Ethanは25歳。アメリカ北東部の医学大学院でヘルスインフォマティクスと機械学習を研究している。ニューラルネットワークを使った研究に、Siriなどのスマートデバイス、そしてNBAのデータ分析という個人的な楽しみまで——彼はAIを文字通り毎日使っている。AIは未来の話ではなく、すでにある現実だ。

テクノロジーの中に生きている

Ethanにとって、AIと日常生活の境界線はもはや存在しない。「毎日、ニューラルネットワークやシンプルなアルゴリズムの形でAIを使ってる。スマートフォンもそうで、Siriをちょこちょこ使ったりもする。趣味だとNBAのデータ分析とかね」。2050年には機械学習を臨床現場に応用する医師になり、自動運転車で通勤し、高度な遠隔患者モニタリングの分野で働いていたい、と彼は話す。多くの人がメタバース的な世界で生活する社会——仕事や娯楽、社会的なつながりのためにVRで過ごす時間が増え、現実世界ではなかなか得られなくなった充実した体験をそこに求める社会——を思い描いている。

医療AI：最も詳しく描けるビジョン

医療こそ、Ethanが最も細かく考えを巡らせている分野だ。AIが医療画像の解析を担えば、「医師はエッジケースに集中して、患者と直接向き合う時間をもっと確保できる」と語る。ヒューマンエラーのリスクが伴う定型的なデータ入力——薬の投与量や患者記録の管理——もAIに任せられると考えている。介護施設では、服薬リマインダーや個別の栄養管理、早期疾患の発見といった役割をAIが担う姿を想像する。Apple Watchがすでにやり始めていることの、より高度な形だ。とりわけ胸に迫るのが、アルツハイマー患者に音楽療法を届けるAIの話だ。「素晴らしいドキュメンタリーを見たんだ。その人が生きた時代の曲を流して、若い頃の日々を再現したVRの世界に連れていってあげる。昔の素晴らしい記憶がよみがえって、脳が少しずつ衰えていく中でも、穏やかに人生を終えられるように助けてくれる」

本当の危険はバイアスにある

採用プロセスや社会全般におけるAI活用については、Ethanは慎重な姿勢を崩さない。「私たちが訓練するシステムは、私たち自身のバイアスを引き継ぐ。そのバイアスは採用プロセスにもそのまま反映される」。顔認証システムや犯罪予測システムは、そうした問題がすでに現実になっている例だと言う。グローバルな視点でも同じ懸念は続く。「北朝鮮のAIシステムは、アメリカのものとは違う結果を出すだろう——作り手が与えた価値観を増幅させるだけだから」。彼の批判はAIそのものに向いているのではない。中立であるかのような顔をして、検証されないまま組み込まれていく人間の前提——そこに本質的な問題があると見ている。

信頼、形、そしてBoston Dynamicsの犬

EthanのAIへの信頼は、タスクによって大きく変わる。画像認識や文書スキャンは任せられるが、メールを書かせるのはまだ怖い——「GPT-3でさえ、あの最新最高の言語モデルだって、メールを書いてもらう気にはまだなれない」。好みのロボットの形はヒューマノイドではなく動物型だという。「Boston Dynamicsの犬がいい。かわいいと思う。あそこが作ってるチーターもいい——あまり威圧感がないから」。アーリーアダプター気質は自他ともに認めるところで（「ベータ版のAIシステムのウェイトリストが出るたびにすぐ登録してた」）、実際には資金面がネックになることも正直に話す。「2週間前まで、iPhone 6を使ってたんだよね。大学院生ってそういうもんです」

意義ある仕事を、雑務ではなく

仕事の未来については、思慮深く、そして希望を持って語る。繰り返し作業の仕事は減り、意義のある仕事——特にAIシステムを人間が監督するような役割——が増えると考えている。「意味のある仕事が増えれば、その人的エネルギーをまだ解決されていない問題に向けられる。特定の病気の克服とか、貧しい国でのリソースのより良い配分とか」。AIが社会の幸福に貢献するというビジョンも、根っこは人間中心だ。「雑務がなくなれば、人がより人間らしいことに使える時間が増える——特に家族との時間に。アメリカって仕事中毒みたいなところがある。個人的なつながりや家族との絆を大切にすること——それがオートメーションを通じて社会がより幸せになれる道だと思う」