こちらの記事では、人には人の用途があることについて話しましょう。

情報化社会における人間の役割

自動化機械の時代に、人間には一体何の役割があるのか、という問題は実はずっと前から考えられてきましたし、時間の試練に耐えうる答えも出ています。

1950年には、制御論の父、ノーバート・ウィーナー（Norbert Wiener, 1894-1964）が「人間機械論」という本を出版しました。彼は、生命の本質は実際には情報であると考えていました：私たちの使命はシステムに追加の情報を提供することです。ウィーナーのこの考え方は、クロード・シャノン（Claude Shannon, 1916-2001）に直接影響を与えました。シャノンは後に情報理論を発明し、情報の量は選択が行われた不確定性の大きさであると指摘しました。

他人があなたに仕事を与え、規定された手順に従って一歩ずつ進めば完了するなら、あなたは機械と変わりありません。何らかの予期せぬことが起こり、自分の方法で、あるいは自分の価値観で問題を解決し、その事柄に自分の痕跡を残す必要がある場合にのみ、あなたが人間であり、単なる道具ではないことを証明できます。

これらの思想は、前回の記事でウルフラムが計算的還元不能性から導き出した理論と通じるものがあります：人の最も基本的な役割は、将来の発展の方向を選ぶことです。もし私が付け加えるならば、それは人が十分な選択肢と十分な選択権を確保しなければならないということです。

これをどう実現するか？

AIを制約する難しさ

まずはAIを制約することです。SF作家アイザック・アシモフ（Isaac Asimov）は有名な「ロボット三原則」を提案しました：

第一に、ロボットは人間に害を与えてはならず、また人間が害を受けるのを見て見ぬふりをしてはなりません。

第二に、ロボットは第一原則に反しない限り、人間の命令に従わなければなりません。

第三に、第一または第二の原則に反しない限り、ロボットは自己を守ることができます。

これら三つの原則は合理的に見えますが、実際には運用が難しいです。

まず、「害を与えない」とはどういう意味でしょうか？もしAIが暴力的な映画が人の感情を害すると考えたら、それに関与する権利があるのでしょうか？より多くの善人を救うために犯罪者を逮捕することは害を与えることになるのでしょうか？現実には、多くの道德的問題が人間にも明らかでないため、AIにそれを期待することはできません。

ロボット三原則のより大きな問題は、判断権をAIに渡してしまうことです。現実世界では、どの会社もそんなことをすることはありません。実際、国々がAIを研究開発する際、最優先事項は武器、例えば攻撃型無人機や戦場ロボットです。冗談はさておき、これは国防省のプロジェクトです。害を与えるかどうかはAIが決めることではありません。

そして最も根本的な問題は、ウルフラムの計算的還元不能性です。書き記された全てのルールはAIを真に制限することはできず、必ず抜け穴があり、将来的には必ず予期せぬことが起こります。

では、道は言えども常の道ではないとしても、私たちの人間社会にはさまざまな法律があります。たとえば、私たちは憲法を持っており、憲法が国の未来の発展で遭遇する全ての状況を尽くすことは不可能であると認め、憲法を修正する手続きを保持しています。理想的には、AIへの制約も同様であるべきです：私たちはまず、AIが従うべき一時的で、基本的には運用可能な一連のルールを設定し、将来新しい状況に遭遇したら、その都度修正補足し、みんなで相談しながら処理するべきです。

しかし、これを行う前提は、将来AIにルールが変更されたことを伝えた場合、AIが実際に従うことができることです。

計算的還元不能性は、私たちがAIを制御することができるのはせいぜい動的であり、一度に永続的に規定することはできず、新しい状況が発生するたびに随時調整するしかないことを意味します。しかし、私たちが前に話したように、AIには独自の思考方法があります。私たちがAIを理解できない場合、どうやってAIを制御できるでしょうか？

ウルフラムの判断は、運命を受け入れることです。人間がAIを永遠に制御することは不可能です。正しい態度は、AIが独自の発展法則を持っていることを認め、AIを自然界のように扱うことです：自然は私たちが今日まで完全に理解できないもので、時には地震や火山の噴火のような災害を人間に与えるものですが、これらは私たちが制御できない、予測できないものです。しかし、これまでの年月を通じて、私たちは自然との共存に適応してきました...

これが共存です。AIは将来的に人類に一定の損害を与えるでしょうが、車があれば交通事故が起こるのと同じです。私たちはそれを受け入れます。

自然がしばしば荒れ狂っても、人類文明は生き残っています。ウルフラムが言うには、その根本的な理由は、自然のさまざまな力の間、私たちと自然の間に、ある種のバランスが達成されたからです。それゆえ、私たちとAIの関係も同様です。私たちは人間の力とAIの力が常に大まかにバランスを保つことを望みます。AIとAIの間も互いに制衡することができます。

そして、計算的還元不能性の定理はこの状況を支持しています。将来的に超強力なAIが一人勝ちすることはありません。歴史上、永遠不変の独裁政権が存在したことはありません。短期間に一部の不均衡が発生し、いくつかの災害が発生するかもしれませんが、全体としては私たちの生活は続けられる...これが私たちが予期できる最良の結果です。

数学的には、AIは必ず他のAIによって制衡されます。しかし、実際には、人類が弱くAIが強すぎる場合、それは神話の世界のようであり、さまざまな派閥のAIが大地を歩く神々となり、人間はこれらの神々に物事を頼むしかありません。これは私たちが望むものではありません。

力のバランスを保証するために、人間は社会の重要な仕事に引き続き参加しなければなりません。

自動化が新しい雇用を生む

AIが私たちの仕事を奪うでしょうか？少なくとも産業革命以来の歴史的経験から言えば、そうではありません。歴史的経験は、自動化技術が生み出した新しい職業は、失われた職業よりも常に多いというものです。

例えば、以前は電話をかけるたびに人間のオペレーターが手伝って接続しなければならなかったのですが、それはとても立派な仕事で、高度な女性に就業機会を提供していました。その後、自動の電話交換機が登場し、オペレーターは不要になりましたが、電話業界の雇用人数は減ったのでしょうか？実際にはそうではありませんでした。

自動交換機によって電話がより便利に、またより安価になり、その結果電話サービスの需要が大幅に増加しました。業界全体が拡大し、すぐに様々な職種が増えました。特に以前は存在しなかった職種が出現し、結果として電話業界の雇用人数は減少するどころか大幅に増加しました。

類似の事例は様々な業界で繰り返されています。例えば、コンピュータの登場により、会計士の仕事がある程度自動化されましたが、会計士の数は減少しましたか？そうではありません。コンピュータによって金融サービスがより普及し、金融サービスを利用する人が増え、金融業務がより複雑になり、新しい法規や新しいビジネスモデルが次々と登場し、現在ではより多くの会計士が必要になっています。

各業界がこのようです。経済学者は一連の法則をまとめています—

自動化の程度が高ければ高いほど、生産力は高くなり、製品は安価になり、市場シェアは大きくなり、消費者は多くなり、生産規模は必然的に非比例的に拡大しなければならず、結果としてより多くの従業員を雇用する必要があります。自動化は確かに一部の職位を置き換えるかもしれませんが、それはさらに多くの新しい職位を生み出します。

統計調査によると、非熟練製造業労働者でさえ—彼らは自動化によって最も容易に淘汰されると考えられています—新しい職位を見つけることができます。アメリカで自動化の程度が最も高い業界は、就業が最も増加している業界です。逆に、自動化を十分に実現していない企業は、生産を外注するか、あるいは単純に閉鎖せざるを得なくなり、就業規模を縮小しなければなりません。

つまり、もし国の政府がAIが人の仕事を奪うことを恐れてAIの発展を制限し、自動化を拒否するならば、それは非常に愚かです。あなたが保護する業界は後退し、製品はより高価になり、消費者は減少します...

現在、ChatGPTはプログラミングと公文書の作成を容易にし、MidjourneyのようなAI画像ツールはすでに一部の会社がイラストレーターを解雇するほどになっています。しかし、歴史の法則によれば、それらはより多くの仕事を生み出すでしょう。

例えば、「プロンプトエンジニア」、つまりいわゆる「魔法使い」は、この数ヶ月で新たに登場した職種です。また、AIによる絵画がこれほど容易になったことで、人々は生活のあらゆる場面で視覚芸術を使用することを求めるでしょう。以前は家々の壁に世界的な名画が掛けられていましたが、将来はユニークな新しい絵が掛けられ、30分ごとに交換されるかもしれません。したがって、AIを使って絵を描くのが得意な人がより多く必要になると想像できます。

プログラミングが容易になったので、各会社、あるいは各グループが自分たちだけのソフトウェアをカスタマイズすることを要求するかもしれません。ロボットがそんなに有能なら、なぜ家族構成の変化に応じて定期的に家を解体し、構造を変更して再建しないのでしょうか？

計算的還元不能性は、常に新しい仕事が人々を待っていることを保証します。

AIに勝つための人間教育の方向性

そして、私たちは人間が高度な仕事を行い、低度の仕事をAIに任せることを確実にしなければなりません。これを達成するためには、私たちの教育が常に人間を強いものに保つことを保証しなければなりません—これは、現時点までの大衆教育の目標とは正反対です。現在の教育の目標は常に「道具人間」を育てることでした。

ウルフラムの見解によれば、最高級の仕事は、新しい可能性を発見することです。科学であれ、芸術であれ、人類に新しい可能性を生み出すことができれば、あなたは最先端の存在です。

その他の人類の職業は、できるだけ自動化を利用すべきです。つまり、AIがうまくこなせる仕事は、あなたが学ぶ必要はありません。あなたの仕事はAIを操ることです。これは思想上ではなかなか難しい転換です。たとえば、計算機とコンピュータが人々を計算から解放してくれましたが、もし人が一桁の数と二桁の数の掛け算ができなかったり、手で積分を計算できなかったりすると、何かが足りないように感じられがちです...実際には、現在の学生は高度なスキルを学ぶために脳を解放するべきです。

より高度なスキルとは何でしょうか？ウルフラムの言葉を借りれば、以下のようなものがあります—

一つは「呼び出し力」です。様々な自動化ツールは既に存在していますが、それが多すぎるため、何をするにも最適なツールを呼び出すためにはある程度の知識が必要です。ChatGPTが様々なプラグインを呼び出すように、事柄をコントロールしたいのであれば、多くのツールを習得することが最善です。

もう一つは「批判的思考」です。選択をするなら、この世界がどのようなものかについて基本的な理解が必要です。何が事実で、何が意見で、どの結論が現在の科学的理解を代表し、どの主張が議論する価値もないのかを区別する必要があります。ある程度のコンピュータ思考が必要かもしれません。つまり、必ずしもプログラミングを意味するわけではありませんが、構造化され、論理的に考える能力が必要です。

さらに、芸術と哲学も必要です。これはあなたの判断力を高め、良い質問を提起する能力を向上させます。特に芸術修養は他人を理解する能力を高め、現代社会の消費者のニーズが何であるか、あるいは新しいニーズを想像することができるようになります。

さらに、リーダーシップも必要です。必ずしも人へのリーダーシップである必要はありませんが、少なくともAIへのリーダーシップが必要です。これには、戦略目標の設定、作業手順の配置、検証手段の設定などが含まれます...AIを管理することも一つの学問です。

そして、あなたには一定の伝達能力と説得力も必要です。複雑な考えを明確に説明できますか？他人にあなたの見解を受け入れさせることができますか？製品を販売することができますか？高度な仕事にはこれらが非常に必要です。

そして、これら全ての知恵の中で、ウルフラムが最も核心的な能力と考えるのは、あなたが何を気にかけ、何を望むかを決定することです。これはあなただけが決定できるものであり、答えはあなたの経歴と生物学的構造から来ます。これは非常に重要な戦略的選択でもあります。なぜなら、良くない選択をすると、あなたの道は間違ってしまうからです。

北京大学試験研究院院長の秦春華は、上海で学生の面接を行った際に感慨深いことを言いました。彼らの学業成績、芸術特技、公益事業などが全て同じで、見た目は完璧だが特徴がないことに驚きました。最も恐ろしいのは、将来自分がどのような人になりたいかを尋ねると、ほとんどの人が答えられないことでした。

実際、アメリカも大差ありません。同質化競争の下、多くの優等生は「優秀な羊」です。

これらの人々が気づかなければ、ほぼ確実にAIに敗れるでしょう。あなたは歴史の産物であり、現代教育システムの犠牲者ですが、独立して学習し、考えることができます。より良い選択をすることができます。

「リベラルアーツ」の時代の再来

言い換えれば、これらはすべて古代貴族が学んだ「リベラルアーツ（liberal arts）」です。AIを小人や奴隷と考え、私たちはすべて紳士や領主です。私たちが学ぶべきは労働技能ではなく、指導の芸術、生活の知恵です。

もちろん、歴史上多くの貴族は非常に愚かであり、権力を奪われることもありました...だから、良い貴族になるためには学習が必要です。

私が言いたいのは、将来の社会は誰もが龍のような社会であるべきだということです。孔子、ソクラテス、ブッダがいた枢軸時代が枢軸時代であった理由は、農業技術の進歩によって一部の人々が労働から解放され、一日中物事を考えることができるようになり、社会に階層が生まれ、生活が複雑になったからです。今、AIがやってきて良かったです。私たちは軸心時代に戻り、みんなが聖人になることを学ぶのです。