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政治(情報技術)講座v1367「ChatGPTとマインドコントロールによる政治判断への影響」

 焚書坑儒、古代中国の秦代に発生した思想弾圧事件。
焚書は「書を燃やす」こと、坑儒とは「儒者を坑(穴)に生き埋めにする」を意味する。
現代においても「焚書」に近いことが行われている。戦後日本はGHQによる「焚書」日本の書籍が発刊禁止された。そして、「War Guilt Information Program」による自虐史観教育が行われた。

中国が国内のSNSの意見を即座に削除して閲覧できないようにしている。最近でもユーチューブの動画投稿に対しても閲覧でいないように削除されるケースが散見されるようである。
特に顕著な事例としては、2020年の米国大統領選における報道記事の偏向記事(フェイク記事)と報道しない自由と言いながら、一方的な変更報道に終始していたことである。一つの事実を隠すことにより真実が曲げられる、このような手法で2020年の米国大統領選が行われたのである。
怖いのは自分の主張・意見と思っていたものが、本当はAIに洗脳され、誘導されていることである。
「ChatGPT」で生成された知識・情報は、アルゴリズムというプログラムで動く命令書・指示書のようなものである。これから分かるように、プログラマーの意図によって、恣意的な結論を求める内容にできるのである。今回はその報道記事を紹介する。

     皇紀2683年9月18日
     さいたま市桜区
     政治研究者 田村 司

ChatGPTで話題の「生成AI」とは? 働き方を変える最新技術

2023年8月28日 城戸 譲


(Photo by Getty Images)

目次

AI(人工知能)へ質問を投げかけると、人間のような口調で、素早く自動応答してくれる——。米国のOpenAIが開発した「ChatGPT」の登場をきっかけに、「生成AI」と呼ばれる技術が話題になっています。これまでのAIと何が違うのか。どのような未来をもたらすのか。日立製作所のGenerative AIセンター長を務める吉田順さんに聞きました。

日立が推進するイノベーションや協創について紹介するイベント「Hitachi Social Innovation Forum 2023 JAPAN」では、生成AIの活用についても基調講演や各セッションで語られます!イベントは2023年9月20~21日に東京ビックサイトで開催されます。ご興味がある方は下記リンクより、ぜひお申込みください。(参加無料)
https://www.service.event.hitachi/about

生成AIと従来のAIの違いとは?

──生成AIとは、どのような技術でしょうか。従来のAIとの違いを教えてください。

吉田順(以下、吉田): 生成AIの特徴は、用途に合わせた文章や画像、音声、動画などを人間が表現したかのように生成する点です。生成したいイメージをテキストで入れるだけで使えるため、誰もが分かりやすく簡単に利用できます。

従来のAIは、用途ごとに開発していました。例えば、設備の故障を検知するシステムでは、家電や自動車、エレベーターなど機器別にAIを用意しており、活用するのに専門知識も必要でした。しかし、ChatGPTのような生成AIが登場したことで、汎用性が高まりました。

さまざまな人が利用することで、幅広いユースケースを生み出しやすくなりました。「AIの民主化」とも言える状況になったことが、最近の大きな変化でしょう。

日立製作所のGenerative AIセンター長の吉田順さん(写真:齋藤 大輔)

とはいえ、従来のAIとまったく別の新技術ではありません。むしろ、その延長線上にあるものだと思っています。振り返ると、過去にも生成AIと言えるような研究は存在していました。

──なぜ今、生成AIが注目を集めているのですか。

吉田: AIの歴史を追いながら説明します。AIの研究開発は、1950年代後半~1960年代に第1次ブームが起きて以来、ブームが起きては去っての繰り返しです。第1次ブーム当初は、コンピューターが探索と推論をすることが注目されました。しかし、数学の証明など単純な特定の問題への回答しかできませんでした。専門知識を必要とする現実社会の複雑な問題には太刀打ちができなかったのです。

その後、1980年代に、現実社会の事実や常識、経験などの知識をコンピューターが解読できる形で蓄積できるようになり、第2次ブームが起きました。専門知識を取り込んだコンピューターが、複雑な問題を推論できるようになったのです。ブームは続くかと思われましたが、コンピューターへの知識の入力は人力に頼っていたため、またもやブームが終了してしまいました。

そして、コンピューターが自動で学習する機械学習、ディープラーニングの技術が進歩して、2010年代から第3次ブームがやってきました。第3次ブームの中、2020年代に登場したのが生成AIです。誰でも簡単に使えるという汎用性が高いため、現場からボトムアップで活用法の提案ができます。これで、企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)が大きく加速する可能性があります。

(Photo by Getty Images)

──生成AIを活用する上で、注意することはありますか。

吉田: いくつかありますが、まずChatGPTなどの生成AIは、インターネット上の公開情報を学習に使っているという点で、著作権の問題が生じる可能性があります。また、学習データにSNS投稿が含まれていると、発信者が特定できる情報が生成される場合があり、プライバシー侵害の恐れがあります。さらに、ジェンダーや宗教に関連して生成されたものにも倫理的な配慮が必要です。

ハルシネーション(幻覚)」と呼ばれる現象にも注意が必要です。事実と違うのに生成AIがもっともらしく答える現象です。従って、生成されたものを使用する際には、事実関係を確認したり、「生成AIから出力したものです」と明記したりする対策が求められます。

働き方を変えていく生成AI

──生成AIの活用法として、どのようなものが考えられますか。

吉田:企画を立てるとき、資料のたたき台を作ることができます。セールスやマーケティングでの活用も進んでいます。ECサイトのロゴや商品紹介文を大量に生成させて、反応が一番いいものを残すといった利用法です。

満足度調査などのアンケート集計も、ある程度まとめてくれるでしょう。そうなるとデータサイエンティストは、もっと高度な分析に取り組めます。また、製品の設計資料といった過去の資産を、生成AIに聞くことによって簡単に呼び起こせれば、さらなる生産性や品質の向上をめざせますね。

取材に応える吉田順さん(写真:齋藤 大輔)

──生成AIは、働き方を変える可能性も秘めているのですね。

吉田: 働き方だけでなく、若手社員の育て方も変わると考えています。日立製作所では入社2年目まで指導員が付くのですが、指導員の属人的な力量に加えて、生成AIによって日立全体のナレッジ(知見)を共有できると、人財育成も加速するのではないでしょうか。

若手社員は「忙しそう」とか「格好悪いから」という理由で、指導員や上司に質問できないことも多いようです。そんなとき、生成AIに聞く若手社員が出てきています。先輩に一から聞く前に生成AIに相談してから先輩に質問する。生成AIを使いこなすと、若手社員の育つスピードも変わってくるかもしれません。

──生成AIが指導員に取って代わるのでしょうか。人間としては何をしていくべきでしょうか。

吉田:生成AIが出した結果の良し悪しの判断は新人にはできないので、先輩や上司が指導する面は必ず残ります。人間が関わる仕事がなくなることはありません。定型的な作業の中でも、人間が考えなければいけない部分が残るとみています。AIで効率化しつつ、人間はより専門性が高い業務を担うようになっていくでしょう。また、生成AIが間違っている可能性もあるため、人間による最終的なチェックは必要です。

人間中心での生成AI活用

──日立としては、どのように生成AIと向き合っているのでしょうか。

吉田: 日立では2021年に「AI倫理原則」を定めました。全てのAI関連のプロジェクトは、この原則に沿っているかを厳格にチェックしてきました。判断が難しい部分は、外部有識者のアドバイスを踏まえて決定しています。ここで重視しているのも「人間中心の視点」です。

また、2023年、生成AIの知見を集めて推進する組織として、データサイエンティストや研究者、セキュリティの専門家らによる「Generative AIセンター」が設置されました。

──Generative AIセンターでは、どのような活動をしているのですか。

吉田: 先に話したようなリスクを回避して安全に使うためのガイドラインを定めています。多くの社内ガイドラインは年単位で見直しますが、生成AIはトレンドの変化が早いので、毎月更新しています。

環境の整備とともに、使い方も広めていこうと考えています。現在、各部門から提案されている何百個ものユースケースを吟味し、全社展開した場合の検証を重ねています。(「軽い気持ちで使う、何度も試す デジタルネイティブ世代と生成AI」では日立製作所の若手社員の活用事例をご紹介しています)

GlobalLogicや日立ヴァンタラといった日立の海外子会社とも連携しています。国によってAIの使い方や規制の厳しさが異なるので、各地の情報を集めつつ、日立全体の方針を考えています。

こうした社内整備と並行して、お客さまにどんな生成AI関連のサービスを提供していけるか検討も進めています。


吉田順さん(写真:齋藤 大輔)

──「生成AIブーム」の先には、どのような未来があると予想しますか。

吉田: 2種類あると予想します。単なるブームで終わってしまって使われなくなるパターンと、ブームで終わらず浸透していくパターンです。日立の場合は、人間を中心にして、社内で真剣に使い浸透していくと信じています。

日立のデジタルソリューション「Lumada(ルマーダ)」と生成AIの融合も進んでいます。次の世代にナレッジが伝承されたり、蓄積されたナレッジから新たな発見がされたりすることによって、さらに強いソリューションが生まれていくでしょう。

日本は生成AI本格導入すれば「失業率25%」になる 影響がアメリカより高くなる可能性がある理由

野口 悠紀雄 によるストーリー •2 時間

生成AIを導入した場合、日本の失業率は増えるのでしょうか?(写真:Elnur/PIXTA)© 東洋経済オンライン

生成AIはホワイトカラーの仕事の半分近くを自動化する。それがただちに失業を増やすことにはならないとされるのだが、その条件は 労働市場が柔軟に働くことだ。 日本は果たしてこの大変化に対応できるのか? 昨今の経済現象を鮮やかに斬り、矛盾を指摘し、人々が信じて疑わない「通説」を粉砕する──。野口悠紀雄氏による連載第103回。

労働者の3分の2が生成AIによる自動化に直面

ChatGPTなどの生成AIによって、人間の仕事をどの程度、自動化できるのか? そして、人々の職はどうなるのか?

アメリカの投資銀行大手のゴールドマン・サックスが、2023年3月26日に公表したリサーチレポートで、この問題についての分析を行っている。それによると、アメリカでは現存の職業の約3分の2が、AIによる自動化に直面する。影響を受ける職業では、業務の25〜50%がAIに代替される可能性がある。

アメリカ経済全体では、25%の仕事がAIに代替される

生成AIが仕事に与える影響については、さまざまな議論がなされているが、定量的な評価を行っている分析はあまりない。その意味で、この推計結果は重要だ。そこで、やや長い表になるが、アメリカの場合の推計結果を下表に示す。

表トップにある事務・管理職は、最も影響を受けやすい職業で、業務の46%が自動化される(英語では、Office and Administrative Support。これは、ホワイトカラーの仕事を指すと言ってよい)。

他方、肉体労働を要する職業は影響を受けにくい。労働者の約63%が、仕事量の半分以下しか自動化されない。

事務・管理職と法務では、業務の46%が自動化できる

表の数字は、納得できるものだ。オフィス業務支援や法務に対して生成AIが大きな影響を与えるだろうとは、しばしば指摘されることだ。

また、運輸、生産、採掘、維持補修、清掃で自動化率が低いのも納得できる。このような仕事に対する生成AIの影響が少ないことも、よく指摘される。むしろ、飲食サービス、運輸、生産への影響が10%程度にもなるというのが、驚くべきかもしれない(注)。

このレポートは、ヨーロッパについても推計を行っている。そこでも、事務・管理職が最も影響を受けやすく、業務の46%が自動化される可能性がある。

なお、この推計は、他の類似推計に比べてかなり保守的だ(影響を比較的低く見積もっている)。そのことを、論文は表で示している。

(注)ただし、意外な結果もある。最も意外なのは教育だ。これは最も強く影響を受ける仕事の1つと思っていたので、この推計は意外に低いと感じる。また、コンピュータ、数学も、考えていたより低い。生物、物理、社会科学よりずっと低いのは不思議だ。金融業務は、法務と同じくらいに高いと思っていた。ヘルスケアも、アート、デザインも、考えていたより低い。

表で見たように、ホワイトカラーの仕事の約半分が自動化できる。これによってどれだけのホワイトカラーが失業するか?

さまざまな可能性が考えられる。1つの可能性は首切りだ。簡略化のため、100人の労働者を雇用する企業があり、労働者1人当たり1単位の仕事をしているとしよう。企業全体では100単位の仕事をしている。このうち50単位の仕事は自動化が可能だ。

そこで、労働者を100人から50人に削減し、50人の労働者が1人当たり1単位の仕事を行って50単位の仕事をする。 そして、AIが50代の仕事をすることとする。そうすれば、全体の仕事量はこれまでと同じ量を確保でき、かつ賃金の支払いが半分になる。

すると、企業が必要な労働力は、100人から50人に減ってしまう。つまり50人が失業する。

経済全体を見た場合、自動化可能な労働は、表に示すように25%なので、25%の人が失業することになる。このような事態が実際に生じれば、社会は大混乱に陥るだろう。

実際に失業する労働者は7%程度か

しかし、そうはならないだろうと、この報告書は言う。

まず、ほとんどの職種や産業は自動化に部分的にしかさらされていないため、AIによって補完される可能性が高く、代替されることは少ない。この分析では、少なくとも50%の重要性や複雑さを持つタスクが自動化にさらされている職種は、AIによって代替される可能性が高いと仮定している。

10〜49%の露出を持つ職種は補完される可能性が高く、0〜9%の露出を持つ職種は影響を受けにくいとしている。この仮定に基づくと、現在のアメリカの雇用の7%がAIによって代替され、63%が補完され、30%が影響を受けないという結論になる。

ほとんどの労働者はAIの自動化に部分的にさらされている職種に従事しており、AIの導入後、解放された能力の一部を生産活動に利用すると考えられる。自動化が可能であっても、雇用は減らさず、これまでの仕事に費やす時間を半分にする。 そして、生み出された労働時間で、新しい、より創造的な仕事を行うのだ。

こうしたことを考えるために、失業する労働者は前述のように7%程度に抑えることができるのだという。

さらに、AIによる自動化によって仕事を失った多くの労働者が、最終的には再就職し、新しい職種での雇用によって総生産を増加させると予想している。新しい職種は、AIの導入に直接関連しているか、または、非解雇労働者からの生産性向上によって生じる集約的な労働需要の増加に対応して登場するものだ。

こうして、失業した労働者は、新しい仕事を見つけることができるだろう。だから失業率は高まらず、経済の生産性が高まることになる。

これらの仮定の基で、生成AIの広範な導入は、全体の労働生産性の成長を向上させる可能性がある。これは、電動モーターやパーソナルコンピューターのような先行する変革的技術の出現で生じたのと同じ規模のものだ。

最も必要な経済政策は、労働力の流動性確保

確かに、このようなことになってほしいものだ。しかし、必ずそうなるとは限らない。そのためには条件がある。

最も重要なのは、経営者が労働者を解雇せず、新しい創造的な仕事を与えることだ。また失業する労働者が新しい仕事を見つけられることだ。これを実現するには、労働市場が柔軟に機能している必要がある。しかし、 日本でそれができるだろうか?

日本では、もともと労働の企業間移動が不十分だ。さらに、政策がそれを後押しした。コロナ禍における雇用調整助成金はその典型例だ。さらに退職一時金制度が企業間の流動性を難しくしている。

このような問題を抱える日本が、生成AIによって引き起こされる膨大な労働力移動に対応できるだろうか? もしできなければ、失業率が25%という事態になりかねない。

「それを避けるために生成AIを取り入れられない」といった事態になるのではないだろうか? 生成AIに対して、日本で最も必要とされるのは、労働力の企業間流動化の促進だ。

このレポートは、AIによる自動化の影響度を国別に推計しており、日本は世界で3番目に高い影響を受ける国だとしている。日本についてのAIによる自動化率の数字は、経済全体の平均で見て、アメリカの25%より高い。

その意味で、このレポートは日本に対する警告だと捉えることができる。日本政府は、こうした事態をはっきり見据える必要がある。

オープンAIに投資検討か ソフトバンクグループ、英報道

共同通信社 によるストーリー •11 時間

「オープンAI」のロゴ(ロイター=共同)© KYODONEWS

 【ロンドン共同】英紙フィナンシャル・タイムズ(FT)電子版は16日、ソフトバンクグループ(SBG)が人工知能(AI)の分野に対し、数百億ドル(数兆円)規模の投資を検討していると報じた。対話型AI「チャットGPT」を開発した米新興企業オープンAIも投資対象の一つに挙がっているという。

 SBGの孫正義会長兼社長に近い関係者の話として報じた。孫氏はチャットGPTをよく利用していることで知られ、オープンAIと幅広い戦略的な提携を結ぶ可能性がある。その一方で、オープンAIと競合する他のAI企業への投資も視野に入れているもようだ。

 SBGは傘下の英半導体設計大手アームを米ナスダック市場に上場させ、資金を得た。ファンド事業の不振で苦戦が続いてきたが、孫氏は6月の株主総会で「反転攻勢に移る」と述べていた。


処理水影響、収束か長期化か=批判報道減少、日本イベント実現―情報統制は継続・中国


中国湖北省武漢市で開かれた日本酒の商談会=7日© 時事通信 提供

 【武漢時事】東京電力福島第1原発の処理水放出から3週間余り。放出に反発する中国では、日本関連イベントが徐々に実施できるようになり、日本を激しく批判する官製メディアの報道も当初より落ち着いた。影響の早期収束が期待される一方、「いつまで続くのか見通せない」と長期化を懸念する声もある。

 ◇薄氷の開催

 8月24日の放出直後、日本関連イベントは反日感情の悪化を考慮し、延期が相次いだ。一方、9月7日には湖北省武漢市で、中国のバイヤーを対象にした日本酒の商談会が予定通り開催された。出展した37社に対し、訪れたバイヤーは100人超。同規模の商談会としては少人数となったが、主催した日本貿易振興機構(JETRO)の関係者は「人数より、この状況下でも来てくれる人を大切にしようと方針を転換した」と明かす。

すしを売る北京市内の日系スーパー=10日© 時事通信 提供

 出展側によれば、処理水の放出を受け、事前にイベント実施の賛否を問う多数決が行われた。「敏感な時期」であることを理由に延期を求める意見も複数出たが、結果は1票差で薄氷の開催となった。無事に開催を終え、関係者の間では影響収束への期待が高まる一方、「数カ月後の状況が予測できず仕事の計画が立てにくい」といった声も漏れる。

 ◇「差別はいけない」

 処理水放出への極端な反発を抑制する動きも出ている。放出開始後、批判の急先鋒(せんぽう)だった共産党機関紙系の環球時報は、今月に入ってからも英語版の見開き1面で「パンドラの箱を開けた」などと批判記事を展開している。ただ、関連報道は減少傾向にあり、8月30日の社説では「極端な感情をあおる発言には気を付けなければならない」と指摘した。

 9月になっても、遼寧省大連市の焼き肉店が「日本人お断り」と看板を掲げ、当局から撤去を指示されたという投稿がネット上で波紋を呼んだ。中国の著名論客、胡錫進氏は自身のSNSで「核汚染水に憤慨する気持ちは同じだが、看板には賛同しない」と表明。国家間の衝突が「相手国民への差別になってはいけない」と呼び掛けた。

 また、中国紙・南方週末は、国内の漁民の未来が「不確定な状態に陥っている」と強調。日本料理店だけでなく中華料理店も海鮮を使っており、消費が打撃を受けていると伝えた。国内経済への影響を報じることで、過度に海鮮を避ける風潮を抑える狙いもありそうだ。

 ただ、政府の主張と反する投稿の検閲は続いているもようだ。香港フェニックステレビが8日、東京・築地での取材を基に、福島県産の水産物を「世界の観光客は全く気にしていない」とSNSに投稿したところ、後に閲覧不能となった。投稿では、福島の魚を「清潔で衛生的」と評したり、「通常通り食べる」と答えたりする外国人観光客の声が報じられていた。 


参考文献・参考資料

ChatGPTで話題の「生成AI」とは? 働き方を変える最新技術:社会イノベーション:日立 (social-innovation.hitachi)

日本は生成AI本格導入すれば「失業率25%」になる 影響がアメリカより高くなる可能性がある理由 (msn.com)

処理水影響、収束か長期化か=批判報道減少、日本イベント実現―情報統制は継続・中国 (msn.com)

オープンAIに投資検討か ソフトバンクグループ、英報道 (msn.com)

焚書坑儒 - Wikipedia

ウォー・ギルト・インフォメーション・プログラム - Wikipedia

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