人工知能のメリットとデメリットを知る
ロボットや自動運転車など、人工知能をめぐるあらゆる宣伝がある。- 人工知能が私たちの日常生活に影響を与えないと考えることはできない。実際、私たちのほとんどは、ほぼ毎日何らかの形で人工知能に遭遇している。朝起きてスマートフォンをチェックする瞬間から、ネットフリックスのおすすめ映画を見るまで、人工知能は私たちの日常生活に急速に浸透している。ある調査によると、世界の人工知能市場は毎年54％まで成長するという。しかし、人工知能とは一体何なのだろうか？人工知能は将来、本当に人類の役に立つのだろうか？さて、人工知能の利点と欠点は山ほどある。しかし、人工知能の長所と短所に飛び込む前に、人工知能とは何かについてざっと見てみましょう。
人工知能とは何か？
人工知能のメリット・デメリットに飛びつく前に、そもそも人工知能とは何かを理解しておこう。鳥の目」で見ると、人工知能はコンピュータ・プログラムに自分で考え、学習する能力を与える。人間の知能（つまり人工知能）をコンピューターシステムにシミュレーションすることで、通常人間に頼るような活動をコンピューターが行えるようにするのだ。人工知能には、その能力に応じて、人工狭域知能（ANI）、人工一般知能（AGI）、人工超知能（ASI）の3つの主なタイプがある。
- 人工狭域知能 – 1つのタスクに集中し、その限界を超えて実行することはできない（日常生活で一般的）。
- 人工一般知能 – 人間ができるあらゆる知的作業を理解し、学習することができる（研究者は強力な人工知能を目指している）。
- 人工超知能 – 人間の知能を凌駕し、人間よりも優れたタスクをこなすことができる（まだ概念である）。
人工知能の利点と欠点
人工知能プログラムとは、学習・思考が可能なプログラムである。通常、人間が行うと想定されるタスクを実行するプログラムで構成されていれば、どんなものでも人工知能とみなすことができる。
人工知能には多くの利点がある一方で、欠点もある。人工知能の利点には、タスクの自動化による効率化、情報に基づいた意思決定のためのデータ分析、医療診断の支援、自律走行車の進歩などがある。一方、人工知能の欠点としては、雇用の奪い合い、偏見やプライバシーに関する倫理的懸念、ハッキングによるセキュリティリスク、人間のような創造性や共感性の欠如などが挙げられる。
まずは人工知能の利点から見ていこう。
人工知能の利点
ヒューマンエラーの削減
人工知能の最大のメリットは、エラーを大幅に減らし、正確さと精度を高めることができることだ。人工知能が各段階で下す判断は、事前に収集した情報と一定のアルゴリズムによって決定される。適切にプログラムされれば、これらのエラーをゼロにすることができる。
- 人工知能によるヒューマンエラーの減少の一例として、ロボット手術システムの利用が挙げられる。ロボット手術システムは、複雑な手技を正確かつ正確に行うことができるため、ヒューマンエラーのリスクを減らし、医療における患者の安全性を向上させることができる。
リスクゼロ
人工知能のもう一つの大きなメリットは、人工知能ロボットに任せることで、人間が多くのリスクを克服できることだ。爆弾の信管を外すにせよ、宇宙に行くにせよ、海洋の最深部を探検するにせよ、金属製のボディを持つ機械はもともと耐性があり、非友好的な条件下でも生き延びることができる。さらに、より大きな責任を持って正確な仕事を提供することができ、簡単には消耗しない。
- リスクゼロの一例として、製造施設の完全自動化された生産ラインがある。ロボットがすべての作業を行うことで、危険な環境下での人為的ミスや怪我のリスクを排除することができる。
24時間利用可能
人間の生産性は1日のうち3～4時間程度に過ぎないという研究は多い。また、人間は仕事と私生活を両立させるために、休憩や休みを必要とする。しかし、人工知能は休みなく働き続けることができる。彼らは人間よりもはるかに速く思考し、一度に複数のタスクをこなし、正確な結果を出す。人工知能のアルゴリズムの助けを借りれば、退屈な反復作業を簡単に処理することさえ可能だ。
- この例として、オンラインカスタマーサポートのチャットボットが挙げられる。人工知能と自然言語処理を使用することで、チャットボットは一般的な質問に答えたり、問題を解決したり、複雑な問題を人間のエージェントに伝えたりすることができ、24時間シームレスな顧客サービスを保証します。
デジタルアシスタンス
最も技術的に進んだ企業の中には、デジタルアシスタントを使用してユーザーと関わり、人間の人員を不要にしているところもあります。多くのウェブサイトでは、デジタル・アシスタントを活用して、ユーザーが要求するコンテンツを配信しています。私たちは彼らと会話の中で検索について話し合うことができる。チャットボットの中には、人間と会話しているのかチャットボットと会話しているのか見分けがつかないように作られているものもある。
- 企業には、利用者の疑問や懸念に対応しなければならないカスタマーサービス・クルーがいることは、誰もが知っている。企業は、人工知能を使用して顧客の質問にすべて答えることができるチャットボットや音声ボットを作成することができます。
新しい発明
事実上あらゆる分野において、人工知能は、困難な問題の大半を解決する上で人間を支援する数多くの技術革新の原動力となっている。
例えば、最近の人工知能ベースの技術の進歩により、医師は女性の乳がんを早期に発見できるようになった。
- 自動運転車は、カメラ、センサー、人工知能アルゴリズムを組み合わせて使用し、人間の介入なしに道路や交通をナビゲートする。自動運転車には、交通安全を向上させ、交通渋滞を緩和し、身体障害者や移動に制限のある人々のアクセシビリティを向上させる可能性がある。テスラ、グーグル、ウーバーなどさまざまな企業が開発を進めており、交通に革命をもたらすと期待されている。
偏りのない判断
人間は好むと好まざるとにかかわらず、感情によって動かされる。一方、人工知能には感情がなく、非常に実用的で合理的なアプローチをとる。人工知能の大きな利点は、偏った見方をしないため、より正確な意思決定が可能になることだ。
- この例として、人工知能を搭載した採用システムは、人口統計ではなく、スキルや資格に基づいて求職者を選別する。これにより、採用プロセスにおける偏見が排除され、包括的でより多様な労働力を生み出すことができる。
反復作業の実行
書類に不備がないかチェックしたり、礼状を郵送したりなど、私たちは日常業務の中で多くの繰り返し作業を行うことになる。私たちは人工知能を使って、こうした雑務を効率的に自動化し、さらには人々の「退屈な」仕事をなくすことで、より創造的な仕事に集中できるようになるかもしれない。
- この例として、製造業の組立ラインにロボットを使用することが挙げられる。ロボットは、溶接、塗装、梱包などの繰り返し作業を高い精度とスピードでこなし、コスト削減と効率化を実現する。
日常的な使用
今日、私たちの日常生活はすべてモバイル機器とインターネットに依存している。グーグルマップ、アレクサ、シリ、ウィンドウズのコルタナ、OKグーグルなど、様々なアプリを活用し、自撮りをしたり、電話をかけたり、メールに返信したりしている。さまざまな人工知能ベースの技術を使えば、天候を予測することもできる。
- 約20年前、旅行の計画を立てる際には、すでに現地に行ったことのある人に指示を仰いだに違いない。今はグーグルに場所を聞くだけでいい。あなたとある場所との間の最適なルートが、指定された場所の位置とともにグーグルマップ上に表示される。
危険な状況における人工知能
人工知能の主な利点のひとつはこれだ。危険な作業を代行する人工知能ロボットを作ることで、人間が直面する危険な制約の多くを乗り越えることができる。あらゆるタイプの自然災害や人災で有効に活用できる。また、火星への旅行、爆弾の信管除去、海洋の最深部の探査、石炭や石油の採掘などでも。
- 例えば、ウクライナのチェルノブイリ原子力発電所の爆発事故。炉心に近づいた人間は数分のうちに死んでしまうため、当時は火災の初期段階で制御することで放射線の影響を軽減する手助けをしてくれる人工知能を搭載したロボットは存在しなかった。現在では、人工知能の助けを借りれば、このような問題は起こらないだろう。
医療への利用
人工知能は医療分野にも大きく貢献しており、診断や治療から創薬や臨床試験まで幅広く活用されている。人工知能を搭載したツールは、医師や研究者が患者のデータを分析し、潜在的な健康リスクを特定し、個人に合わせた治療計画を立てるのに役立つ。これにより、患者の健康状態の改善につながり、新しい治療法や技術の開発を加速させることができる。
それでは次に、人工知能が抱える主なデメリットにはどのようなものがあるのかを見てみよう。
人工知能のデメリット
高コスト
人間の知能をシミュレートできるマシンを作るのは並大抵のことではない。多くの時間と資源を必要とし、莫大な費用がかかる。また、人工知能は常に最新のハードウェアとソフトウェアで動作し、最新の要件を満たす必要があるため、かなりのコストがかかる。
創造性の欠如
人工知能の大きな欠点は、既成概念にとらわれない考え方を学習できないことだ。人工知能は、あらかじめ与えられたデータや過去の経験をもとに時間をかけて学習することはできるが、そのアプローチにおいて創造性を発揮することはできない。典型的な例は、フォーブスの収益レポートを書くことができるボット「Quill」だ。これらのレポートには、すでにボットに提供されたデータと事実しか含まれていない。ボットが自分で記事を書けることは印象的だが、他のフォーブスの記事に見られる人間味には欠けている。
失業
人工知能の応用のひとつにロボットがあるが、これは職業を置き換え、（いくつかのケースでは）失業者を増やしている。そのため、チャットボットやロボットが人間に取って代わる結果、失業する可能性は常にあると主張する人もいる。
例えば、日本のような一部の技術先進国では、製造業においてロボットが人間の代わりとして頻繁に活用されている。しかし、これは必ずしもそうではなく、効率性を高めるために人間に取って代わる一方で、人間が働く機会を増やしているのだ。
人間を怠け者にする
人工知能アプリケーションは、面倒な反復作業の大半を自動化する。仕事をこなすために物事を記憶したりパズルを解いたりする必要がないため、私たちはますます頭を使わなくなる傾向にある。このような人工知能への依存は、将来の世代に問題を引き起こす可能性がある。
倫理観の欠如
倫理観や道徳観は人間の重要な特徴であるが、人工知能に組み込むのは難しい。人工知能の急速な進歩は、いつの日か人工知能が制御不能なまでに成長し、最終的には人類を絶滅させてしまうのではないかという多くの懸念を引き起こしている。この瞬間は、人工知能のシンギュラリティ（特異点）と呼ばれている。
無感情
私たちは幼い頃から、コンピューターや他の機械には感情がないと教えられてきた。人間はチームとして機能し、目標達成にはチームマネジメントが不可欠だ。しかし、ロボットが効果的に機能すれば人間より優れていることは否定しないが、チームの根幹をなす人間のつながりがコンピューターに取って代わられることがないのも事実である。
改善なし
人間が高度な人工知能を開発できないのは、人工知能があらかじめ蓄積された事実と経験に基づく技術だからだ。人工知能は同じタスクを繰り返し実行することには長けているが、調整や改善を望むなら、手動でコードを変更しなければならない。人工知能は、人間の知能のようにアクセスして利用することはできないが、無限のデータを保存することができる。
機械は、開発またはプログラムされたタスクしかこなすことができない。それ以外のことをこなすように要求されると、頻繁に失敗したり、無駄な結果を出したりして、重大な悪影響を及ぼす可能性がある。そのため、ありきたりなものを作ることはできない。
さまざまな分野・産業における人工知能の利点と欠点
ヘルスケアにおける人工知能
利点
診断と治療を強化する能力。人工知能アルゴリズムは、患者記録、検査結果、医療画像などの大量の医療データを分析し、医療専門家が正確かつタイムリーな診断を下すのを支援することができる。人工知能は、人間の臨床医では発見が困難なパターンや異常を特定できるため、病気の早期発見や治療成績の向上につながる。
デメリット
医療における人工知能の欠点は、倫理やプライバシーに関わる可能性があることである。ヘルスケアにおける人工知能システムは、機密性の高い医療情報を含む患者データに大きく依存している。このデータが安全でプライバシーに配慮した方法で収集、保存、使用されることを保証する必要がある。患者のプライバシーの保護、データの機密性の維持、個人医療情報への不正アクセスの防止は、重要な考慮事項である。
マーケティングにおける人工知能
利点
マーケティング・キャンペーンのターゲティングとパーソナライゼーションを強化する能力。人工知能アルゴリズムは、人口統計、嗜好、閲覧行動、購買履歴など、膨大な量の顧客データを分析して、オーディエンスをセグメント化し、高度にターゲティングされたパーソナライズされたマーケティング・メッセージを配信することができる。人工知能を活用することで、マーケティング担当者はキャンペーンを特定の顧客セグメントに合わせることができ、マーケティング活動の関連性と効果を高めることができる。このレベルのターゲティングとパーソナライゼーションは、コンバージョン率の向上、顧客満足度の改善、マーケティングキャンペーンの投資収益率（ROI）の向上につながります。
デメリット
マーケティングにおける人工知能のデメリットは、人間的なタッチや創造性が欠如する可能性があることだ。人工知能はさまざまなマーケティング・タスクを自動化し、データに基づいた洞察を生み出すことができるが、感情的なつながりや直感、創造的思考といった、マーケティングにおける人間特有の要素を再現するのに苦労する可能性がある。人工知能のアルゴリズムは、データや事前に定義されたパターンだけに頼る可能性があり、人間の創造性や直感を必要とする革新的なマーケティングアプローチや既成概念にとらわれないマーケティングアプローチを見逃す可能性がある。
教育における人工知能
利点
パーソナライズされた学習体験を提供できる。人工知能を搭載したシステムは、生徒の成績、嗜好、学習スタイルに関する膨大なデータを分析し、オーダーメイドの教育コンテンツや適応学習パスを作成することができる。このパーソナライゼーションにより、生徒は自分のペースで学習し、より多くのサポートが必要な分野に集中し、自分に関連した興味深いコンテンツに取り組むことができる。
デメリット
教育における人工知能の欠点は、倫理やプライバシーに関する懸念の可能性である。人工知能システムは、生徒の成績、行動、個人情報など、生徒に関する大量のデータを収集・分析する。このデータを安全に扱い、適切なプライバシー保護措置を講じる必要がある。
創造性における人工知能
利点
創造性における人工知能の利点の1つは、人間の創造性を増強し、芸術表現の新たな道を提供する能力である。生成モデルや機械学習アルゴリズムなどの人工知能技術は、アーティスト、ミュージシャン、作家が斬新なアイデアを生み出し、新しい芸術スタイルを探求し、伝統的な創造プロセスの限界を押し広げるのを支援することができる。
デメリット
クリエイティビティにおける人工知能の欠点は、人工知能が生成したクリエイティブな作品にオリジナリティや信憑性が欠ける可能性があることだ。人工知能システムは既存のスタイルやパターンを模倣することができるが、人工知能が本当に人間と同じ意味での創造性を持ちうるかどうかについては議論が続いている。人工知能が生成した作品には、人間の経験や感情から生まれる深み、感情的なつながり、独自の視点が欠けている可能性がある。
輸送における人工知能
利点
交通機関における人工知能の利点のひとつは、道路やさまざまな交通手段における安全性と効率性を高める可能性があることだ。人工知能を搭載したシステムは、センサーやカメラなどからのリアルタイムのデータを分析し、情報に基づいた迅速な判断を下すことができる。これにより、高度運転支援システムや自律走行車などの機能を実現し、ヒューマンエラーや事故を減らすことができる。人工知能はまた、交通の流れを最適化し、ルート計画を改善し、車両の予知保全を可能にすることで、より効率的な交通網と渋滞の緩和につながる。
デメリット
輸送における人工知能の欠点は、倫理的・法的な課題である。例えば自律走行車は、事故が起きた場合の責任について問題を提起する。人工知能が制御する車両が衝突事故に巻き込まれた場合、誰が責任を負うのかを判断するのは複雑な作業になりかねない。さらに、交通管理や事故回避に関するものなど、人工知能システムによる意思決定では、限られたリソースの配分や、乗客対歩行者の保護など、倫理的な配慮を考慮する必要が生じる場合がある。こうした倫理的ジレンマのバランスを取りながら、交通機関における人工知能の適切な規制やガイドラインを策定することは、複雑かつ継続的な課題である。
人工知能の長所と短所の両方がお分かりいただけたと思うが、人工知能がより住みやすい世界を創造する大きな可能性を秘めていることは確かだ。人間にとって最も重要な役割は、人工知能の台頭が手に負えなくならないようにすることだろう。人工知能には賛否両論あるが、世界の産業に与える影響は否定できない。人工知能は日々成長を続け、企業の持続可能性を促進している。このことは、多くの新しい時代の仕事で繁栄するために、人工知能のリテラシーとスキルアップの必要性を確かに求めている。
