人工知能（AI）の近年の進歩がもたらす影響をめぐり、世界各地で激しい議論が起きています。SFの世界が現実になり始めるなか、AI製品は家庭や職場に少しずつ浸透しています。これにより、AIがもたらす潜在的な悪影響への懸念が高まっています。 AIが雇用市場に及ぼす影響、さらには AIシンギュラリティ、すなわち、意識を持つロボットが世界を支配し、人類を滅ぼす危険性についての懸念もあります。
こうした議論はいずれももっともですが、AIの活用は便利な家庭用ガジェットや業務プロセスの最適化、自動化だけに焦点を当てるべきではないと私は考えます。むしろAIは、世界の課題を解決する方法を根本から考え直すために活用できます。
AIには、医療、教育、貧困、治安などの分野を大きく改善する可能性があります。AIを搭載した機械は、人間には決してできない有益なことを、すでに実現しています。そうした力を、人間が得意とすることを拡張するために活用すれば、AIはインターネットそのものに匹敵する規模で、社会、ビジネス、文化に良い影響をもたらす可能性があります。
私はこれを、人間の心を置き換えるのではなく、その能力を拡張するためのAI活用と呼んでいます。人間の脳は、この世に存在するなかで最も精巧なコンピューターです。私たちは何百万もの感覚入力を常に自動処理し、環境から学び、それに応じて行動しています。しかし人間の脳にある、人間の思考を担うパターン処理装置は約3億個にすぎません。驚くべきアイデアの数々に、データを増やすだけでなく、桁違いのデータ処理能力も加えられたらどうでしょう。今あるあらゆる課題を、どのように考え直せるか想像してみてください。
今日の未成熟なAIでさえ、まさにそれを始めるのに十分な技術がすでにあります。以下の例では、さまざまな業界を取り上げ、人間の技能や創意工夫とAIを組み合わせることで生まれ得る社会的影響の大きさを示します。
1. 精密医療
AIは精密医療の導入と実践を後押ししています。精密医療とは、病気の治療や予防に向けた新たなアプローチで、一人ひとりの遺伝子、環境、生活習慣の違いを考慮します。医療の個別化の一種と考えることができます。たとえば米国では、毎年約25,000人が脳腫瘍と診断されています。従来は、誰にでも同じ治療法を適用する画一的な方法で、どれが効くかを確かめるため、患者全員に同じ治療を行うことがありました。精密医療によって、医師や研究者は、特定の病気に対するどの治療法や予防策が、どの患者集団に有効かをより正確に予測できるようになります。
答えの多くは、すでに蓄積された膨大な医療データのなかにあります。 Ayasdiは、 ディープラーニングなどのAIアルゴリズムを活用し、医師や病院がデータをより適切に分析できるようにしています。その取り組みにより、医療従事者は、これまで知られていなかった糖尿病のサブタイプを特定 できるようになりました。これにより、特定の患者群により効果的な治療法への理解が深まる可能性があります。 Enliticと IBMも、同様のAIアルゴリズムを使い、腫瘍を検出することで、放射線画像をより正確かつ効率的に解析しています。さらには、がんの治療法発見を加速できる可能性もあります。
2. サイバーセキュリティ
2015年には、約7億700万件のサイバーセキュリティ侵害があり、5億5,400万件が2016年上半期だけで発生しました。外国政府が米大統領選挙に不正な影響を及ぼす可能性など、こうした攻撃のごく一部がもたらす影響だけでも、実に恐ろしいものです。
セキュリティチームは現在、従来型のツールが発する増え続けるアラートへの対応に苦慮しています。AIが可能にする自己学習や自動化の能力は、効果を高め、コストを抑えることで、テロや、より小規模な個人情報の盗難から私たちを守る力を高めます。
すでに市場に出ているAIベースのソリューションは、より先回りした対応が可能です。悪意あるコンテンツに関連するパターンや異常を特定し、実行前の段階で攻撃を予測して阻止できます。Secureworks は、AIの予測能力を活用し、世界規模で高度な脅威を検出しています。 SiftScience、 Cylance、 Deep Instinctは、不正行為の防止や、スマートフォンやノートパソコンなどのエンドポイントのセキュリティにAIを活用しています。こうした技術は、セキュリティ専門家が対応できる範囲と規模を大幅に広げ、脅威が実際に攻撃を仕掛けるずっと前に検出できるようにするでしょう。
3. 精密農業
世界の人口は今後30年間で大幅に増加すると予想されていますが、食料生産能力はその増加に追いつくのが難しくなるでしょう。AIは現在の農法の効率を高め、生産量を増やし、環境に悪影響を与えることなく廃棄を減らします。
たとえば、ジョン・ディアのAutoTracのようなシステムを使えば、大型機械で作物をより均一かつ正確に植え付けられます。また、耕起、播種、施肥などの農作業の重複を減らすことで、化学物質の使用量を抑え、生産性を高めることができます。
Cainthusは、マシンビジョン企業として別のアプローチを取っています。ディープラーニングを用いて、牛の顔の特徴から個体をわずか6秒で識別できる顔認識システムを開発し、人手を最小限に抑えながら大規模な牛群を監視できるようにしました。近い将来、牛の体形をもとに跛行の初期兆候を検出し、農家に知らせることも可能になるでしょう。
農場にセンサーが普及し、ドローンがリアルタイム画像を撮影することで、広大な農地の状態を把握できるようになると、AIを搭載した機械は、作物や農場に必要なものを、場合によっては1年以上前から農家が予測するのを支援できます。これにより、悪条件に対応する時間をより多く確保できます。
AIは、さらに多くの課題や市場に応用できます。実際、あらゆる課題に対する根本的に新しいアプローチとして捉えるべきです。そうした決断を下すのは、世界を変え、より良くしたいと願う人々です。そして今、人々は自らの思考力を拡張し、広がり続けるフロンティアに取り組むことができます。
