テクノロジーは効率性における疑いようのないチャンピオンです。かつては複雑で時間のかかったタスクが、今では一瞬で完了します。しかし、テクノロジーが溢れることには欠点もあります。研究者のエドワード・テナーは新著で、過度な効率性が創造性を損ない、前衛的な思考、イノベーション、問題解決を遠ざけうることを解説しています。彼は、テクノロジーと直感を組み合わせ、偶然性や予想外のものを探求することで、私たちの生活をより良くする道があると考えています。
スミソニアン協会のレメルソン発明・イノベーション研究センターの著名な研究員であるテナー氏は、自身の著書『効率性のパラドックス：ビッグデータにできないこと』について、SiriusXMのラジオ番組「Knowledge@Wharton」で語りました。（このページ上部のポッドキャストでお聴きいただけます。）
対話の編集済みの書き起こしは以下のとおりです。
Knowlege@Wharton： 効率性の何がそれほどまでに問題なのでしょうか？
エドワード・テナー： 効率性の問題点は、アルゴリズムが経験から本当に学び、経験を体系化し、そこから利益を得られること、そしてパターンを認識できることにあります。その点でアルゴリズムは非常に優れています。例えば、私はGoogleのナビゲーションプログラム「Waze」を使っています。当初は批判的でしたが、次第に使う機会が増えました。ただ、Wazeの問題は、時折とんでもない誤りを犯すことです。どれほど見事に設計されたシステムであっても、それに完全に頼りきってしまうと、遅かれ早かれ不具合がしっぺ返しをしてきます。しかし、自分がどこにいるかという意識を保ち、常識を持ち、その常識を信頼し続けるなら、そうした小さな災難を避けながら、プログラムの恩恵を最大限に得ることができます。
Knowlege@Wharton： 私たちはテクノロジーにこれほど依存しているため、社会として、また文化として何かを失いつつあるのでしょうか？
テナー： そのリスクは確かにあり、それは絶えず起きています。依存することがとても容易だからです。プログラムが提案するものをただ受け入れ、少し珍しいかもしれない他のものから目を背けるのは、とても簡単です。ただ、これはテクノロジーに始まったことではありません。人々は長い間、パターン認識や決まりきった手順を使ってきたのですから。
例えば、ハリー・ポッターシリーズを断った出版社をすべて見てください。明らかに他の文学作品の要素は含まれていましたが、それはあまりにも新しく、出版社が非常に成功しそうだと考える児童書のパターンには、実際には当てはまりませんでした。編集者の8歳の娘がこの本について熱狂的な短い書評を書いてから、ようやく彼はこれこそ買うべき本だと決断したのです。
“プログラムが提案するものをただ受け入れ、少し珍しいかもしれない他のものから目を背けるのは、とても簡単です。”
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人工知能の問題はテクノロジーそのものに限ったことではなく、馴染みのあるものに頼り、予想外のものを無視してしまう、私たち皆が持つ傾向にまで及んでいます。本当に新鮮でエキサイティングなものを認識する私たちの能力を、実際に無視してしまうのです。
Knowlege@Wharton： 19世紀に効率性が再定義されたとおっしゃいましたが、そのとき何が起きたのでしょうか？
テナー： はい、19世紀は大きな違いを生みました。19世紀以前にも、人々は常にできるだけ少ない間接費で運営し、少ない投入で多くを得ることなどに関心を持っていましたが、それについての明確な理論はありませんでした。19世紀の大きな変化の一つは、蒸気機関の登場とともに、例えば与えられた一単位の石炭からどれだけの仕事を引き出せるかに、人々が強い関心を持つようになったことです。与えられた量の燃料で、どの蒸気機関が鉄道を最も速く走らせられるのか。人々は効率性についてはるかに体系的に考えるようになり、それがビジネスや社会的な思考全般にも広く影響を与えました。
Knowlege@Wharton： あなたが使う説明の一つは、効率性を時に脅威と結びつけています。それはどういうことでしょうか？
テナー： 効率性が脅威となる場面は、いくつもあると思います。すべてを効率的にやろうとすると、セレンディピティ（偶然の幸運な発見）の力を失ってしまいます。セレンディピティは、時には道を間違えたり、予想していなかった本を手に取ったりすることに依存しているのです。
実際、私の最も感動的な出来事の一つは、ジョン・ケネディ・ジュニアが編集長を務めていた『ジョージ』誌から、私に電話をかけてきたときでした。彼は書店で別の本を探していた際、たまたま私の別のテーマの本を目にしたのです。寄稿者になることなど考えてもいませんでしたが、彼はその本を気に入ってくれたので、ランチをともにし、彼のために数本の記事を書く機会を得ました。
最近、ニューヨークの書店数の減少に関する記事が『ニューヨーク・タイムズ』に掲載されました。そのため、もしかするとあの書店は存在せず、私にその電話はかかってこなかったかもしれません。これにより、書店がセレンディピティを促進してきた制度の非常に良い例であり、人々がそのような機会を積極的に求めることが重要だと気づきました。
Knowlege@Wharton： 効率性はさまざまな分野に影響を与えますが、私たちが注目してきた分野の一つが教育です。効率性が私たちの教育制度にどのような影響を与えているか、どのようにお考えですか？
テナー： 教育は、私の人生の大部分でさまざまな形で関わってきたこともあり、自然と私の関心を引きつけます。この本を書いていた当時、教育への効率性の適用が、実はトーマス・エジソン本人にまでさかのぼることには気づいていませんでした。エジソンは、教科書の効率はわずか3%だと言ったことがあります。最近、ビル・ゲイツも非常によく似たことを言いました。
“すべてを効率的に行おうとすると、セレンディピティの力を失ってしまいます。”
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エジソンは、自身の新しい映画システムを応用すれば、理科教育を本当に加速させられると考え、そのための会社を設立しました。彼は教室に適した新しい種類の映写機を発明しましたが、それはマーケティング上の大失敗でした。その理由は、エジソンが非常に優秀な中退者であり、非常に優れた技術者を雇うことができたものの、彼は授業をしたことがなく、そのシステムに関する経験も非常に限られていたからです。彼は理科教育、あるいはより広い教育に何が必要なのかを本当には理解しておらず、そのため製品を売り込むことができませんでした。これは、テクノロジーを通じて教育をより効率的にするためのプログラムのほとんどに、私が見いだした共通の流れです。心理学者のB.F.スキナーは、この分野で実際に授業をしたことのあるごく少数の人物の一人でした。しかし、彼のプログラム学習のシステムでさえ、あまり成功しませんでした。
テクノロジーが教育において価値を持ちえないと言っているわけではありません。非常に価値がありうるのですが、教育には「望ましい困難（desirable difficulty）」と呼ばれるもので改善できる点が多くあります。つまり、例えば講義のノートを取っている人は、キーボードのある機器で一字一句入力できるときよりも、講師の話を自分の手で言い換えて書かなければならないときのほうが、より多くを学ぶということです。書くことを強いられ、一字一句書き取れないという制約があるとき、人は講義の主要な問いを自分の中で消化し、より深く理解せざるをえません。一方、ただタイプしているだけでは、ただ入力しているにすぎません。これは心理学者が「流暢さ（fluency）」と呼ぶものです。そして、流暢さは必ずしも理解につながるとは限りません。
Knowlege@Wharton： 私も、七年生の長女のことでこの点について考えてきました。娘は、算数の学習の一部で、実際に筆算で解く代わりに電卓の使用が認められています。
テナー： 電卓は算数において本当に便利なものになりえます。電卓は退屈な作業を減らしてくれます。しかし、手順を省くことで、数学的思考をブラックボックス化してしまうリスクがあります。コンピュータが答えにどのようにたどり着いたのか、本当には理解できなくなるのです。学生が頭の中で行うことと、機器を使って行うことの間にバランスが必要だと思います。
古い数学文化で興味深いのは計算尺です。計算尺はいわば中間的なものだったからです。私が出版業界で働いていた頃、最初の上司であったハーブ・ベイリーは、プリンストン大学出版局の所長でしたが、多くの計算において依然として計算尺を使っていました。彼によれば、計算尺によってさまざまなシナリオを視覚的にとらえられたからです。彼は第二次世界大戦中に軍で教えていたので、その技術文化の出身でした。そこには多くの価値があったと思いますし、彼が非常に、非常に効率的な所長だったことは確かです。
Knowlege@Wharton： 医療の観点から、効率性のパラドックスについてお話しいただけますか？
テナー： 情報技術によってより良い医療を実現するという夢があり、少なくとも研究の面では、コンピュータが医療の成果を改善するためにできることは多くあります。私は医療におけるテクノロジーの可能性に大いに期待しています。しかし、非常に予想外の結果をもたらしたものも多くあります。例えば、電子カルテは、医師の手書きの高くつく誤解をすべて取り除き、患者のカルテをより良く移行させる手段として、政治家や主要な医師、管理者から称賛されてきました。
原則として、電子カルテは非常に素晴らしいもののように見えます。しかし問題は、情報を標準化された形式で入力する負担が、医師やそのスタッフに大きく移ってしまうことです。さらに、システム同士の相互運用や、システムの更新に関する問題もさまざまにあります。多くの医師が燃え尽き症候群について不満を訴えており、医学誌でもこれに関する多くの記事が出ています。単にやり方が間違っているだけかもしれませんが、重要なのは、そのようなものが正しく導入されなければ、効率化の動きが、かえって効率の低下を招きうるということです。
“流暢さは必ずしも理解につながるとは限りません。”
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Knowlege@Wharton： この効率性をめぐる議論の両面を、どのようにバランスさせていけるでしょうか？
テナー： それは本当に人々自身の行動次第です。政策によって決められるものではありません。人々が自分の生活をできるだけアルゴリズムに委ねたいなら、そうしたことを喜んで引き受ける企業は多くあります。私の本が示唆しているのは、それらを利用することに加え、他のものも育てていくべきだということです。
例えば、社会学者や技術の心理学者が「暗黙知」と呼ぶものを、私たちは多く持っています。私たちは自分が思う以上に多くを知っています。言葉にできず、人工知能システムに組み込むことが不可能でありながら、日常生活には欠かせないものです。見慣れない諺の意味を考えてみてください。例えば、幼い子どもでも「a stitch in time saves nine」の意味を答えられることがあります。私たちは比喩的に考えるからです。それは自然なことです。別の文化の人でも、おそらくその意味を説明できるでしょう。しかしアルゴリズムにとって、その飛躍を果たすのははるかに難しく、その特定の格言の意味がデータベースとして組み込まれているのでない限り、容易ではありません。人間の推論の素晴らしいところは、言葉にできないけれども、必要なときにそこにある、技能と知識の蓄えを私たちが持っていることです。
人工知能やコンピュータによる誘導に関する魅力的な点の一つは、先進的な航空機の設計者が制御システムを設計する際、重要な部分を単一のコンピュータに任せることはないことです。複数の冗長なシステムを用い、それらは異なる人々が異なるハードウェアとソフトウェアでプログラムします。考え方は、Wazeのように一つのシステムに不具合が生じることがあっても、複数の独立したシステムが同時に同じ誤りを犯す可能性は低い、というものです。そうした冗長性は、人工知能の問題のいくつかを避ける一つの方法ですが、セレンディピティの要素、つまり驚きの要素には対処できません。人類の進歩の多くは、確立されたパターンから飛躍し、より興味深い思考の方法を直感的に見いだすことによって成し遂げられてきました。
だからこそ、非常に成功した多くの本が、当初は断られたり、しぶしぶ出版されたりしてきたのです。例えば、『白鯨』。『白鯨』は、ルールをすべて破る、非常に奇妙な本に見えました。当初の売り上げはそれほど良くなく、アルゴリズムであれば完全に退けてしまったかもしれません。しかし重要なのは、ここに、非常に際立った独創的なビジョンを持ち、それをどの型にも当てはまらない新しい方法で表現できた人物がいたということです。
Knowlege@Wharton： こうした効率性への懸念は、最近のソーシャルメディアやデータ共有をめぐる問題とどのように関係していますか？
テナー： ソーシャルメディアの問題は、既存のものを強化しがちなことです。トレンドの上に積み重なっていく傾向があります。例えば、人々が曲をどのように評価するかについての研究があります。そこでは、リスナーの最初の好みのわずかな違いが雪だるま式に大きくなり、人々が本来曲の質だと考えるものを大きく歪めてしまうことがわかっています。
そうした偏りがあります。しかし、ソーシャルメディアが新聞や雑誌から非常に多くの広告収入を奪ったことで、メディア環境全体も大きく変わり、本来ソーシャルメディアの基盤であるべき、独自の報道や執筆の力も弱められたという問題もあると思います。ソーシャルメディアは、いわば自らを損なってきたのです。
