LogoMark.png

講演/20240910 のバックアップ(No.14)


AIが拓く未来社会  人とテクノロジーの交差点

九州産業大学 公開講座 2024.09.10|13:40 - 15:20|3304

生成系AIの登場によって世界は大きく変わりました。AIはあらゆる分野に浸透し、社会の構図を大きく作り替えています。この講座では、人類史を遡って人と機械の関係を紐解くとともに、未来を見据えて今何を考えるべきかを、事例を交えながら解説します。

井上 貢一|芸術学部 ソーシャルデザイン学科 教授



今、何が起きているのか


人類史_時代区分.png

人類と社会


AI がもたらす情報環境の変化

産業革命以来の大革命(肉体労働が機械に > 頭脳労働がAIに)

情報革命がもたらすリスク

文字、活版印刷、写真、電子計算機・・、新たなメディアの登場は、常に負の側面を伴うものです。リスクを正しく認識すると同時に、歴史を俯瞰した柔軟な意識改革が求められます。

想定される未来

NHK20240104.jpg

NHKと京都大学によるAIを用いた6つの予測
https://www.nhk.jp/p/special/ts/2NY2QQLPM3/episode/te/MK57RX32P8/




AIの仕組みを疑似体験

AI のモデルとなった人間の脳 = ニューラルネットワーク


認識系AI:

生成系AI:

AI開発

人間と機械の違い

センサー(入力)について

人間の感覚は、明るさ、音の大きさ、長さ、重さといった物理量を測定することができません。また、地球上における現在地を知ることもできません。

一方、機械が持つセンサーは、物理的な絶対値を得ることができます。例えば、重さや、長さの計測はもちろん、 GPSを使って地球上における自身の座標を得ることができます。

メモリー(記憶)について

人間の記憶は神経回路の「動的な状態維持」であり、常にあいまいなまま更新され続けています。また、その活動を止めることができません。

一方、機械は、情報をゆるぎなく静的に記録することができます。媒体によっては、電源を切っても、その情報は誤りなく保持されます。

アクチュエーター(出力)について

人間は、手・足・声帯といった身体部位を使って、フィードバックを伴う出力を行います。意志が先か、動くのが先で意志が後付けか・・についても様々です。

一方、機械は、プログラムされた手順にしたがって、メモリ上の情報を加工して外部へ出力します。フィードバックを伴うか否かはシステムによります。

身体性

生物の身体は、常に外部との物質・エネルギー交換を行う「開放系」で、ハード(身体)とソフト(思考・記憶)が切り離せない関係になっています。

一方、機械は外部との物質交換のない「閉鎖系」で、また、ハード(デバイス)とソフト(OS・アプリケーション)の分離・再構成も可能です。

現在のAI (ニューラルネットワーク)は、人間の脳をモデルにしていますが、言いかたを変えると、「脳だけ」をモデル化したものであって、そこには身体との連携が含まれていません。

生物の脳は、身体から切り離すことはできず、自律分散的に協調する複数の細胞と関わっています。身体が発する痛み、消化器のはたらき、血液の循環状態、さらに言えば、身体を出入りする物質=エネルギーの作用も受けるのです。

生命体との違い

AI は生命と言えません。理由は簡単、「死」が想定されていないからです。

意識(自己認識、自由意志)について

AIは意識をもつのか・・という議論は非常に難しいものです。なぜなら「意識とは何か」ということ自体が謎だからです。

AI と対話する人間の側が「あの機械には意識がある」と感じることはあるかもしれませんが、「いま・ここ」にある身体から切り離されて動作する知能を「意識」とは呼ぶには違和感があります。


付記:人間と機械のハイブリッド化

私たちはすでに、機械的なものによって身体を拡張しています。

AI と 人間との棲み分け

現状では、AI はコパイロット(Copilot:副操縦士)の位置付けですが、これまで人間が行なっていた頭脳労働のうち「パターン認識」や「それを応用した文章・絵画・映像・音楽などの生成」は、AIが得意とする分野です。

人間の脳も AI も、仕組みは同じニューラルネットワーク なので、人間にできる頭脳労働の大半は、やがて AI にもできるようになると考えられます(肉体労働の大半は、すでに機械・ロボットが担っています)。


Question と Problem

日本語には、この2つの概念を区別なく「問題」と一括していますが・・

スゴイ vs 面白い(新奇性)

多くの人が「AIはスゴい!」と言います。でも人間が求めているのは「スゴい」の先にある「面白い!」です。

AI は、過去のデータからニーズを汲み取る能力には長けていますが、未だかつて誰も見たことがないものは、ニーズを探っても出てきません。

顧客のニーズ(過去>現在)にもとづく売上向上をめざすビジネスには AI の活躍が期待できますが、こんなものがあったら面白いのではないか・・というヒラメキには、人間に特有の「おバカな思考回路」が必要です。人間は「ボケ」(出現確率の低い情報|突然変異)を「面白い!」と感じる生き物です(そもそも、生物は突然変異を契機に進化してきた)。

 Stay Hungry. Stay Foolish.    Steven Paul Jobs 1955-2011

Original:Stewart Brand, Whole Earth Catalog, 1974



最後に

創造の原点「ブリコラージュ」

身近なものを寄せ集めて、本来の役割とは(次元の)異なる新たなものをつくる行為をブリコラージュ(器用仕事)と言います。これは、人間特有の身体性を伴う持続可能な創造行為の原点です。

多くのテクノロジーは「・・だったらいいな」という、予見・ニーズから生まれました。しかし世の中には「何の役に立つかはわからないけれど、純粋に面白い」という好奇心から生まれたものも多くあります。

例えば、楽器というものは、その存在以前に、それで何ができるのかを予見して作られたものではありません。それは、身体性をともなう「あーでもない、こーでもない」という模索から進化的に生まれたもので、生成系AIのようなパターン認識機能の延長から生まれるものではありません。

予見的ニーズに対する「解」を見出す作業は、やがてAIが担うでしょう。

人間が学ぶべきことは、楽しみながら・遊びながら、新たなものをブリコラージュする喜び・・ではないでしょうか。

個人の能力 < 集団(バンド)の能力

人類が生き延びたのは、個人の能力によってではなく、集団(バンド)としての能力が高かったから。であれば、個々がその特性を発揮して、お互い助け合ってバンド全体のパフォーマンスを上げるすることを目指すべきではないかと・・。

のろまなカメでもいいから、ゴール?に向かってコツコツ努力しましょう
ではなく
うさぎは山の幸を採りに、カメは海にもぐって海の幸を獲りに
それぞれの特性を活かして助け合いましょう
ではないでしょうか。



橋をデザインするのではなく、川を渡るしくみを考える

AS03.png
九州産業大学 芸術学部|Faculty of Art & Design















APPENDIX

読書案内

以下、極端に言えば、すべて考え方は異なります。何が正しいのか、そもそも正しい答えはあるのか、まずは、様々な考え方に触れる・・


テクノロジーの外部費用

何かを作り出す際、その生産に直接関わる材料費や人件費以外に、それがもたらす副作用の処理に必要となる費用を外部費用といいます。一般に、テクノロジーの発展に伴って生じる外部費用は、テクノロジーによって生み出される利益よりも小さいと想定されているので、例えばそれが公害をもたらしたとしても、その処理にかかる費用は吸収できる・・と考えられています。短期的にはそうかもしれませんが、長期的には(持続可能かと言えば)そうではありません。

新たなテクノロジーが登場すれば、それがもたらす社会的な問題を解決するために、新たなインフラ、新たな法律とその番人が必要になる・・その負担は、テクノロジーの収益が社会にもたらす利益よりも結果的には大きくなります。

特殊なテクノロジーによって、副次的に惹き起こされた無秩序な状態は
別のテクノロジーを応用すれば一時的に解決がつくことはつく。
ところが、解決を得たのはいいとしても、それに必ず伴うのは
以前にもまして大きな無秩序の出現である。
再び、ジャック・エリュールの言葉を借りよう。
「技術が連続して生まれるのは、それ以前の技術が、
必然的に次の技術を生まざるを得ないように仕向けているからだ」
・・これこそ、(熱力学)の第2法則であり、それ以外の何ものでもない。

エントロピーの法則, ジェレミー・リフキン

テクノロジーは未来を開いている・・と思われていますが、テクノロジーは、自らが生み出す無秩序(高エントロピー)を処理するために、さらに新しいテクノロジーを生み出さざるを得ないのです。つまり文明は「成長」という名の負のスパイラルの中にあるのではないか・・という視点も必要です。

しかし、外部費用が嵩むとはいえ、現実にはテクノロジーの進歩を止めることはできず、私たちはこの先 AIとの共存関係を最適化すべく学び続けなければなりません。みなさんの今後にとっても、AI に関する知見、AI を適正に活用する能力は必須のものとなります。 同時に、AI と人間とが、うまく協働できる社会の実現を目指すべく、自らを相対化し(「人間とは何か」についてメタレベルで思考し)、自らの動機で学び続けて欲しいと願っています。