目指す未来
皆さんと
辿り着きたい未来があるのです
未来への展望
当サイトの理念は、AIが人類の未来に幸福をもたらすという信念に基づき、AIの発展と活用を広く普及させることです。
よって、当サイトの目指す未来は、AIの開発が持続的に行われ、人々の生活がより豊かになる世界です。
最初の目標
先述の未来像は理想的ですが、すぐに実現できるものではありません。そのため、段階的なアプローチが必要です。
具体的な目標として、まずは医療など人手不足の分野にAI開発の資金と人材を集中させることが必要だと考えています。
この目標を達成するためには、まず人々がAIの必要性を理解し、どの分野がAI開発の優先順位が高いかを認識し、世論を形成することが不可欠です。それが、当サイトが運営される目的です。
なぜ人手不足の分野から始めるのか？
なぜ人手不足の分野からAIの活用を始めるのが良いのか？
AIの活用を人手不足の分野から始める理由は、以下の３点に集約されます。
- 理由1.資金と人材の集中投下が可能であること
- 理由2.人手不足の解消につながること
- 理由3.人の仕事を奪わずにAIを導入できること
これらの理由から、人手不足の分野におけるAIの活用を重視することが重要です。
以下で詳しくご説明板います。
理由1.資金と人材の集中投下が可能であること
既存のAIサービスを使ったAI製品を作るのは比較的コストが少なくて済みますが、例えば医療の分野に特化した新しいAIを作ろうとすると莫大なコストがかかります。
Chat GPTの開発には数兆円がかかったと言われています。とても一企業が投資出来る金額ではありません。
また、日本はAI開発の人材も不足しています。いやいやそんなこと無いだろと思われる方もいるかと思いますが、GoogleやMicrosoft、Open AIなどAIの先進企業は、世界のトップクラスのAI開発者を何名も抱えて開発しています。それでようやく、Chat GPTの様な高度なAIが作れるのです。
要約すると、AI開発には多額の資金と世界トップクラスの人材が必要です。しかし、すべての分野においてこれらのリソースを投入することは難しいため、特定の分野に資金と人材を集中させることが効果的です。
補足.教育・基礎研究は必要
特定の分野に資金を投入した方が良いと申しましたが、人々のAIへの理解の普及および人材育成のため、教育や基礎研究分野には力を入れるべきです。
理由2.人手不足の解消につながること
人手が不足している分野は、つまり需要に対して供給が不足しているのですから、十分なサービスを一人一人に提供出来ない可能性があります。
それでは、満足なサービスを受けれない人が出てしまいます。
人手不足の分野にAIを導入することで、需要に対する供給を確保し、満足なサービスを提供することが可能になります。これにより、人々の生活の質を向上させることができます。
人手不足で無い分野においても、サービスを供給する側は懸命な努力をしていて、今すぐにでもAIで少しでも楽になりたい状況の可能性もありますが、一人も取り残さずに必要なサービスを行き届かせるという意味において、人手が不足している分野に力を注ぐのが適切です。
理由3.人の仕事を奪わずにAIを導入できること
今まで人が行っていた仕事をAIが出来る様になると、AIに仕事を奪われ生活に困窮する人が出る可能性があります。
まずは、AIの活用を人手不足の分野に絞ることで、人々の仕事を奪うことなく、サービスの質を向上させることができます。これにより、社会全体の安定性を保ちつつ、技術革新を推進することが可能です。
なお、AIの活用範囲を広げていけば、今までの仕事はAIが行う様になる職種も出るかもしれません。そうなった時に困らない様に人々が準備する期間を十分に取らなければなりません。そういう意味でも、まずは、供給が足りていない分野からAIの活用を進めた方が良いと思料致します。
最初の目標への進み方
最初の目標である人手不足の分野におけるAIの活用を進めるためには、以下のマイルストーンを設定する必要があります。
- 目標と方針の共有
- データ収集の仕組み構築
- データの収集
- AIの開発
- AIの検証
- サービス提供
目標と方針の共有
関係者である国や企業が、どの分野のAI開発を行うかを共有し、方針を明確にする必要があります。これによって、資金や人材の集中投下が可能になります。
データ収集の仕組み構築
AI開発する分野が決まったら、さあAIを作ろうとは残念ながらなりません。
何故ならAI開発には大量の品質の高いデータが必要だからです。Googleが高度なAIサービスを提供出来るのは、テキスト、画像、動画などをGoogle検索やYoutubeなどのサービスにて既に収集し、大量のデータを有しているので出来ることです。
そのため、AI開発する分野が決まったら、まずはデータを集める仕組みを構築する必要があります。高品質なデータがAI開発に不可欠であるため、データ収集の社会的なシステムを整備します。
例えば、医療分野で風邪の診断をするAIを開発しようとしたら、羅漢者の喉の画像、網膜の画像、呼吸器の音、顔色の画像といったデータの収集が必要となります。
データの収集
データ収集の仕組みが整ったら、実際にデータを集めます。品質の高いデータを収集することが重要であり、不適切なデータは除外します。
例えば先の風邪の診断のAI開発を例にすると、風邪だったのに集めた画像データを風邪ではなかったとラベル付けしてしまっていると、今後開発するAIが正しく診断が出来なくなってしまうので、診断した画像と、その結果、風邪だったのかそうでないのかは正しくラベル付けする様に心がける必要があります。
AIの開発
データが集まったらいよいよAI開発になります。
集めた画像や音声、動画といったデータをAIに学習させ、求める結果が出る様にします。
先の風邪の診断の例では、羅漢者の喉の画像、網膜の画像、呼吸器の音、顔色の画像をAIに学習させ、AIが画像などを見て風邪なのかそうでないのかを判断出来る様にします。
AIの検証
開発したAIが運用に適しているかどうかを検証します。
サービス提供
いよいよサービス提供になります。
最後に、開発したAIを実際のサービスとして提供します。ただし、完全にAIに任せるのではなく、人とAIが協力し合う形でのサービス提供が重要です。
AIは100点ではありません。人だって100点ではありません。
ですので、人とAIが協力し補完しあう様なサービスを提供するべきです。
先の風邪の診断であれば、例えば以下になります。
- 症状の軽い患者はAIが診断する形とし、医者の負担を減らす。
- 症状の重い感謝は医者が診断する。
- 医者が診断する場合もAIでも診断させ、診断の精度を上げる
第二のステップ
最初の目標を達成したら次のステップになります。
最初の目標を達成すると、人手不足のサービスの供給不足が改善するだけでなく、そこに従事するサービス提供者の負担も軽減しますが、効果はそれだけではありません。
開発したAIを同じ様に人手が不足している他国に販売することが出来ます。
他国も人手が不足しているのですから、喉から手が出るほどAIは魅力的なサービスです。
ですので、開発したAIを他国に販売し、次にAIを開発するべき分野に投入する資金を集めることが出来ます。
ですので、第一のゴールを達成したら行うべき次のステップは、開発したAIの他国への販売になります。
そして、次にAI化を行う分野のAI開発を行う。これを繰り返せば、AIを活用した社会の構築が進み、人々がより良い未来に向かえると思います。
総括
- AIの開発はサービス供給が不足している分野に資金・人材を集中して開発を進めるべき
- これにより人が仕事を奪われることなくAIの導入が進む
- 開発したAIを他国に販売して次のAI開発の資金を集めることで、新たなAIを開発する好循環が産まれる
※より伝わり易い記事を目指し、本記事の内容もAIにより添削しております。