IBMコーポレーションの会長、社長兼最高経営責任者であるジニー・ロメッティは、創業から1世紀を経て自らを見事に再創造し、いまや誰もが口にする革命、すなわち人工知能（AI）の登場をめぐる最前線に立つ企業を率いています。『Fareed Zakaria GPS』の司会者、ファリード・ザカリアが行った興味深いインタビューで、彼女はIBMのAI分野での成果と、未知で困難な領域へと進む同社が掲げる原則について語りました。
ロメッティによると、3つの技術革命が同時に起こり、組み合わさることでAI時代が到来しました。この革命は、先行する革命を影響力と重要性の両面で上回るでしょう。その基盤を築いた3つの技術革命とは、どこからでもコンピューティングを利用できるようにしたクラウドコンピューティングの台頭、ビッグデータの台頭、そしてモビリティの台頭です。ただし彼女は、こうした動きの根底には依然としてセキュリティとプライバシーに関する深刻な問題があると警告しました。解決されなければ、3つの革命が生み出したこの革命を頓挫させかねない問題です。
長年にわたり『Jeopardy!』に君臨した2人のチャンピオンを破り、世界的に有名になったIBMのAIシステム、ワトソンは、文字どおりゲームの流れを変えました。『Jeopardy!』で勝利できたことは、チェスの王者ガルリ・カスパロフを破ったことで知られる前身のディープ・ブルーから、飛躍的な進歩を遂げたことを示しています。チェスは結局のところ決定論的であり、コンピューターはあらゆる手を計算できます。一方、『Jeopardy!』は幅広い分野を対象とする課題です。回答者には文脈を読み解く力が求められます。「これはキーワード検索ではありません」とロメッティは述べました。
しかし、AIの応用範囲は、単なる些細な用途をはるかに超えています。ロメッティは、人類が直面する最大級の普遍的な課題である医療と教育の解決に、AIが貢献できると力強く訴えました。今日の医療現場では、医療データが60日ごとに倍増し、毎日8,000本の新しい論文が発表されるなか、個々の医師が最新情報を把握し続けるのは不可能です。世界には構造化されていないデータがあふれ、テキストやツイート、音声やセンサーデータ、金融取引、動画など、ペタバイト規模のデータが日々生み出されています。こうしたデータは従来のコンピューティングでも処理できません。人間の脳が認知的にできない処理を担える、学習・推論システムが必要です。
IBMが世界中で利用できるようにしたオープンプラットフォーム、ワトソンは、ごく日常的な用途からほぼ解決不能な課題まで、幅広く活用されてきました。文章サンプルに基づく驚くほど正確な性格診断、ヒット曲の分析に基づく作曲、映画本編や人間が編集した予告編よりも人気を集めた映画予告編の編集、天気予報システム、金融サービス事業者向けのエキスパートシステムなどです。しかしIBMが社内で特に力を注いできたのは医療分野であり、とりわけ「病の帝王」とも呼ばれるがんです。
「まず乳がん、肺がん、大腸がん、つまり体幹部のがんから始めました」とロメッティは語りました。「年末までに、［ワトソンは］世界のがんの80％の原因を解明するでしょう。」
ワトソンはまず、学術誌や教科書を処理し、約18,000本の論文を「読み」ました。数万時間にわたる訓練を受け、X線画像やMRI画像、数万件の患者記録を取り込みました。ほどなくして診断や治療法を提示できるようになりました。「制限を設定できます」とロメッティは述べ、患者や医師が特定の治療法を除外できることを示しました。「人々はブラックボックスを望んでいません」と彼女は語り、ワトソンは診断の確信度をパーセンテージで示し、診断の根拠となったデータソースも患者に提示すると説明しました。
ロメッティによれば、医師の間には当初こそ抵抗がありましたが、ほぼすべてのケースで、医師が目にした説得力のある事例の数々が考えを変えさせました。ノースカロライナ大学（UNC）病院での試験では、ワトソンとUNCの腫瘍ボード（同じデータを検討し、それぞれ意見を述べる腫瘍専門医の委員会）が同じ1,000件の症例を評価し、ほぼすべての症例で同じ判断を下しました。しかしワトソンは、30％の症例で腫瘍ボードを上回る発見をし、訓練を受けた腫瘍専門医の委員会と比べても大きな改善を示しました。
ワトソンはゲノム配列解析にも取り組み、がんの原因となる可能性のある遺伝子配列を見つけ、遺伝データに基づいて適切な診断と治療法を提示しようとしています。
IBMとそのエコシステム・パートナーを合わせると、2017年にはワトソンが10億人に届く見込みです。AIに対する根強い懸念、場合によっては根拠のある懸念を受け、ロメッティはIBMの従業員に向けた一連の原則をまとめ、セッションで共有しました。第一に、技術の目的を明確にすること。つまり、人間の能力を拡張し、人類に役立てるために使い、自己認識や意識を持つシステムを作るためには使わないこと。第二に、AIをいつ使っているか、AIシステムをどのように訓練したか、誰がどのデータセットを使って訓練したかについて、IBMは透明性を確保すること。ビジネスモデルにも透明性を適用します。ある企業から提供されたデータを、競合企業を支援する目的に転用することはありません。そして最後に、技術を効果的かつ安全に使うためのスキルを育成し、必要に応じて新たなスキル研修を提供します。
