近年はAI（人工知能）に関する技術の発展が目まぐるしく、私たちの生活にもAIが深く関わってくるようになりました。「AI（人工知能）が人間よりも賢くなる時代がもうすぐやってくる！」と聞いて驚いたり、「今のAI（人工知能）は何ができるの？将来は本当に人間より賢くなるの？」と不安になったりする人も多いですよね。
AI（人工知能）はすごいスピードで進化しており、近い将来にAI（人工知能）が人間の知能を超える転換点「特異点（シンギュラリティ）」が訪れると言われています。この「特異点（シンギュラリティ）」を迎えることで、私たちの生活はどのように変化していくのか、そして私たちは未来に向けてどのような準備が必要なのかという議論が、現在さまざまなメディアで注目を浴びています。
そこで、今回は「AI（人工知能）の特異点が来る前に国と開発者がしておきたい３つのこと」について詳しくお伝えします。これを機に、AI（人工知能）の特異点(シンギュラリティ)について考えてみてはいかがでしょうか。
AI（人工知能）はどのように進化してきたか？
「AI」とは、「Artificial Inteligence」の略語で「人工知能」を意味しています。最近では毎日のように聞かれる「AI（人工知能）」ですが、実は「Artificial Inteligence」という言葉が初めて登場したのは1956年のこと。まるで人間のように考えることができるため、「AI（人工知能）」と呼ばれるようになりました。日本でもトップクラスの人工知能研究者の一人である松尾豊氏によると、世の中で人工知能と呼ばれるものは次の４つのレベルに分けることができます。
単純な制御プログラムを搭載している家電製品に「人工知能搭載」と名付けているようなケースで、これらは「制御工学」や「システム工学」という名前ですでに長い歴史があります。
例）自動で温度を調整するエアコン、最適な温度調整をする冷蔵庫など
入力と出力を関係付ける方法が洗練されていて、その組み合わせの数が極端に多いことが特徴です。
例）将棋やチェスなどのプログラム、掃除ロボット、対話式の人工知能など
機械学習とは、サンプルとなるデータをもとにルールや知識を自ら学習する技術です。機械学習を取り入れたAI（人工知能）とは、ビッグデータをもとに判断するようなAI（人工知能）を指します。
例）スパムメールの認識、Googleの検索エンジンなど
さらにその上のレベル４として「ディープランニング」があります。ディープラーニングとは深層学習とも呼ばれ、脳の神経ネットワークを単純化してコンピュータのプログラム上で再現した技術です。従来のコンピュータが苦手としていた「ルールのわからない問題」にも対応できる非常に大きな可能性を秘めています。ディープランニングの研究のためには膨大なデータを必要としますが、インターネット技術の発展により研究に必要な大量のデータを活用できるようになったことが、AI（人工知能）技術を発展させる契機となりました。
例）写真から年齢や性別を推定、自動翻訳など
このように進化を遂げてきたAI（人工知能）を見ていると、「どこまで賢くなるんだろう？」と、期待と同時にちょっと怖くなってきますよね。AI（人工知能）の知能が人間を超えるかどうか、「特異点（シンギュラリティ）」という言葉を使って紹介しましょう。
AI（人工知能）が人間よりも賢くなる？ 特異点（シンギュラリティ）とは
AI（人工知能）の研究に関する「特異点（シンギュラリティ）」という言葉を耳にしたことのある方もいるのではないでしょうか。特異点（シンギュラリティ）とは、AI（人工知能）が発達し、自分よりも賢い人工知能をつくることができるようになった瞬間に無限に知能の高い存在が出現するというものです。
AI（人工知能）がものすごいスピードで自分より賢いAI（人工知能）を無限に繰り返しつくることができれば、AI（人工知能）は爆発的に進化します。つまり、AI（人工知能）が自分より賢いAI（人工知能）をつくり始めた瞬間こそ、すべてが変わる「特異点」だと言えるのです。
【AI（人工知能）特異点の対策1】情報を開示し、現状の技術でできること・できないことを明確にする
AI（人工知能）の特異点（シンギュラリティ）対策としてまず国や開発者がすべきことは、現状の技術でできること・できないことを明確にすることです。
現時点でAI（人工知能）が暴走するようなことはまず考えられませんが、そういった不安を社会が持つのであれば、一般人にもわかるように国や開発者がその危険性と対策を示し、社会の理解を得る努力をし続けることが必要です。
その他に国と開発者がやるべき施策として、法律の整備や倫理的な問題などがあります。具体的にはどのような内容か説明しましょう。
【AI（人工知能）特異点の対策2】機械化に伴う法律の整備や倫理について、社会の理解を得る
現在の日本では、データの利用に関する法整備が遅れています。海外に目を向けるとGoogleは検索履歴をはじめとする様々な情報をためており、アマゾンは購買データ、Facebookは人的ネットワークの膨大なデータを持っています。今後、データ活用の競争になる時代において、個人情報保護やプライバシー保護などデータの利用に関して非常に警戒心が強い日本は不利になりかねず、その論調を少しずつ変えていく必要があるといえるでしょう。
AI（人工知能）が倫理観に沿って正しく使われるためには、使われるAI（人工知能）の動作や技術の透明性が高いこと、それが人間に説明可能であること、制御権を複数の人間に分散することなども重要な観点となります。したがって、まず議論するべき課題は、「AI（人工知能）が将来持つべき倫理」ではなく「AI（人工知能）を使う人間の倫理」や「AI（人工知能）を作る人に対する倫理」だといえるでしょう。
情報開示や法律などソフト面の整備について紹介してきましたが、最後はシステム整備などハード面で必要となる施策についてまとめてみましょう。
【AI（人工知能）特異点の対策3】企業と協力して研究する
AI（人工知能）に機械学習やディープランニングを利用した情報システムは、アプリケーション、開発方法、開発者、技術・基盤など多くの点で、従来の情報システムとは異なります。
現状ではAI（人工知能）に関する人材や技術、資金はGoogleを中心とした米国企業に集中しており、最新の研究に基づく成果が日本の産業に配分されないという問題点があります。
日本はAI（人工知能）研究の歴史が長く、優秀な研究者に恵まれています。しかし、その反面、民間企業に流れる人材は少なく世界的なプラットフォーム企業も存在していないため、海外のデータを持っている企業には太刀打ちできません。
したがって、これからは国だけでなく、複数の企業や産業が協力して研究に取り組む必要があると言えるでしょう。
今回は「AIの特異点がくる前に国と開発者がしておきたい３つのこと」についてお伝えしました。
- 現在の技術でできること、できないことを明確にする
- 機械化に伴う法律の整備や倫理について、社会の理解を得る
- 企業と国、開発者がともに協力して研究する
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「特異点」を迎えると、人間には想像ができない未来が訪れます。すべてが変わってしまうという可能性を示唆しているだけに、肯定的な意見もあれば、否定的なものもあります。
しかし、AI（人工知能）は社会システムの中で人間が培った学習や判断を必要なところに分散することで、より良い社会システムをつくる大きな可能性を秘めています。AI（人工知能）と特異点を正しく知っていくこと、それに対して私たちがどうやって生きていくのかを、これからしっかりと考えていきたいですよね。
