mirai.click: 人工知能への夢と同時に恐怖は、何世紀にもわたって人類の心を捉えてきました。今日はどこにいますか？
タバサ・ゴールドストウブ:知的機械が人類を時代遅れにする、暗くディストピア的な未来に対する恐怖があります。ただし、複雑な意思決定を独立して行うことができるこのタイプの人工知能は、どちらかというと先見の明のある研究者の対象となります。実際には、自動運転車であれ、人間よりも優れて迅速にがんを検出する機械であれ、特定のタスクをインテリジェントに解決できるシステムに直面する可能性が高くなります。
超人的なマシンに対する恐怖はそれほど不当なものなのでしょうか？
この次の産業革命のスピードは実に驚くべきものです。何百年も先のことのように思われた多くのことが、テクノロジーの進歩のおかげで、5 ～ 10 年以内に実現できるようになりました。しかし、これは大きなチャンスも生み出します。機械が私たちの仕事を引き継ぐと、私たちは気候変動、貧困、飢餓などの大きな問題を革新し、解決する能力が高まります。
人工知能によってもたらされる最大の課題は何だと思いますか?
多くの倫理的問題は未解決のままです。将来的には、機械は、与えられたデータに基づいて、なぜ誰かが保険に入らないのか、あるいは非常に高額な保険しか入らないのかを判断できるようになるでしょう。私が危険な通りに住んでいるから、それとも女性だから、機械がそう決めたのでしょうか？私が知らないかもしれないデータにはどのようなデータが含まれていたのでしょうか?それらはどのように重み付けされましたか?この透明性の欠如は問題です。
機械は冷静な判断を下していると主張する人もいるだろう。私の地区は評判ほど危険ではないので、もしかしたらもっと安い保険に加入できるかもしれません。
データは多くのものを客観化できます。同時に、機械は私たち人間によってプログラムされ、人間の行動から学習するため、多くの偏見や問題のある想定を前提としています。最もよく知られた例は、Microsoft のインテリジェント チャット ボット「Tay」で、Twitter 上で独立して動作し、ヘイト投稿者とのやり取りに基づいて、わずか数時間で同性愛嫌悪、人種差別、性差別の回答を作成しました。
あなたは最近、人工知能の開発において女性の割合が少ないと公に呼びかけました。男性優位の人工知能にはどの程度問題があり、さらには危険なのでしょうか?
私がフェミニストであることは秘密ではありません。しかし、これは平等やフェミニズムに関するものではなく、実際に生命を脅かす可能性のあるプロセスに関するものです。例: 男性と女性では、心臓発作の症状がまったく異なります。最悪のシナリオでは、男性被験者の経験とデータのみを処理して男性用人工知能を開発するデバイスは、女性の心臓発作を検出できないでしょう。
ちなみに、それは突飛なことではありません。男性をモデルにした重く大きな衝突試験用ダミー人形を使って安全対策が開発されたことが発見されるまで、不可解な数の女性が自動車事故で死亡した。
これは、将来の機械は発明者と同じくらいの知能しか持たないということを意味するのでしょうか?
もちろん、テクノロジーがさらに優れていれば、社会における特定の偏見の減少につながる可能性があります。しかし、私たちが間違ったことを機械に教え込んだ場合、どのようにして機械が私たちよりも優れた、あるいはより公平な意思決定を下すことができるだろうか、ということになります。それどころか、Google の人工知能が女性は不向きであると考えて女性に特定の求人を提示しなければ、不平等はさらに拡大します。
これはおそらく女性だけに影響を与える問題ではありません。
もちろん、これは他の社会的に恵まれない階級、少数派、および男性と白人が大半を占めるテクノロジー業界で過小評価されているその他のグループにも当てはまります。ソフトウェアは肌の色が薄い被験者を基に開発されたため、肌の黒い人には機能しない顔認識アプリがすでに存在します。このようなことは、特に機械に責任を移譲することを検討している場合に懸念されます。
より多くの女性がテクノロジー業界でキャリアを追求することをどのように奨励できるでしょうか?
シェリル・サンドバーグやマリッサ・メイヤーのような少数の例外を除いて、女性はこの業界ではまったく目立っていません。多くの女子が数学やコンピューターサイエンスなどの科目において男子よりも学校で優れているにもかかわらず、このことが女性がキャリアを想像することを難しくしている。しかし、優れた取り組みもいくつかあり、人工知能の開発には従来のコンピューターサイエンスとはまったく異なるスキルが必要です。
要件はどの程度異なりますか?
もちろん、数学と統計は依然として重要です。機械が創造的に考えることを学び、予期せぬ解決策を見つけられるようにするには、ロールモデルとして哲学者、心理学者、言語学者、芸術家、音楽家が必要です。これにより、女性だけでなく、テクノロジーに関連しないトレーニングやキャリアを持つ男性もテクノロジー業界で働くことの阻害閾値が下がります。
経済研究者らは、テクノロジーの進歩（キーワードのインダストリー4.0）は数百万の雇用を犠牲にするだろうと警告している。
人工知能を備えたシステムは、人間よりも生産的かつ効率的に作業を完了します。したがって、問題は、彼らが仕事を置き換えるかどうかではなく、どれだけ早く彼らを再配置できるかということです。どうすれば人々を再教育できるでしょうか?私たちはどんな新しい仕事を生み出せるでしょうか？さらに悪いことに、この産業革命がものすごいスピードで私たちを襲うということです。
新しい仕事はどのようなものになるでしょうか?
自動化されたタスクに機械の使用が増えると、人的要素の価値がさらに高まると思います。看護や保育、弁護士、心理学者、哲学者、ジャーナリストなど、生来の人間的スキルが必要な分野であればどこでも、これらの仕事は現在よりもさらに高賃金になるでしょう。
しかし、これは清掃スタッフや工場の労働者にとってはあまり役に立ちません。
機械の製造、メンテナンス、監視にも労働者が必要になります。現時点では、この業界で雇用されているのは博士号を持つ科学者だけですが、将来的には誰もがこのテクノロジーを使用できるようになります。今日では、事前知識がなくても数回クリックするだけでウェブサイトを自分で作成できるようになります。 20年前には不可能だった。しかし、小規模で食料を栽培したり、ロボットにマナーを教えたりするなど、新たな機会も生まれるだろう。
これは明日の学校にとって何を意味するのでしょうか?教室ではタブレットを使って行われますか？
学校の教室にさらなるテクノロジーを導入することは基本的な要件です。しかし、将来的には、知識や情報を伝達することは少なくなるでしょう。いずれにしてもほんの数秒でアクセスでき、インテリジェントなマシンによって適切に処理されるようになります。それよりも重要なのは、問題の解決方法を伝えることです。目標を達成するために適切な質問をする方法。そして、情報を正しく分類する方法 – 情報源は信頼できますか、事実は何ですか。教師は生徒にもっと批判的思考を教える必要があります。そして、それは高価ではなく、クラスの多くのテクノロジーを必要としません。
学校システムと教員はこれらの要件を満たすことができますか?
私の希望は、宿題や学校の課題の添削や採点などの時間のかかる作業をインテリジェントなマシンに委託できるようになることで、将来教師が生徒のためにもっと多くの時間を使えるようになることです。この制度に関する限り、学生は実際の社会生活に向けてより良い準備をする必要があると思います。企業はさらに関与し、仕事の後半で何が必要になるかを明確にする必要があります。
人へ
起業家のタビサ・ゴールドストウブは、若くしてビデオプラットフォームRightster (BraveBison) の創設者として母国イギリスで名を馳せました。新しい会社 CognitionX は、人工知能に関するあらゆる情報、イベント、トレーニングの機会をまとめています。このインタビューは先週ウィーンで開催されたテレコム・オーストリア・グループのアレハンドロ・プラッターCEOとクリスチャン・カーン首相とのディスカッションイベントの傍らで行われた。
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