確かに、AIに関する誤解が多いです。そして、AIを知らない人も多いです。この記事は、上記のForbes記事を少しだけ深読みします。誤解からAIのことを少し知ることができます。
１．過大評価。
なんでもできると思われ、人間を超えた存在と思われています。
AIはただのプログラムです。そのプログラムの計算速度の速さは人間を超えますが、そのプログラムを作ったのが人間です。だから、人間が人間を超えるAIを作るためには、まず人間を解明しないといけないです。しかし、その解明はそう簡単には行かないです。なぜなら、私たち人間も説明できないものがたくさんあります。説明ができなければ、プログラムを作れません。上の記事で書いてあるのように、いまのAIはまだ3歳児です。３歳児ができることがAIができないこともたくさんあります。「AIは万能ではありません。」と常に思わないといけません。
２．構築の大変さが知らない。
おそらく、まずAIの血液であるデータ準備の大変さが理解されていない。データの準備は大変むずかしいです。以前テレビでマツコ・デラックスと有働由美子アナの「AIにきいてみた」という番組がありました。その番組は、いろんな社会現象の原因をAIが探ってみる内容でした。そこで読書と健康寿命の関係、家電量販店と結婚の関係など、一見関係なさそうな２つの事を、AIがその関連性を見つけ出します。しかし、この番組が放送後、ネット上多くの議論を起こしました。その１つが、データの選別です。AIはただのプログラムなので、使われている教師データが変われば、導き出してくる結果も変わります。その番組で使われているデータの正しさが疑問視されているのが、議論の発端の１つです。つまり、AI構築に、まず正しいデータの準備が重要です。そのデータが何百件、何千件でいいものではありません。本格的な開発の場合、10万件以上のデータが必要です。日本では個人情報保護の視点からデータを勝手に収集し利用することができないです。そのため、データの合法性、データの選別、データの量がAI構築できるかどうかの最重要カギとなっています。下の記事が指摘したような「ゴーストワーカー」がこれから需要性が高まり、増えると思います。
さらに、AI構築に必要な数学・統計の知識が必要です。私自身は、微分積分、統計など学校で学んだことがありません。今自分で勉強しています。私のように、高校や大学で習っていない人がかなりの割合にいます。その人達が突然ある日、会社の上司にAI開発に加えてくれと言われたら、どれだけ苦労しないといけないか、その上司の想像を遥かに超えるものと思います。基礎勉強は最低1年はかかります。それからプログラミングの勉強、それも1年以上かかります。
AIは簡単に取り入れるものではありません。自分の事業に適切かどうか、事業のどの部分に取り入れれるか、どれぐらいの期間・コストがかかるか、それらをすべて把握してから、初めてAI構築が可能かどうかの判断ができます。
３．仕事を奪う。
一部の仕事はAIに奪われますが、新しい仕事が生まれます。これは技術発達のとき必ず起きることです。焦る必要もありません。
しかし、どのような仕事がなくなるかを、知る必要があります。なぜなら、今からなくなる仕事の技術を学んでも、その技術が使わなくなるからです。私たちの学びは、自分や社会への投資です。投資するなら必ずリターンを期待しています。リターンのない投資はただの自己満足となります。だから、いま、何を勉強するべきか、少し長い目で見る必要があります。プログラミングを学ぶ生徒には、この２０年間ずっと使われている言語のみ勉強してもらっています。そして、これからの１０年間使われ続ける言語を学んでもらっています。仕事がなくなる心配はまったく無用です。しかし、目標のない盲目な学びを避けてほしいです。
また、物事には両面性があります。仕事が奪われる反面、なくなる可能性のある仕事は、AIやロボットができるようになる仕事なので、それらの仕事に関する開発がいま進んでいることがわかります。その開発を学べばいいです。その開発の仕事がなくなることはありません。
まとめ
AIはこれから重要な技術です。１０代の若者にはぜひ知ってもらいたい、習得してもらいたい、活用してもらいたい技術です。私も１０代の若者に負けないように、AI時代に負けないように、日々新しい勉強をしています。
