
例えば従業員よりも、家族のためにとか、エンドユーザーのためにとか、
そこは人間じゃないですか。
それだけだと、やっぱり足りないと思います?
足りなくはないとは思うんですけど、
草野 みき
スポーツみたいな感じで、チームで働いた方が喜びを共感してくれる人がたくさんいる。
家族経営みたいなのだったら、そうかもしれないんですけど、
家族の成功を喜ぶっていう意味だと全然あると思うんですけど、
別に家族は一緒には仕事をしない前提で話をするんですけど、
そういう意味だと、同じ苦労をしたことを共有できる人たちが、
家族じゃなくて従業員とかチーム、同僚がたくさんいると、
幸福度が上がるのかなっていう気がします。
宮武 徹郎
たとえば、さっき草野さん、スポーツって言ってたと思うんですけど、
スポーツだとチームスポーツもあれば、個人スポーツもあるじゃないですか。
個人スポーツはもちろんコーチとかがいたりするので、
そういう意味だとチームがあったりもするんですけど、
場合によってはコーチもいらないですと、自分でやっていきますみたいな人って多分出てくると思うので、
その人は、いわゆる同じ個人でやってる相手選手とかと、
意味合いとかを多少なり、そういう話はあるかもしれないですけど、
でもベース一人でやってるわけなので、それとはちょっと違うんですかね。
草野 みき
それは、別の存在で言うとファンみたいな人たちが、
ソロで頑張ってる選手、コーチもなしで、スポンサーもなしで一人でやってて、
だけどファンみたいな、ずっとそこの仕事、スポーツのスキルが上がっていくところを見てる人がいたら、
たくさんいたらいいような気もするんですけど、
でもチームの方が勝った時の嬉しさは分かんないです。
宮武 徹郎
個人でスポーツ選手をやってる人と、
例えばその個人で起業してビジネスを作る人の違いでいくと、
クサラさんが多分さっき言ってた話は、そのファンはその人を見ている。
起業した場合、その人を見てるっていうよりも、
そのプロダクトを見てるのが違いっていうところなんですかね。
草野 みき
やばい、詰められてる。分からなくなっちゃった。
宮武 徹郎
クサラさんの時に言っていた話だと、
よりチームでやった方がいいっていう話だと思うんですけど、
これも僕も正直答えはないので、個人でやった時に、
同僚じゃなくてもファンとか、家族とか、いろんな他の外部の人間っていると思うので、
それが足りるのかっていう話。
その中で、スポーツ選手で個人の場合だと、
草野 みき
スポーツ選手のプロダクトってその人が含まれてるじゃないですか。
宮武 徹郎
ゲームプレイの話なので、
例えばテニス選手だと、その人がテニスを、テニスラケットを持ってスイングしてるので、
企業家がやった場合ってそれがプロダクトなので、そこが違うのかなと思ったんですけど。
草野 みき
究極人によるっていう気がするんですけど、
家族のためにだけに頑張って一人企業っていうのも全然幸せだと思いますし、
逆にチームがたくさんいて、従業員がたくさんいて、顧客がたくさんいて、
っていうのは幸せ、どっちも幸せだと思うし、
絶対、比較じゃない気もするので、ちょっと難しいんですけど、
でも、何かを作ったこと、成し遂げたことに、
どれだけそれを見ている人がいるかっていうのも結構重要なのかなと思って、
さっきのスポーツ選手はずっとそこの過程を見てるとか、
あと従業員とか、結局プロダクトがポッて出て上手くいったっていう話じゃないじゃないですか、会社って。
すごく大変なこともあって、そこをずっと一緒に見てきたチームの人がいるとか、
っていうのも結構関係するのかなって思ったって感じですね。
宮武 徹郎
なんかそこで、何ですかね、このブログ、その記事にはその人のプレゼンスみたいな、
相手のプレゼンスとか、他の人のプレゼンスがあることが大事、いわゆる存在感じゃないですけど、
なんかこれって、そのブログを見たときに、プレゼンスって確かマーク・ザッカーバーグがずっと言ってたことだなっていうふうに思っていて、
彼はメタバース内でそのプレゼンスの重要性について話してたんですけど、
実は遥かにもうマーク・ザッカーバーグもAI時代を予想してたのかみたいなところを若干、
このプレゼンスの重要性、メタバースのところだけではなくて、このAI時代みたいなところでもこのプレゼンスってすごい重要になっていく。
このAIによって、メタバースによってコンテンツが無限にできたり、世界がいろいろ広まっていくみたいなことが一つあるんですけど、
AIによってそのコンテンツが無限になるのと、あと知能がよりコモディ化されると思うんですよね、そのベースの知能が。
そうすると、その希少化されるのか。その答えがもしかしたらこのプレゼンスみたいなもの。
本当に信頼できるかどうかみたいな。
草野 みき
結局、生きた前に死ぬ時に何を残したいかみたいな話とか、どれだけその人の頭の中に自分が入っているかみたいな。
なんかその承認欲求っていう言葉で片付けたくはないんですけど、プレゼンスとかもまさに同じ意味ではないんですけど、
存在感というか、市場におけるものもそうかもしれないし、信頼とかっていう意味でもそうかもしれないし、
自分の人生の中で死に際に思い出してもらえるかみたいな。
自分の思い出に何人人がいるかみたいな。
結局、限られた命の中で自分がどれだけバリューを誰かに、バリューとかプレゼンスを示すことができるのかっていうところって、
人間にしかできないし、生きてる間にしかできないことなので、そこは重要なのかもしれないですね。
チームの重要性
宮武 徹郎
なんか、より価値が増しますとは思いますよね。
なんでなんか、スティーブ・ジョブズかジョニー・アイブを自分の精神的なパートナーみたいな、
それが一番の褒め言葉っていうところかもしれないですよね、ある意味。
草野 みき
そうですね。
そういう意味だと、やっぱり一人企業よりもチームの方が、さっき言ったプレゼンスみたいなのが、
複数にたくさんできますよね。
宮武 徹郎
それは人じゃないといけないんですか?
草野 みき
動物とかAIとかそういうことですか?
動物とかAIとか。
宮武 徹郎
犬じゃダメなんですか?
草野 みき
喋れる。
宮武 徹郎
喋れるのが前提ですか?
共感してくれるのが前提ですか?
草野 みき
信頼?でも信頼って、やっぱりある程度取れると思いますよ。
その信頼関係がワンチャンと取れると思うんですけど、
実際にコミュニケーションした上での信頼関係みたいなのも、やっぱり重要な。
宮武 徹郎
それじゃあ、AIじゃダメなんですか?
ダメですね。
ダメだった。
草野 みき
結局だから、人は死ぬから、死ぬっていう儚いものに対して、
宮武 徹郎
お互い信頼を持ってるっていうのが起承価値っていうか。
草野 みき
だから別に、AIは永遠に生き続ける。
宮武 徹郎
でも相手はそれは死なないといけないんですか?
と思います。
お互い死ぬからこそ、そこにより意味合いがあるっていうところなんですかね?
草野 みき
再現性がないというか、儚いから。
イコール起承性が高いから、需要。
自分の人生のリミットも決まってる中で、ここに投下しますっていう、
宮武 徹郎
インベストしますっていうことの需要性。
そこは確かに一つ大きなポイントですよね。
時間が限られてるからこそ、その人とわざわざ選ぶっていうのは、
理論上、無限に生きるAIとしては、
常にいろんな人を選べるから、投資できちゃうから、
でもそのAIエージェントが、その時一人しか選べなかったとすると。
AI時代の人間の価値
宮武 徹郎
それは違いますかね?
でも君は不死身だろうって。
浮気するだろう。
草野 みき
また100年後、違う人としゃべってるだろうって。
宮武 徹郎
私はいないです、その時には。さよならっていう。
草野 みき
だからちょっと、生きてるタイムラインが違うから違うかなと。
宮武 徹郎
そういう意味で、複数人の精神的パートナーは作れないんですか?
草野 みき
人間がですか?
でもそれは普通にできるんじゃないですか?
親友が何人もいるとか、師匠が何人もいる、メンターが何人もいるとか。
宮武 徹郎
じゃあ、AIはそれを許されない理由としては、
それは無限にそれができちゃうからっていうことですか?
はい。
草野 みき
宮武さんどう思いますか?
どの見解を教えてください。
宮武 徹郎
精神的パートナーに関しては、
自分が思う精神的パートナーな気がするので、
あり得ると思います。
ただ、AIが自分のことを精神的パートナーとして思わないっていう。
若干悲しい話ですけど、それはそれで。
草野 みき
それがでも、自分がハッピーならいいよっていう。
宮武 徹郎
でも、それも結局そうじゃないですか。
人にとっては、相手が精神的パートナーで、
その人は例えば奥さんがいるとか、
違う人が精神パートナーで、でもパートナーシップはちゃんと組んでいるので、
お互い成立するし、ハッピーだし。
草野 みき
そうですね。お互い親友だと思っているわけではないみたいなパターンもあるし、
しかもその精神的なパートナーですよっていう。
私は9割の気持ちで思ってます。
10割の気持ちで思ってます。
私も精神的なパートナーと思ってます。
でも、あなたよりは2割ちょっと少ないですっていうパターンもあるから。
宮武 徹郎
そうですね。これは意味合いとか度合いが違いますからね。
草野 みき
そうですね。本人がパートナーだと思うんだったら、AIも確かにありだと思います。
宮武 徹郎
ちょっと違うトピックに移るんですけど、
最後ちょっと話したかったトピックが、
今までですとやっぱりコミュニケーションの話とか、
そこでの境界線の話とか色々してたと思うんですけど、
それ結構人間っぽいコミュニケーションの話を今までしてきたと思うんですよ。
でも、このAIエジェントみたいなものが出てくると、
今まで不可能だったコミュニケーションの仕方とか、
AIと記憶の共有
宮武 徹郎
そういう仕方が取れると思うんですよね。
で、これって過去にフォトピック、
多分2年ぐらい前ですかね、セカンドブレインについて話したじゃないですか。
いわゆる自分の記憶みたいなものをAIが記録してくれるとか、
メモ取ってくれるとか、それをしかも保管するだけではなくて、
記憶以上にそれを忘れないっていうところもありますし、
それを整理整頓してくれるし、
必要な時にいい情報を引っ張ってくれるっていうところを話してたと思うんですけど、
そこでちょっと足りてなかった話が、
それに対してソーシャル的な概念もあると思っていて、
そのAIシステムとかAIエジェントを人が使うにあたって、
さっきも話したように、自分のAIモデルみたいなものができるわけじゃないですか。
そのAIモデルは自分の記憶をどんどん保管してくれてるわけじゃないですか。
そうすると理論上、記憶を他の人にアクセス許したり、
場合によっては他の人に移行すること、
一部でもそうですし全部でもそうですけど、することが可能になるんですよね。
場合によっては他の人間にもそうですし、他のエージェントにもそうですし、
草野 みき
それによって、コンサルをサービス化できたり、
宮武 徹郎
その人のメンタルモデルをサービス化するみたいな。
今までだとそれを本で書かないといけなかったのをそのままダウンロードできるみたいな。
もっとディストピアン風なことを言うと、
記憶を売買する市場ができるとか、
それによって今まで体験できなかったことを体験できたりとか、
人の考え方を見れたり、覗く見できたりとか、
これが将来的にニューラリング的なデバイスで脳につながっていて、
さらにAR、VRで全部の世界が変わって、その感情も変えられるみたいな。
そういう。
草野 みき
全く別人、アバターみたいな。
宮武 徹郎
記憶再現みたいなことがビジネスとして成り得るような時代が将来的に来るのかっていうところですね。
アイデンティティの変化
草野 みき
来ると思いますか?
宮武 徹郎
来ると思います。
どこまでディストピア風になるのかっていう話はあるんですけど、
今の技術を追っていくと、その未来は見えてくる気はするんですけど、
これですごい今までありえなかったことが起きるなと思っていて、
基本的に人って自分の視点からしか見えないじゃないですか、物事を。
それを一人一人、個人の記憶だけではなくて、複数人の記憶を持つようになるのかっていう。
やりたいかどうかっていうと正直すごいわかんないですけど。
草野 みき
まさにさっきのニューラリングみたいな、もうつないがれたら結構頭の中爆発しそう。
結構自分の人格が一体何者なんだってなっちゃいそうですけど、
つないでないというか、AIエージェントの中でいろんな記憶が入ってくみたいなパターンは、
新しい自分、てかなりたい自分に近づけるみたいなのはめちゃくちゃありそうだなと思います。
こういう経営者になりたいからここの人の記憶ぶち込んでみたいな、
こういう人になりたくないからそこの覗いてみたいな、なんかディストピアっぽいですけど。
宮武 徹郎
その場合なんか、自分っていう言葉って失われるのか、英語だとmeがweになるのかとか、
コレクティブ、人がどんどんコレクティブ化されるのかみたいな、
でも個人のままなんですけど、いろんな人の記憶が混ざり合って。
草野 みき
それもでも、それをキュレーションするのも自分ですっていうことなんですかね。
だから、meのまま?
どういう記憶を入れたいですか?
宮武 徹郎
でもこれ実は、我々話しましたよね。
アメリカ出張してる時に、あるAI系のサービスを作ってる企業家と、
まず聞かれたのが、例えば付き合ってる人がいた場合とか、
友達でもいいんですけど、その人の記憶を持ちたいか、アクセスしたいかっていう。
で、個人的にはあんまりアクセスはしたくない答えだったんですけど、
ちなみに、草野さんはどっちですか?
草野 みき
え、でも大体の人がしたくないんじゃないですか?
宮武 徹郎
したいっていう人、結構怖くないですか?
草野 みき
どうなんだろう?
いや、怖いなって思います。したいって言われたら、怖って思っちゃうかもしれない。
でも、たぶん宮武さんも思ってると思いますけど、知らないところがあるところが面白いし、
別の人間だっていうふうに思ってるからこそ面白いし、
そこは自分の一部にしたいっていうのはちょっと怖いなって思っちゃいます。
宮武 徹郎
逆に、逆の立ち位置からすると、
例えば好きな人に対して、自分がどれだけその人のことが好きなのかっていうのが伝えられるじゃないですか。
すごい笑ってますけど。
キモいっていう話かもしれないですけど。
草野 みき
そうですね、確かに。
宮武 徹郎
僕はあんまりしたくないですけど。
いや、私もしたくないです。
でも、よりそういうことを自分が考えてることとか、
そういうのを知らせられるっていう意味合いで渡すっていう話かもしれないですし、
一緒に楽しかった記憶を共有するとか、そういうのはできるかもしれないですよね。
草野 みき
人間って分かり合えないから面白いじゃないですか。
それを楽しまないと。
別の人間で分かり合えた、その瞬間だけ楽しむっていう、
すべて同じ答えを知っているって言ったら、
宮武 徹郎
常にリンクするかっていう話はありますけどね。
常になのか、部分的なのかみたいな。
でも、それをやりすぎるとそうですよね。
なる気はするので。
その中で、確か清香と話し合ってたのが、
誰だったら、
僕が多分、トランプ大統領の頭の中を覗いてみたいと、
っていう話をして、その後に清香が、
人生で一人だけ選べますと。
その人の考え方とか思考とかをアクセスできますと。
誰を選びますかって聞かれて、
僕はトランプをそこで選んでないんですけど。
なんか、草野さんがどういう人を選んだのか、
僕も忘れちゃったんですけど、
多分、3人とも普通だとアクセス、
ちょっと異常中の人を選んだ気がするんですよ。
なので、そのAI企業家の方は、
目が不自由な人を選ぶって言って、
僕は子供って言ったんですよね、確か。
草野 みき
草野さんなんて言いました?覚えてます?
宮武 徹郎
死に際の人。
草野 みき
死にそうな人。
宮武 徹郎
でも、そうですね。
一人しか選べないってなった場合、僕はトランプさん選ばないんですけど。
でも、理論上ですよ。
これは別に良いか悪いかわかんないですけど、
自分がプロダクトを提供しているターゲット層が、
どういう風に自分のプロダクトについて思ってるのかっていうのがわかるかもしれないですよね。
ある意味、究極のPMFを検証できるっていう。
草野 みき
確かに。
そうですね。
でも、イーロンマスクとかも個人的にありかなって、今思い返して思いました。
それこそ、人間の境界線、バウンダリーの話とかも、
結構変えられないっていうか、
それの距離感の詰め方と人とのコミュニケーションの仕方とか、
ちょっとずつは変わっていくと思うんですけど、
私は多分、イーロンマスクさんみたいなコミュニケーションとか、
人との関わり方みたいなのって絶対に、
多分、私の人生だとできない気がするっていうか、
別のやり方でもっとのし上がっていきたいなと思っているんですけど、
でも、そういう人がどういう風に頭の中で考えているのかとかは、
なんていうか、書籍とか出てるメディアの情報はたくさんあるんですけど、
それがもし、自分としてのインプットとしてできるんだったら、
宮武 徹郎
ちょっと知ってみたいなって思いました。
たしかに。
そういう過去の経営者とか、
それをいわゆる、ある意味、電気のリプレイスですよね、これって。
結局、電気ってその人の視点だったり、
場によって誰かが他に書いていた場合は、
その人がそのミーティングの中で見た視点とか、
その人がその事務所に対してインタビューして、
その時どう思ってたんですかみたいなことを聞いたり、
周りの人たちに聞いたりとかしてるわけなんですけど、
理論上、こういうサービスがあった場合、
そのまま視点を取れるっていう、究極のドキュメンタリーですよね。
そういうドキュメンタリーとか電気がリプレイスされる気はしますし、
それも一種のエンタメでもある気はするので。
草野 みき
でも、インプットしてみたら意外と普通の人だった。
いい意味で身近な、なんていうか、
分かんない、どういう風に感じるかですよね。
どういう風に脳にぶち込めるんだったら、
それが生まれ変われるような気がするけど、
こういう意思決定なんだって、
自分目線で客観的に見る感じだったら、
あんまり変わらないのかなとか。
あんまり新しい自分のアイデンティティーに取り込まれるみたいな風には、
結局ならないのかなとか。
人間関係とAIエージェント
宮武 徹郎
まだまだその未来はちょっと遠い気はするんですけど、
どういう境界線をAIを作る時に必要なのかみたいなところと、
そこに対してAIがそれを破るべきなのか、
どこまで守るべきなのか、
切り分けるべきなのかっていうところを、
多分今後もっと考えないといけなくて、
それが今、ベーシックなツールで、
しかもそれが人間がベースで使っているからこそ、
切り分けるっていう割とシンプルな判断ができると思うんですけど、
より自分の生活の中にAIエージェントみたいなものが依存した場合に、
草野 みき
それができなくなる気はするので。
なんかセブランスもそうですけど、
結局その仕事場と自分がいるプライベートの人間関係って違うから、
やっぱ一人のアイデンティティは元は同じだったとしても、
そこの同僚のケミストリーによって、
自分がこういう役割とか立ち位置というか、
宮武 徹郎
すごい正確になっていくみたいな分けると出てきますよね、差が。
草野 みき
同じ自分なんですけどね。
宮武 徹郎
それこそセブランスみたいに、
仕事のAIエージェントが意味わかんないことを言い出したので、
草野 みき
削除するみたいな。
リアルな自分は別にいいですけど、とは思うけど、
自分のアイデンティティがなくなるみたいなことですもんね。
宮武 徹郎
しかもそれがAIエージェントなので、別に自分が本当に失われるわけではないですし、
そういう切り分けると、
差分っていうのは何かしら出てくると思うので、
そういう意味では、
切り分けるってシンプルな言い方ですけど、
本当に切り分けていいのかっていう、
そもそもの議論をするべきだなっていうところですね。
草野 みき
はい、じゃあそんな感じで、
今回も聞いていただきありがとうございました。
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宮武 徹郎
それではまた次回お会いしましょう。さよなら。
さよなら。
