2045年に起こると言われている「シンギュラリティ」に到達すると、人間の仕事がロボットや人工知能によってとってかわると考えられています。人間の雇用が無くなってしまったり、社会制度が大きく変化をしてしまったりすることも予想されています。そのため、シンギュラリティに向けて、人間や企業は対応を迫られています。そもそも「シンギュラリティ」や「2045年問題」とは、どういったものでしょうか。今回は、シンギュラリティと2045年問題について解説した上で、企業がとるべき対策についても解説します。

シンギュラリティとは

シンギュラリティ(技術的特異点)とは、AI(人工知能)が人間の知能を超える時間的な転換点のことを指します。人工知能研究の権威、レイ・カーツワイルが提唱した概念です。レイ・カーツワイルが、2045年頃シンギュラリティに到達すると主張したために「2045年問題」とも呼ばれています。シンギュラリティに到達すると、人間が作り上げてきた社会が大きく変化するだけではなく、人間そのものの価値観にも影響を与えると予想されています。

シンギュラリティはいつ起こるのか

レイ・カーツワイルがシンギュラリティという概念を提唱した時代には、科学技術の進歩速度から2045年頃が到達のタイミングだと予想されていました。しかし、レイ・カーツワイルが提唱した時代よりも、科学技術の進歩速度が早いため2020年代の後半にはシンギュラリティに到達するという説もあります。ここからは、人工知能を専門にしている研究者や、ビジネスに積極的に取り入れようとしている経営者などの著名人のシンギュラリティへの見解を紹介します。

物理学者 スティーブン・ホーキング

イギリスの物理学者として活躍していたスティーブン・ホーキングは、シンギュラリティに危機感を抱いている人物の一人です。人工知能の精度が向上してシンギュラリティに達すれば、人類の終焉が訪れる可能性があると指摘しています。

Microsoft創業者 ビル・ゲイツ

Microsoft創業者のビル・ゲイツは、シンギュラリティが来ることを予想する人物の一人です。人工知能はこれまで人間が担っていた業務の多くを代行して、仕事を効率的にしてくれると主張しています。企画の会議などにも人工知能が意見を言える立場として出席するとも予想しています。

ソフトバンク 孫正義

日本企業ソフトバンクを率いる孫正義は、シンギュラリティが訪れると主張する人物です。人工知能が人間の知能を超えることは、「革命」であるとして将来の産業が根底から覆ることを予測しています。

スペースX イーロン・マスク

スペースXやテスラの創業者であるイーロン・マスクは、シンギュラリティを危惧する人物です。シンギュラリティに到達して人工知能が人間を超えてしまうと、人工知能が人間を支配するようになり人類を滅ぼしてしまう、という仮説を展開しています。

人工知能研究者 ヒューゴ・デ・ガリス

ヒューゴ・デ・ガリスは、引退するまで人工知能の教授を務めた人物です。人工知能が急速に発展して21世紀の後半にはシンギュラリティに達すると警告しています。シンギュラリティに到達すると、人工知能は人間の10の24乗優秀な頭脳を得ることになると主張しています。

シンギュラリティ否定派の意見

シンギュラリティは、そもそも発生しないという意見を持っている識者の方も存在しています。ここからは、シンギュラリティ否定派の意見も紹介します。

ドイツの哲学者マルクス・ガブリエル

ドイツの哲学者、マルクス・ガブリエルはシンギュラリティ否定派を代表する学者の一人です。シンギュラリティは、人間の知能をAIが超えると言われています。しかし、マルクス・ガブリエルは、AIが人間と同じように「知性」を得ることはないため、シンギュラリティが到来することは無いという意見を提唱しています。

人工知能の権威ジェリー・カプラン

人工知能研究の権威からも、シンギュラリティの否定派がいます。人工知能の研修者であるジェリー・カプランは、シンギュラリティの到来を否定しています。そもそも、人工知能は人工なのであって人間ではなく、人間と同じように考えることはありません。映画やドラマ、識者の意見に対して過剰に反応してしまっている人々がいるため、都市伝説のような言説も出てきていることを危惧しています。

シンギュラリティの影響

シンギュラリティは、雇用や社会制度、さらには人体にまで影響を及ぼすと考えられています。ここからは、シンギュラリティが影響を及ぼすとされている主な部分を取り上げて紹介します。

雇用

「雇用」は、シンギュラリティによって大きく変化すると考えられている部分です。AIは、事務的な業務を24時間365日おこなうことができて、作業も人間よりも正確です。そのため、機械的な事務作業などをAIに任せて業務を効率化させることができます。事務的な作業をAIに任せることができるため、経営者側は人件費を抑えることができます。一方で、事務的な業務を担当している従業員は、雇用機会を失うことになります。そのため事務作業を中心としている労働者は、雇用機会を得るためにAIでは代替できないような技術や仕事を探す必要に迫られます。

社会制度

シンギュラリティによって、これまでの国が整備する社会制度も大きく変化することが予想されています。AIの進化により企業活動が効率的で活発化するため、国が徴収している税金も増収すると考えられます。また、税収の方法も効率化するため、これまで徴収できなかった税金もきちんと徴収できます。国の財布が潤うため、これまでできなかった公共施設の整備や社会保障にも資金を投じることができるようになります。貧困層への政府援助や、都市部から離れた地方の過疎地へも必要な資金が潤滑にいきわたります。

人体

シンギュラリティに到達すると、人体にまで影響を及ぼします。AIを人間の実際の脳に搭載させることで、脳の機能をさらに向上させます。人体に搭載するAIの研究は進んでいて、身体に障害を持っている方々へのサポート役立てることが期待されています。義手や義足だけではなく体内の臓器も代替可能になるため、これまで不治の病とされてきた臓器のガンすらも乗り越えられる可能性もあります。

シンギュラリティに向けて企業が備えること

シンギュラリティやAI技術の進歩に対して企業が備えていくべきことは、科学技術やAIとの共生を目指すことです。また、人にしかできない仕事をつくるなどの工夫も必要です。ここからは、企業が対策しておくべきことを5つ紹介します。

AIと人間との共生を目指す企業作り

企業は、AIと人間との共生を目指さなければいけません。AIは、日々その性能を向上させています。しかし、技術が向上したとしても、人間にしかできない仕事はあります。AIにできる業務はAIに任せて、人間は人間にしかできない業務に集中することができます。AIと人間がそれぞれの強みを活かして業務をおこなっていけば、共生しながら企業を発展させることができます。

AI時代に合わせた人材教育体制

AI時代には、これまでの社会体制や企業の体制が変化します。AI時代の社会的な変化に合わせて、企業で働く人材の育成もしていかなければいけません。人間社会に広く普及しているAI技術の習得はもちろんのこと、AIが担うことができないスキルの習得にも時間を割かなければいけません。日本国内では、少子高齢化が進んでいくためAIを駆使して効率的に業務をおこなうスキルは必須となるでしょう。

人事評価制度の抜本的な見直し

シンギュラリティに到達した後、企業側が人材を採用する際には、抜本的に評価基準が見直されます。AIに対応できる知識スキルを求めることはもちろん、専門的なスキルや知識に特化した人材の雇用が求められるようになります。AI時代では、広範な知識やスキルを持っているジェネラリストよりも、一つの分野に特化しているスペシャリストの需要が高まります。企業側は、人材を雇用する際の評価制度を変化させなければいけません。

AIの研究開発への投資

シンギュラリティ後は、企業側も積極的にAIの研究開発に投資していかなければいけません。多くの商品やサービスにAIが搭載される時代になります。また、搭載されたAIによって、データを収集して分析することも課題です。IoT分野やインターネットサービス、そして消費者の行動分析に至るまでAIが活躍します。AIを駆使したプロダクトを開発するための投資体制も用意すべきです。

データを分析してトレンドを把握

AIが浸透している社会では、データを分析して社会的なトレンドや、変化の傾向を把握することが求められます。シンギュラリティに到達すると、これまでの常識や社会的な価値観が根底から覆ることも起こり得ます。社会的な変化傾向やトレンドは急速ですが、収集したデータから把握することが可能です。AIを動員したデータ収集と分析だけではなく、人間の発想や見解によって社会の変化を把握することも大事です。トレンドの先回りをすることで、新しいサービスや商品を企画することができます。

まとめ

シンギュラリティに到達すると、AIの進化は人間を超えると言われています。AIの進化によって人々の生活が楽になると同時に、AIの進化による社会的な懸念もあります。人間は人間にしかできない仕事の精度をより高める必要があります。企業側もシンギュラリティが来る前に、少しずつその環境を整えるべきです。現在多くの業務に追われていて、人にしかできないクリエイティブな業務ができていないのであれば、自動化できる業務を自動化してよりクリエイティブな業務に人材を再配置するなどの対応を準備するとよいでしょう。例えば、企業の運営に必要なデータの収集などは手間がかかり、業務を圧迫しがちです。膨大な時間を要するWebサイトのチェックやデータ収集はスクレイピングで自動化できます。データのスクレイピング代行を外注したい場合は、PigDataにご相談ください。