AIは人間の仕事を排除しないのか　排除しないと判断する理由は何か？

この記事で分かること

AIは人間の仕事を排除しないのか

　トヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）のCEOであるギル・プラット氏は、AIは人間の仕事を排除するのではなく、人間をサポートし、より豊かな社会を築くために協調するツールであるという見解を示しています。

　https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN24BMY0U5A920C2000000/

　プラット氏が考えるAI技術は、単なる自動化ではなく、人間の能力を拡張し、社会課題の解決に貢献するものです。

人間の仕事を排除しないと判断した理由は何か

　トヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）のCEOであるギル・プラット氏が、AIは人間の仕事を排除しないと考える主な理由は、AIを人間の能力を拡張し、協調するツールと捉えているからです。

プラット氏の考えの核心は、人間中心（Human-Centric）のアプローチにあり、以下のような理由からAIが人間の仕事を排除しないと判断しています。

1. AIは人間を「ガーディアン（守護者）」として支援するから

　プラット氏は、自動運転技術を例にこの考えを示しています。

• AIは交通事故のリスクを低減する可能性を持つ一方で、人間の介在なしにはリスクをゼロにはできないと述べています。
• AIの目的は、人間の運転スキルや判断力を完全に置き換えることではなく、人間の「守護者」として働き、危機的な状況で人間をサポートすることにあるというビジョンを持っています。
• これは、トヨタの自動運転における考え方である「トヨタガーディアン」にも通じており、AIと人間が協調することで初めて安全・安心な社会が実現できるという判断です。

2. 人間の幸福と生活の質向上が目的だから

　プラット氏は、TRIのAI研究の使命を「世界中の人たちが幸せになるモノやサービスを提供すること」、すなわち「幸せを量産すること」だと語っています。

• AI開発の目的は、単純な自動化や効率化ではなく、高齢化社会などの社会課題を解決し、人々の日常生活の質を向上させることにあります。
• AIを、買い物を代行するロボットや、日常生活に寄り添った技術として研究することで、人々から仕事を奪うのではなく、生活をより豊かにするためのツールと位置づけています。

3. 人間は創造性や直感を必要とする高付加価値な業務に注力できるから

　AIが単純作業や大量のデータ処理を高速に行う能力を持つことで、人間はAIでは代替しづらい分野に注力できるようになります。

• 創造性、企画立案、複雑な問題解決、そして芸術的な感性やセンスといった、人間の直感や感情を理解する能力が求められる高付加価値な仕事は、AIが完全に模倣することが難しいとされています。
• AIはこれらの業務をサポートし、人間の能力を増幅させるアシスタント役を担うことで、最終的に人間とAIの「ベストミックス」が実現し、新しい種類の仕事が生まれるという見解です。

　プラット氏は、AIは人間の敵ではなく、社会をより豊かにするパートナーであるという、一貫した協調のビジョンを掲げています。

AIは人間の能力を拡張・補完するツールであり、創造性や共感を要する高付加価値な仕事は人間に残るからです。単純作業はAIに任せ、人間とAIが協調してより豊かな社会を築くという考えです。

直感や感情理解をAIが模倣するのが難しい理由は何か

　AIが人間の直感や感情理解を模倣することが難しい主な理由は、それらが生物としての主観的な経験と社会的な文脈に深く根ざしており、現在のAIのデータとアルゴリズムに基づく処理能力だけでは捉えきれない領域にあるからです。

直感の模倣が難しい理由

　直感（Intuition）は、単なる速い計算やパターン認識ではなく、無意識下での膨大な経験の統合と、感情によって裏打ちされた瞬間的な判断です。

1. 経験の「質」の不足:
   • AIは大量のデータ（教師データ）に基づいて学習しますが、人間は身体的な経験、個人的な成功や失敗、痛みや喜びといった主観的な感覚（クオリア）を通じて学習します。直感は、これらの身体的・感情的な経験が脳内で無意識に統合された結果として生まれる「ひらめき」や「勘」です。
   • AIはデータを処理できますが、そのデータが持つ感情的・生物学的な意味を体験として所有できません。
2. 非論理的な判断への依存:
   • AIの判断は基本的に論理と確率に依存します。一方、人間の直感は、データや論理では説明できない不確実な状況や新規性の高い問題において、しばしば論理を飛び越えた判断を下します。
   • AIは「データ外」の状況に弱く、訓練データの範囲を超えた問題に対して適切な「勘」を働かせることが困難です。

感情理解の模倣が難しい理由

　感情理解（Emotional Understanding）とは、他者の感情を単に認識するだけでなく、その感情の深層的な理由や文脈を把握し、共感する能力を指します。

1. 主観的な感情体験の欠如（感情の欠如）:
   • AIは、顔の表情、声のトーン、テキストのキーワードなどから感情を「認識」し、それに応じた応答を「生成」できます。しかし、それはあくまでパターン認識とシミュレーションであり、人間のように感情を「感じる」ことはありません。
   • 喜び、悲しみ、痛みといった感情は、生物としての意識（コンシャスネス）や神経・ホルモンシステムに根ざしており、プログラムやシリコン回路では再現できないと考えられています。
2. 複雑な文脈理解と社会的・文化的背景:
   • 人間の感情は、個人の過去の経験、文化的背景、そしてその場の微妙な社会的文脈によって複雑に変化します。
   • 例えば、「皮肉」や「冗談」は、言葉の表面的な意味と裏腹の感情を伴いますが、AIは文脈全体、特に非言語的なニュアンスや共有された文化的常識を把握するのが非常に難しいです。
   • 真の共感（Empathy）は、他者の立場になって感情を共有する行為であり、データ分析だけで代替することはできません。

まとめ

　AIは膨大なデータを処理し、感情の認知（Affection Computing）を高度化させていますが、人間の直感や感情理解の根幹である「主観的な体験」と「生物学的な基盤」を持たないため、本質的な模倣には限界があるとされています。

AIは主観的な経験や意識を持たず、データと論理でしか処理できないからです。直感は身体的経験の統合、感情は文化的・生物学的背景に根ざしており、AIにはその本質的な理解が欠けています。