【茂木健一郎】AIに置換されていく人間とは/天才でもAIは理解できない/理解を超える先に何があるのか

皆様こんにちは。え、本日は農家科学者の 模擬健一郎先生を招きいたしまして、今 AIの方で簡単に我々の問いに正解が出て しまうと、え、いうような状況で、え、 企業は、え、どういう形で、え、向き合っ ていけば良いのか色々と、え、地見の方、 え、お伺いしたいと思います。

ではまずですね、あの AI の、え、今の、え、現在値みたいなところを、え、是非お伺いしたいんですけれども、

そうですね、あの、大きく分けて 2つ使い方があると感じてます。 1 つはやっぱり、あの、コンサルティングっていうか、人生相談みたいな形で話し合えてとして AI を使うっていう使い方があって、これはもう意外とポピュラーなんですよね。 あの、チャットGPT を今年の流行語大象にもノミネットされてましたけど、若い世代はチャッピーというわけですけど、ま、チャッピーに色々相談するみたいな形で、ま、その向こうにちょっと極端な場合はなんか成の方とね、結婚 [笑い] しましたみたいなこともニュースであったりしましたけど、そういう使い方があると。

もう1 個はですね、我々研究者は大体そうなんですけど、ま、情報収集分析圧縮に使ってるということで、ま、僕も本当日常的に使ってまして、 体感的にはですね、今まで10 時間とか数十た作業が 1分出てできる。 うわあ。 で、アルアにおける論文をサーベイしたりとか、今まではリンク 1は 辿って読んでたんですけど、それをぎゅっと分析してくれるんで、その辺りの時間圧縮効果は すごいですね。 うん。うん。

今まさにそのAI といえば日進月保っていう言葉が本当に似合うかなということで石先生自身は使われたりしてますか?

え、あのそうですね。ま、僕も実際にあの PYONの行動を書いてもらってすごく 時間が早くて助かるんですけど、従来言わ れていたですね、あのAIカンパニーの モわゆる あの絶対的な競争優位を保つためのお城の お掘りみたいなものが何なのかってのが、 ま、週代わりで変わっていくわけでです から今これお話してる時点で、え、オ openAIのサマルトマンがコードレッ という車内のリソースをチャットGPTに も集中するっていう宣言をしたんですけど 、これあジェミナイ3の能力があまりにも 高いんで、非常に危機感を覚えて、このは Googleにやられてしまうと、OP AIとGoogleというプレイヤーの間 の、ま、有劣なんかも本当に猫の目のよう に変わる状況なので、ま、その中でどう いう勝ち筋を読んでいくのか、ま、あの、 それこそソフトバンクの松さんみたいに、 ま、そこにゲームのプレイヤーとして コミットしてる素晴らしい方も いらっしゃいますがうん、ま、 我々一般の日本人としてはやっぱ 勝ち筋を読むというか、リソースなんかを配分する上でも、ま、どういう合唱連行が行われてるのかっていうのはやっぱり見ていかないといけないかなと思いますけどね。 うん。

確かに個人でその自分の手元で使ってる分にはその LM を切り替えるっていうのも選択肢としてそんなに難しくはない ですけれども自分の自社の AI の活用のところで深く取り込んだ時にそのスイッチングっていうのが簡単にできるかどう いやだからそこの戦略が本当に難しいと思うんですね。 だからOPAI なんかも今回のコードレッでヘルスケアプリとかいろんなところにあのファンデーションモデルを応用するというそのなんて言うんですかねを作り込んでたのがいやそういとこじゃなくて今ちょっとファンデーションモデルの方にうん 戻さなくちゃいけないっていう風に判断してると思うんですけどま例えばこのファウンデーション基盤モデルの頭の良さをま自頭の良さともし例えたとするじゃないですか でも自頭がいいAI 作っただけではビジネスの様々な側面に例えば顧客対応 だとか文章作成とか 分析だとかそういうところにま、適用できないんで 僕の友人の熊健吾さんが設計のデザイン書くじゃないですか。こうやってラフででもそれを国立協議上に落とし込むためには全ネコの方が施工しなくちゃいけないわけですけど AI も同じようにそのファンデーションモデルの自頭のいいのができてもそれを具体的なビジネスの局面に落とし込んでいくためには別の作業が必要ですよね。 で、今サマウルトマンがコードレッドを言ったのはその自頭の部分をよくしようってことなんですけどでも自頭の部分が良くなったとしてもその落とし込みの作業はどうせいるので だビジネスの現場にいる人としては落とし込みの作業をやりつつじゃ自頭の良さってかそのファンデーションモデルは何を使うかっていう両方に目配りしなくちゃいけないんで なかなか大変だなと思いますけどね。

なるほど。AI もその自分たちは裏側で何のモデルが動いてるのか気にせずに使えるようなその AI のサー数みたいなものを使っていく方が企業的には あ、そうですね。そうですね。 まさんおっしゃる通りその辺りはこれから鍵になってくるとだから例えばエコシステムとしていろんなファンデーションモデルがあってそれをあの同時に走らせてね 1 番いいやつをまちょっとある程度の評価関数でフィルター通して選択するみたいなビジネスモデルというかプラットフォームがこれ後出てくる可能性はありますね。 ま、我々もね、あの、ユーザーベースでも例えばあの異なる成にあのプロンプト投げてみてそのま回答を 確かに 比較するってのやりますし、あの 1つの精の中でもAとB の回答を持ってきてどっちがいいですかって聞いたりするじゃないですか。 おそらくだからそういう形でスイッチングをするというのは、ま、元々脳の中にもあの美格というあのコーデーデートニュコリアスって V があってそこがスイッチングするんですけど例えばだからバイリンガルの方って日本語で喋る英語で喋るってあんまり区別なくスイッチングできちゃうんですけど、ま、これからひょっとするとビジネスのやり方としてもスイッチングするっていうなんかやり方がもう出てくるかもしれないですよね。

なるほど。人間の脳は勝手にその AとBとかC とかいくつかの案を思い浮かべて瞬にそれを選択しながら喋ってるたりその行動したりしてるっていうことなんですか?

そうですね。あの今あのネットスラングで 4Dチェスと呼ばれる状況で あの4次元チェスですね。 ですから勝ち筋がそう簡単には 見えないというか、特にあのグローバルな経済活動になるとあのパラメーターが多いんであの国でいろんな活動があっていろんな商品が出てくるんでサプライチェーンなんかも含めてあのなかなか勝ち筋がはっきりとわかんなくてしかも安定してないんですよね。 そういうわゆるピボッティング、あの バスケットボールを持ってこうやってん ですかこうやって足を中心に回転する みたいなことが必要になってくるんで4次 チェスの現状を勝ち抜くためには スイッチングを臨気応変にやなくちゃいけ ないですから、あのビジネスパーソンでも ですね、やっぱり信頼できる人は僕 やっぱりああ、あるとある時点でこういう すもう1週間後には捨てる勇気を持つと いうか、それはもうその時の仮説なんで それよりいい シナリオが出てきたらそれを捨てるですから、あのパスってね、あの、ま、大事だと思うんですけど、パースっていうのはやっぱり中長期的なトレンドでこっちの方に会社が行きたいという北極性みたいな存在じゃないですか。うん。 だ、このパースはパスで大事にしたいんですけど、そのパスに向かって後悔してる我々の船というのは波とか潮流で 変わるわけじゃないですか。うん。 それローカルナスの境にちゃんと適してスイッチングするっていう北極性を見据えて進むということとスイッチングするっていうどっちも必要なのかなと思いますけどね。

このAIがたくさん出てくる時代に 臨気応援さっていうところがまた 1つ大切になってくるんです。 はい。あのと思います。はい。で、それは人間の脳は実はできると思いますね。 うん。4GS という言い方がなんて出てきたのかっていうとですね。 最適種が何なのかはそう簡単には分からないと。 つまりだから今この時点でこれが握手悪い 点に見えても伏線が回収されていい点 になることもあるよねと短期的な評価とか 印象だけである人とかある会社をあるいは あるいはある戦略をあの評価してはいけ ないということイロマスクさんがおっし ですか でいやそれどうなんですかと思っててもなんかいつの間にか Xの買収だっていや収 思いました でもいつの間にかなんかXが 実はあのクロックというAI とすごく相性が良くて考えてみたら Xのデータもマイニングできるし X でいうプラットフォーム持ってるってことが AI とすごくいいなんて言うんですか、あの相性だってことは今になって分かってきて伏線が回収されてくるじゃないですか。だ、そういうことってあるんですよね。 あの伊勢ドルさんの神の一点で はいはいはいはいはいよくご存じてあのアルファ [笑い] 5がゲーム 2のムーブ37ですね。37手目が端から 数えて5000目のところに手を打って それ常識では絶対打たない手なんですけど ところがそのAIが打った手が伏線が回収 されて後で考えると非常に有利な手だった ということが分かったんですけどそういう ことに象徴されるようにあのAIが進化 するとですね何がビジネス上最選手なの かってことは必ずしも従来の感覚では つめないところがある。あの、先日、あの、僕はハ吉春さんとお話した時にハブさんが AI 同士の将棋の手はもう人間には理解できないんですておっしゃってました。そうですか。 あの、もう行動すぎてハブさんですら うん。 藤井蒼太さんですらトップ騎士ですらわかんないんだそうですね。 うん。 だからひょっとすると現実世界における最善は我々が理解を超えている何かがあるかもしれないっていう感覚を持つことがやっぱりこれからの時代はとても大事になってくるのかなと思いますね。

なるほど。 まさにそのすいません。将棋のお話で言うとその自分の研究、将棋の研究にすごく AIを活用されていて、あれが 1 つそのバディ関係ではないですけれども、 AI と人間の関わり方とか活用の仕方のヒントを そうっしゃる通りなんですよね。これあの実は今あの別れ道があると思っています。ドラえもンとび太の関係ちょっと思い起こして欲しいんですけど はい。あの、ドラえもンって実は AI アラインメントと呼ばれる分野において非常に大きな資唆を与えてる存在で、のび太の言うことを全部やってあげちゃうとのびって怠けていっちゃうわけです。だから時々ドラえもンってあののび太が頼んでもあえてやってあげないってことがあるじゃないですか。 ありますね。 あの、今学生と喋ってると例えばですね、あの英語の文章を書いたりあの修正するって生かものすごくよくやってくれるんで、 自分の書いた不完全な英文とか下手くそな英文でもちゃんとした英語にしてくれるんですよね。 で、それレポート書いたりするんですけど、ただそうやってるうちに学生気づくんですよね。あれ、私の英語力って全然伸びてないって。なんかその全部任せちゃってるから。 うん。 だ、それもうなけ生けた伸びたになっちゃうんだけど。 確かに だけど一方でその AI が修正してくれるシグナルを教師信号として使ってその真面目になんかちょっと勉強する伸びたもるはずでそうなってくるとその AI がパーソナルトレーナーみたいになってくるわけですよね。 ですから生ケルがあのパーソナルトレーナーとして生かして AI を自分の脳の回路の強人感に使うかっていう 2 つの選択肢があってで先ほどおっしゃった将棋の騎士は AIとまして 自分の手をどんどんどんどん高度化してるわけですけどこれが素人がね例えば藤井蒼太さんと AIの将棋でAI の助けを借りて打って何も考えないで AI が言った通りさしたら藤蒼太さんには勝てるんですけど 本人は何の力ついてないですよね。 うん。確かに だ、そういう風になってしまう危険は今あるんですよね。 AI とのバディ物語の中で怠けるか鍛えるか うん。 この2 択が非常に重要なポイントになるかなと。 ここからもしかしたらその個人の能力に差がついてくるとしたらその辺りで大きく差がついていくかなという はい。おっしゃう通りですね。もうすでにあの差がつき始めていると感じています。 有名なオクスポード論文で、 ま、この仕事の何%センは 計算で置き換えられるからAI で置き換えられますっていう予想した論文があると思うんですけど、あれはおそらくこれからどういう議論になってくるかっていうと、 AIをうまく活用する人間が AI を使えない人間の仕事を、ま、置き換えていくということになっていくと思うんで、 そこら辺はですね、あの、本当によく考えた方が いいかなと思いますね。 本質的には置き換えるのは人間で活用できる人間が活用できない人間を置き換えていくていうところが はい。 を理解しています。シコンバレーでですね、 AI をあの使って文明を変えられると、え、信じてる人たち、それこそサマートマンとかですね、え、マグザカバークさんとか、ま、え、イロマスクさんとかああいう方々をそのプロメテウス主義者というわけですね。 人類に火を最初にもたらしたプロメテウスのように AIという炎を 人類にもたらすとそれで我々の人生変わるとイオなんかでもま断薬を作るとかそういうことに AI を応用することでそういう形じゃない形で医療に関わってる人たちの仕事っておそらく置き換えられていってしまうでしょうし うん。 あの、教育でもね、例えば皆さん思い起こして欲しいんですけど、等身ハイスクールさんみたいに、あの、成功した呼び子のビジネスモデルって林おサムさんのような、え、授業力が優れた方の授業を うん。 衛生で配信することで はい。 あの、従来の予び行よりも優れたビジネスモデルを提供して、ま、チェアを伸ばしていったわけですけど、 これから例えば教育なんかでも学びのあり方をイノベーションしていく企業がおそらくそういうことが行われていない企業をなんか置き換えていくんでしょうし、いろんなところでそういうことが起こってくる だろうなと 思いますね。

ちょっと昔はやっぱりその人間側が教師役やっていたっていうイメージがやっぱて、もう[笑い]AI 側が教師でそれからに学びを得るのかつの間にか重要になっているんですね。 あの、おっしゃいで、あの、 GPTのPT はトレインドじゃないですか。で、その事前学習で世界モデルのほとんどはできてしまってるわけで、インターネット上のね、あの、書き込みのデータってのは元々は人間が書いたものなんで、 ま、関節的に人間にしてるんですけど、ま、学習データセットとして機械学習させる時にはもう人間関与させないで、ま、それで事前学習するわけじゃないですか。 で、それでウトができて、で、そののにバック言わいわゆるなんか人間にとって心地よいアウトプットに修正していくスがあるわけなんですけど、でもほとんどの世界モテルの構築ってその事前各手のとこで終わってるわけで、もう AI はデータセットだけで自頭はできちゃってて、その後の人間とのなんて言うんですか?フィードバックってちょっと人間に対して丁寧に答えるとか うん。 人間に配慮して優しく行為的に あの話すみたいなことを味付けするのが人間のフィードバックになってるんですよね。 だそこはでもビジネス中上はすごく重要で、だからあの味方変えるとあのそのファンデーションモデルで世界モデルを作っていくとこってのはなかなかあの投資学だとか パラメーター数から見ても日本の企業はなかなか立ち打ちできない状況になってるんですけど人間に合わせた味付けをするところ これは表なしの国日本ですからそこのチューニングってのは意外と日本が得意とするところかもしれないんで うんまそのAI と人間のそのチューニングまアライメントって言ってもいいのかもしれないです ここには地が残されているという風にお考え うん。そう思う思うことが僕は日本の希望なのかなと。 コスパタタイパという言い方をしてると集奪的取されてることをほとんど場味するんですね。宮月は早さんがスタジオジブりで絵を描くのは生きがいで 絵をかけちゃうとするじゃないですか。 AI がそうすると宮崎さんの生き替ってなくなっちゃうんで、 AI が人間にいろんなことを察すとして人間が最後の 1マイならならぬ最後の 5cmかなAIの手となってやるという AIの使い方として1番けない使い方の1 つはなのかもしれませんよね。

ビジネスIT ムークをご視聴いただき誠にありがとうございました。本動画の全編はメンバーシップかビジネスプラ IT の動画チャンネルでご視聴いただけます。是非ご覧ください。