機械学習によって一部の仕事が楽になる一方で、他の仕事がなくなる理由を専門家が解説
アラン・ボイル著
コンピューター科学者は、皮膚がんやマラリアなどの兆候を認識する能力において、訓練を受けた人間と同等以上の能力を持つ人工知能アルゴリズムを開発しましたが、それは将来の医師がボットになることを意味するのでしょうか?
AIの専門家2人が、機械学習の急速な発展が、皮膚科医や疫学者など高給取りの専門家にとっては良いことであり、低賃金労働者にとっては大したことではないが、中間層の労働者にとっては大きな問題となる理由をサイエンス誌で説明している。
MITのエリック・ブリニョルフソン氏とカーネギーメロン大学のトム・ミッチェル氏は、その理由は、中間スペクトルの仕事が機械学習の影響を受けやすいためだと述べている。
「経済への影響は今のところ比較的限定的であり、時折言われるような差し迫った『仕事の終焉』に直面しているわけではないが、今後の経済と労働力への影響は甚大である」と、彼らは本日発表された論評の中で述べている。
2人の研究者は、情報技術と米国の労働力の将来に関する報告書を発表した全米科学アカデミーの委員会の共同議長でもあり、その報告書の著者らは「技術の進歩が賃金格差を助長してきた」という強力な論拠があると述べている。
機械学習は人工知能分野における重要な分野であり、コンピュータープログラムが膨大な量のデータを取り込み、入力と出力の相関関係を自ら見つけ出す能力に関係しています。これらの相関関係の中には、人間の専門家には見落とされるほど微妙なものもあるかもしれません。
機械学習の威力を示す最も有名な例としては、Google DeepMindのAlphaGo Zeroやカーネギーメロン大学のLibratusポーカープログラムの卓越したゲームプレイが挙げられる。しかし、スタンフォード大学のがん検出アルゴリズムやIntellectual Venturesのマラリア検出顕微鏡など、それほど目立たない例もある。
ミッチェル氏はニュースリリースで、皮膚がんの兆候を見つけるアプリケーションによって皮膚科医が不要になる可能性は低いと述べた。
「皮膚科医は今後、より優れた皮膚科医となり、患者と過ごす時間が増えると思います」と彼は述べた。「人と人との関わりが仕事である人は、自動化できないため、より価値が上がるでしょう。」
一方、清掃サービスや在宅介護支援といった低スキルのサービス業では機械学習は大きな影響を及ぼしていないと研究者らは指摘している。
しかし、好況と不況の間には、職を失う可能性のある労働者層が拡大している。「これまで人間が担ってきた『創造的な』作業の一部は、今後数年間でますます自動化されるようになるだろう」とミッチェル氏とブリニョルフソン氏は述べている。
機械は、正しい答えと間違った答え、あるいはより良い答えとより悪い答えが明確に分かれる質問に答えることにますます長けています。
「同時に、目標をより明確に定義する上での人間の役割はより重要になり、たとえ質問が明確に定義されれば機械の方がより優れた解決策を見つけられる場合であっても、科学者、起業家、そして適切な質問をすることで貢献する人々の役割が増大することを示唆している」と研究者らは記している。
以下に、答えが「はい」の場合、仕事が自動化される可能性が高くなる 4 つの質問を示します。
- この仕事には、明確に定義された入力を明確に定義された出力にマッピングする関数の学習が含まれますか?
- 入力と出力のペアを含む大規模なデータセットは存在しますか? あるいは、そのようなデータセットを作成できますか?
- タスクは、明確に定義できる目標と指標とともに明確なフィードバックを提供しますか?
- 100 パーセントの精度や絶対的に最適なソリューションを必要とせず、エラーに対する許容度はありますか?
以下に、答えが「はい」の場合、仕事が自動化される可能性が低くなる4つの質問を示します。
- タスクには、多様な背景知識や常識に依存する長い一連の論理や推論が含まれますか?
- 決定がどのように行われたかについての詳細な説明は必要ですか?
- 学習する現象または機能は時間の経過とともに急速に変化しますか?
- 特別な器用さ、身体能力、または機動力は必要ですか?
AIの普及に影響を与える可能性のある経済的要因を含む、機械学習の予想される影響の詳細については、Scienceのウェブサイトの解説をご覧ください。
