シンギュラリティの意味とは？いつ起こる？定義や社会へもたらす影響についてわかりやすく解説！
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皆さんはシンギュラリティをご存じですか？シンギュラリティは人工知能全盛時代に待ったをかけるかもしれない問題の1つです。私たち人間にとっても全く無関係とはいえないのがシンギュラリティに関する問題です。
本記事ではシンギュラリティとは何かを中心に、シンギュラリティが与える社会への影響などをご紹介していきます。
シンギュラリティの意味とは？
そもそもシンギュラリティとはどういうものなのか、その意味を含め、基本的なことを解説していきます。
シンギュラリティは技術的特異点
シンギュラリティは直訳すると単独や単一などがあり、特異性の意味合いもあります。これらの意味を受け、AIにおけるシンギュラリティとは「技術的特異点」と称されるようになっています。
シンギュラリティとは一種の主張
シンギュラリティは哲学的な意味合いが大きく、技術革新が加速度的にすぐ見え始めた時期に提唱された主張と言えます。
最初にシンギュラリティを広めたのは数学者であるヴァーナー・ヴィンジ氏で、1993年に出された著書の中で30年以内に人間を超える知能が出てくると主張しました。
2023年はヴィンジ氏が主張する30年がちょうど経過した時期ですが、完全に凌駕するとまではいかないものの、太刀打ちはできないだろうという段階に来ており、ヴィンジ氏の見立ては間違っていませんでした。
シンギュラリティの定義
シンギュラリティの問題が叫ばれる一方、では、どのような状態になったらシンギュラリティとなるのか、ここではその定義についてご紹介します。
AIが全人類の知性を超えた時
シンギュラリティは人工知能の知性が地球上にいる人類の知性を超えた時点で起きると言われています。一方、数学におけるシンギュラリティは関数が示す値について計算できない点を指します。つまり、シンギュラリティの定義は、人間にとってAIが計算できない存在になった時と考えることもできるのです。
実際何をもってシンギュラリティが起きるか、もしくはシンギュラリティを果たしたか、到達したかと判断するのは難しいと言えます。特定の部分では確かに人類の知性を超えたものの、別の部分では全く超えていないということがあるからです。
確かに超えそうではあるけれど、本当に超えるかどうかはまだわからないのが現状であり、誰がシンギュラリティの状態を判定するのかも分かっていない状態がシンギュラリティに関する現在地と言えるでしょう。
シンギュラリティが社会へもたらす影響
シンギュラリティが社会にどんな影響をもたらすのか、解説していきます。
人間が切り捨てられAIに置き換わる
ここ数年、AIが急発展を遂げたことで、人間からAIに置き換わる職業が出てくると言われています。研究結果ではこれから10年もしくは20年で半数の雇用が自動化されてAIに置き換わるというものが出ています。
AIに置き換わる可能性が高い職業は以前から取り上げられており、スーパー店員やレジ係などが該当していました。AIとの関連性は微妙ですが、技術革新で既にレジはセルフレジに置き換わるなど、レジ係という存在はかなり縮小されたものになっています。
単純作業を行う仕事や運送業などはシンギュラリティの影響を受けるのではないかと言われています。シンギュラリティが仮に起きたとすれば、私たちの生活に劇的な変化が巻き起こることは間違いありません。
情報格差が急拡大する
シンギュラリティが起きれば、情報格差は急拡大する可能性があります。いかにAIを活用するかが中心となり、AI側に立つことがもはや当たり前になろうとしており、いまだに人間側を維持しようとすればそれぞれが持つ情報の差はえげつないことになるでしょう。
シンギュラリティの問題で懸念が集まるのは所得に関する格差の問題です。この格差もよくよく突き詰めれば、AIを使いこなす人とそうでない人の所得格差につながるため、早い話が情報格差にも通じる話と言えます。
近年世界各地で移民に対する問題意識が高まっていますが、移民が単純作業の仕事をやってしまうためにその地で住む人たちの雇用が奪われ、旨味がなくなっていくことへの抗議も多分に含まれています。シンギュラリティに関する懸念は違う形で既に直面していると言えるでしょう。
AIによって人間が被害を受ける
実は大きな問題となりそうなのが、AIが人間を食い物にし、被害を与えていくという問題です。AI犯罪の問題は2023年に入ってから問題視され、生成AIを使った電話詐欺、ディープフェイクの問題が社会問題化しつつあります。
現状では生成AIを悪用する人間の問題ですが、シンギュラリティが起きれば生成AIが勝手に犯罪を行う可能性もないとは言えません。AI音声ではその人の声をサンプリングすれば、あたかもその人が話しているかのような形で会話をすることも可能になっています。
既に人間が悪用するようになり、シンギュラリティが起きれば大変なことになるのは想像がつきやすいでしょう。そうなる前に責任の所在を決めていくことがシンギュラリティが起きる前に私たちが議論すべきことです。
シンギュラリティはいつ起こる？
多くの人が気になるであろう、いつシンギュラリティが起きるのかどうか、そのあたりについて解説します。
根強い主張があるのは2045年
シンギュラリティが起こる年代として盛んに出てくるのは2045年です。なぜ2045年なのかという理由はレイ・カーツワイル氏が盛んに主張しているためです。カーツワイル氏はアメリカの発明家で、人工知能の世界では世界的権威と呼ばれ、シンギュラリティに関する著述も多くあります。
カーツワイル氏は2005年にシンギュラリティに関する主張をはじめ、その際に2045年という年月が出てきました。一方で、具体的な根拠を持って40年という数字を出したとは言い難く、本当に2045年までに起きるかは疑わしいという声もあります。
そもそもシンギュラリティは起きないという主張も
一方で、シンギュラリティ自体は起きないのではないかという主張も近年出始めています。そもそもAIは人間と同じように考えないという意見や、人間を超えることの定義が難しいなどの考えがあるためです。
シンギュラリティが起きないとされる根拠には、ムーアの法則があります。ムーアの法則は大規模集積回路を作るにあたって、将来的に部品がどれだけ増えるかを予測し、その成長率を算出した指標です。
この法則自体は1965年に出されましたが、面白いようにこの予測は当たっていき、ムーアの法則に沿う形で開発が続き、コンピューターの性能向上につながりました。その中にAIも含まれています。その限界が2020年ごろに訪れるとされ、2017年にはムーアの法則を維持できるスピードではなくなってきたという声も出てきました。
このことからも、シンギュラリティは起きない、起きたとしても2045年より後ではないかという声が強まっています。
シンギュラリティへの対抗策
私たちがシンギュラリティに対抗していくには何をすればいいのか、その対抗策をご紹介します。
AIを作る側に回る
一番確実なのはAIを作る側に回ることです。AIを作る側に関しても人手が足りていない状況であり、エンジニアの確保が急務となっています。そのため、外国人を起用する動きも出てきており、日本人としてはAIエンジニアになることが、AI全盛時代を生きる上でのポイントになるでしょう。
AIに置き換えられない仕事に就く
AIには務まらない仕事、置き換えが進まない仕事に就くのもシンギュラリティの対抗策になり得ます。ホスピタリティが求められる仕事はなかなかAIには置き換えられません。すべてをAIが管理するホテルや旅館も出てくるでしょうが、高級旅館などのおもてなしをAIが再現できるとは考えにくく、AIに務まらない仕事は必ず存在します。
AIを最大限利用する
AIを最大限に利用し、情報格差が急拡大する状況を活用していくのがある種現実的と言えます。もちろん悪用する意味合いではなく、AIを活用することで仕事を効率化させていき、省エネを心掛けていくことも十分シンギュラリティに備えられる部分です。
シンギュラリティが悪いことばかりとも言えない理由
ここまでシンギュラリティはどちらかといえば悪いこととして取り上げていきましたが、しかしながら、本当にシンギュラリティが悪いことかと言われると、実はそうとも言い切れない理由があります。
先ほどもご紹介した運送業を中心にAIに置き換わる可能性ですが、現状の運送業はとても厳しい環境となっています。あまりにも人手不足で、しかも、給与面で苦しい状況を強いられているためです。ドライバーのなり手が不足しており、新型コロナウイルスの影響で一時的に便数が減ってしまうこともありました。
仮にAIが一部でも補い、自動運転が一定のレベルで行えるようになれば、景色はだいぶ変わります。人間はサービス向上の方にシフトでき、体力的に苦しい部分を、AIなどが補っていけば両立は可能です。すべてが悪いことではなく、活用次第では私たちの労働環境や生活環境がガラッと変わり、よりよくなる可能性も秘めています。
確かに過度なシンギュラリティは危険な面もありますが、自動運転などまだまだ克服すべき課題が多く目につく状況において、シンギュラリティの怖さばかりを感じ取るのは決して得策とは言えないでしょう。
まとめ
シンギュラリティは早々簡単に起きないと考える人もいれば、もうすでにシンギュラリティは起きていると主張する人もいます。結局のところ、シンギュラリティとは何かがあまりにもあやふやなために起きている事象と言えます。
そして、シンギュラリティが本当に起きる前に、いかにAIを安全に活用していくかのルール作りを行うことが求められます。
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