編集部注：本稿を執筆したJohn Hauerは、Get3DSmart.comのCEOである。

私がよく聞かれるのは、労働の現場での3Dプリントが与える影響についてのことだ。テクノロジーは雇用を創り出すものなのか、それとも、それを破壊するものなのか。それに対する短い回答はこうだ。テクノロジーが創り出す雇用よりも、それが私たちから奪う雇用の方が多い。そして、そのようなテクノロジーは3Dプリントだけではない。

やがてテクノロジーは人による労働を無用の産物にする。私たちが抱える大きな課題は、その時代の変化に生き残るすべを考えだし、そして労働をしないことによって空いた時間で何をするべきか考えることだ。

シンギュラリティ

約10年前、現在はGoogleにDirector of Engineeringとして勤務し、発明家であり、フューチャリストでもあるRay Kurzweilが、「シンギュラリティ」というコンセプトを世に唱えた。シンギュラリティとは、機械の知能が私たち人間の知能を超えることだ。Kruzweilによる予測では、シンギュラリティは2045年までに起こり、その時、人間と機械の違いは無くなるとされる。



大多数の人々とスマートフォンとの関係を考えてみれば、それはもう既に起こりつつあると言えるかもしれない。

「シンギュラリティ」と聞くと、大抵の人は次の内どちらかの世界を思い浮かべる。機械が人間を支配する、ターミネーターのような世界。もしくは、ロボットが働くあいだ人間は自分の趣味など、よりリラックスできることを追求するというユートピアだ。

このどちらも起こりうる世界だが、どちらのシナリオになるのかは私たち次第だ。

透明性

皆がより透明性がある世界になって欲しいと思うだろう。政府や宗教、企業、その他の団体がもっと正直になりさえすれば、世界はもっと住みやすくなるだろう。もし米国政府のNational Archivesが、もしくはVatican Libraryが一般に広く開放されたとしたらと想像してみてほしい。私たちは今よりもっと多くの物事を知ることができる。それには疑いの余地もない。



しかし、秘密が存在するのには理由がある。秘密は国にとって、そして様々なセクターや団体にとってアドバンテージとなり、彼らを守ってくれる。個人にとって秘密はもっと重要である。秘密によって、私たちは自分本来の姿とは違う姿を映し出すことができるのだ。

シンギュラリティの時代には、これに意義があるだろうか？

コンピューターの処理能力は伸び続ける。ムーアの法則では、コンピューターの処理能力は18カ月ごとに2倍になるとしている。その影響も計り知れない。



この力を使って、今私たちは何を成し遂げているのか。かつて、DNAの解析には何年もの歳月がかかり、その費用は目が回るほど高かった。それがここ15年でどう変わったのか見てほしい。

量子技術の発達は、処理速度の進歩のペースを今よりもっと加速させるだろう。しかし、これの何が透明性に関係するのだろうか？



コンピューター・テクノロジーが発達することで秘密を守ることがとても困難になる。より多くのデータが、より多くの場所に集められるということもそうだが、それらを探し、インデックスをつけ、処理するアルゴリズムも進化し続ける。

私たちはさまざまな興味深い方法でこのデータを利用している。警察はそれを使って、犯罪や、その他のハイリスクな事件の可能性を特定する。それだけでなく、それらの犯罪がいつ、どこで、どのように起こるかを予測する助けとなるかもしれない。

しかし、出来事を予知するテクノロジーと、人を罠にかけるテクノロジーとの境目どこか。もしくは、自己達成的な予知との境目はどこなのか。

どこで線引きをするのか

Bill GatesやElon Muskを含む、世界の偉大な人物たちは、人工知能は人類に悪影響を及ぼす可能性があると考える。

Stephen Hawkingが未来はターミネーターのシナリオに向かっていると考えているのは明白だ。最近の手紙の中で彼はこう語っている。

人工知能の知能が自律的な兵器を配備して、「人を暗殺し、国を不安定化させ、人口を抑制し、特定の民族を選択して殺害する」のは「時間の問題だ」。

これは巷でよく聞くような終焉の日の予言ではない。あのStephen Hawkingの予言なのだ！

より良いデータが、より良い診断結果を生む

知能というものは、それが人工のものであろうが、人間のものであろうが、まずはデータにアクセスするところから始まる。例えば、あるグループをターゲティングすることが目的の場合、まずはそのグループを特定する必要があるだろう。悲しいかな、そのデータがインターネット上で入手可能であれば、それは割と簡単だろう。それらデータは皮肉にも、そのほとんどがSNSを通した自己報告性のデータだ。

私たちより機械の方が、数学や科学、エンジニアリングに秀でた存在となる。

しかし、もう一つのシナリオを考えてみてほしい。仮にあなたが重い病気にかかり、緊急治療室に向かっているとしよう。その病院では、診断に人工知能を利用している。リアルタイムで機械がDNAを解析し、あなたの診断履歴を参照し、バイタルサインを分析する。

AIは人間よりもはやく、そしてより正確に病気を診断することができる。それに医師たちは、とてつもなく長い時間はたらき、平均して週に80人もの患者を診察している。機械は決して疲れることはない。

もしそれが自分自身の生命にかかわる問題であれば、あなたは機械が個人情報にアクセスすることを許すだろうか？上記のどちらのシナリオをとってみても、それはもう手遅れかもしれない。

プライバシーは重要だ

プライバシーと透明性についての論争が繰り広げられている。これに関連した、暗号化やネットワーク中立性といった話題は毎日ニュースとなっている。しかし、もしこれが戦争であれば私たちは二重スパイのようなものだ。時によっては一方の陣営に、そして時には反対側の陣営側についたりする。

モノのインターネット(Internet of Things)は次なるフロンティアだ。携帯電話から、クルマやテレビ、冷蔵庫に至るまで、スマートデバイスの製造は増え続け、消費者のもとに届けられている。ピッチは利便性だ。

Nestのサーモスタットを考えてみよう。消費者は、それを購入すれば自宅の温度を正確にコントロールすることができる。アプリを通してリモートでの温度調節も可能だ。しかしサーモスタット自体はセンサーであり、それがインターネットと接続されてデータを共有している。

この例だけをとってみれば、私たちはオートメーションという利便性のために、ある程度プライバシーを犠牲にしている。しかし透明性は本当に利益なのだろうか？

私たちのエネルギー使用量が完全に透明化された社会を想像してほしい。全体の消費量に良い影響を与える可能性もあるが、その一方で、それは気味の悪いシナリオを生み出すかもしれない。こんな光景を想像してみよう。あなたが友人とゴルフをしている最中に、その友人がこう言った。「昨日、君がサーモスタットを65に設定しているのを見たよ。あのね、もし君がかわりに70や72に設定していたら….」。あなたがその友人の頭を5番アイアンで殴ろうとしたのは、その時だった。

オートメーションの損益分岐点

「労働によって仕事をこなすか、テクノロジーでこなすかだ」。これは私のキャリアで何度も口にしてきた言葉だ。名刺の裏にでも書いておくべきかもしれない。

だが、多くの人々が理解していないのは、常にテクノロジーの利用が意味をなす分岐点が存在するということだ。そして、それはキッチリと数字で表すことができる。

何年も前、私は印刷会社に勤めていたことがあった。彼らは売り上げを伸ばしていたが、ある一般的なボトルネックに直面していた。注文管理である。彼らの解決方法はこうだった。彼らはカスタマーサービス部門とのミーティングを開き、その部門が1日にいくつの注文を処理できるかと尋ねた。カスタマーサービスのマネージャーは、その注文を工場におろす前に、それぞれの注文を見直さなければならないと話した。セールスマネージャーは彼女に、1日にいくつの注文を見直すことができるのかと尋ねた。彼女は「30件ほどです」と言った。セールスマネージャーはCEOの方を向き、「よろしい。それでは、営業員に一日30件以上の注文をとらないようにと伝えます」と言った。

30という数字が分岐点だった。それからすぐに、彼らはオートメーションに踏み切った。

ソフトウェアだけではない。ハードウェアについての決定も同様である。デジタル印刷機を導入する以前の印刷工程は平均して30以上のステップに分けられ、20の異なる仕事をする人が必要だった。非効率だったのだ。

労働によって雇用を消失させるのか、テクノロジーによって消失するかだ

人々がオンデマンドで印刷をし始めると、注文量は減少していった。デジタル印刷機を導入するかどうかの決定を下すためには、結局のところ数字をはじき出さなければならなかった。平均注文価格がある数字を下回れば、彼らは非効率な印刷を続けるわけには行かず、行動を余儀なくされる。

その数字は500ドルだった。注文サイズの平均がこの数字を下回ったとき、彼らはオートメーション化に踏み切った。

そのために彼らはより優れたテクノロジーを導入し、少ない人手で足りるようにプロセスを合理化した。あるケースでは、デジタルなハードウェアとソフトウェアの導入によって印刷工程は4ステップまで減り、工程を完了させるのに必要なのはたった1人分の労働だけとなった。

印刷業界だけではない。ファストフード店の従業員たちは、より高い賃金を要求した。それを受けて、ファストフード店はセルフサービス型のキオスク端末を試験的に導入した。

彼らにとっては、損益分岐点の数字は時給15ドルであるかもしれない。それ以上であれば、彼らはオートメーション化に踏み切る。

テクノロジーによって雇用が消失する

抽象的なレベルでは皆が理解している。だが、実際に解雇通知が出まわるようになると、それは個人的な物事になる。

印刷業界が「労働による消失」から「テクノロジーによる消失」へと移行するにつれて、何千もの雇用が失われた。その流れに逆らった企業は滅びた。業界内で合併繰り返され、現在は結果的に印刷会社の数が激減した。

生き残るためには、生産性の向上が余儀なくされた。

より少ない店舗と従業員で、より高い生産性を実現する。さらに賢い者たちは、その経過を計算することを始めた。

あなたが1000万ドルの売り上げと従業員50人をもつ店舗を経営しているとしよう。従業員１人あたりの平均生産性は20万ドルだ。どうすれば、この数字をより高めることができるか？より有能な従業員を雇う、より優れた研修を提供する、ビジネス・プロセスを見直し、できる限りテクノロジーを活用するなどの方法がある。結果として、従業員１人あたりの生産性は30万ドルに上がるかもしれない。

これに成功すれば、追加で従業員を雇うことなしに売り上げを1200万ドルに伸ばすことができるのだ！または12人の従業員を解雇して、今の売り上げの規模に満足することもできる。

我われは皆、オートメーション化されつつある

トラック業界を考えてみよう。すぐに自動運転車がこの業界にとてつもない影響をもたらすだろう。約60万マイルのトラックの寿命の間にかかるコストは、人間によって運転する場合に比べて約半分になるだろう。

自動化の後でも人間を運転室においておくとしても、テクノロジーが与える影響は巨大だ。事故や違反料などのコストの削減だけでも何十億ドルにもなる。

繰り返すが、機械は決して疲れない。

ペースは加速している

イノーベションのペースだけでなく、適応のペースも加速している。iPhoneがこの世に生まれてから10年と経過していないが、現在では全世界で20億人近くの人々がスマートフォンを保有している。パソコンがそこまで普及するには25年かかった。

明日あなたがクルマに乗り込んだとき、「新しい機能がインストールされました」と画面に表示されている光景を想像してほしい。ソフトウェアをダウンロードすることによって、メーカーがあなたの車を一夜にしてアップグレードし、いくらか自律的な運転が可能になる。どう思うだろうか。

実は、これはすでに実現したことだ。昨年の10月、テスラはソフトウェアのアップデートを配布し、クルマの所有者に「オートパイロット」の機能を提供した。それから程なくして、テスラの車がクロスカントリーを60時間足らずで走破した。その行程の96%が自動運転だった。ドライバーがハンドルに触れることなく約40分間ものあいだ運転していた時もある。

未来のためにデザインする

私が所有する2015年モデルのFord Fusionにもそのようなアップデートが提供されると期待すべきだろうか？答えはNoだ。この車は機械的すぎる。たとえ私の車に搭載されたコンピューターが処理するプログラムの量が、50年前に存在したすべてのコンピューターが処理していた量を超えていたとしても、完全な自動運転どころかセミ自動運転を可能にするセンサーや制御装置を私のクルマは備えていない。

しかしテスラはその分野に闘いを挑み、他のメーカーはテスラに追いつくために何十億ドルもの資金を投入している。

機械は法律を破るべきか？

機械がより自律的になるにつれて、この問いを考えることが重要になる。私たちはこれに対して本能的に「No」と答えるだろう。機械は法律を破るべきではない。しかし、この例ではどうだろうか。あなたが自動運転車に乗っている時、高速道路にさしかかろうとしている。制限速度が時速55マイルである道路において、人によって運転されている全ての車は時速75マイルで走っている。本線に合流するために自動運転車はスピードを速め、法律を破るのか。それとも、制限速度を守りながら本線に合流しようとするのか。もしそれが後者であれば、人間のドライバーはとても腹を立てるだろう。

私はこれまでに、自動運転車の専用レーンを設けてはどうかと考える人や、どうにかしてジオフェンスで走行を制限させようと考える多くの人々と話をしてきた。これらの提案は長期的には上手くいくかもしれないが、実現には多大な時間が必要だ。平均的なクルマの寿命は11年間。自動運転車の数が人間によって運転されるクルマの数を超えるには、少なくとも20年もの期間が必要になるだろう。

時代の変化に生き残る

人間と機械との闘いが勃発するのだろうか。それとも、人間が労働から解放されるというユートピアにたどり着くのだろうか。それは私たちが時代の変化にどう対処するのかにかかっている。

最低賃金を例にしてみよう。そう、15ドルという数字が鍵となるかもしれない。だが、仮に連邦法により定められている7.25ドルという水準のままで変わらないとしても、すべてではないにしろ、一部の仕事は徐々に自動化されていくだろう。

しばらく前、Hardee’sとCarl’s Jr.のCEOであるAndy Puzderは、同社がセルフサービスのキオスク端末の導入を試みた理由を主張した。彼は、「自動化の波が空港や食料品だけでなく、レストランにも訪れる様子を皆さんは目にするでしょう」と話した。彼はまた、機械は「常に親切で、常にアップセルすることを心がけ、休暇を取らず、遅刻することがなく、滑らせて物を落とすこともなく、年齢差別、性別差別、人種差別などをすることもありません」と加えた。

私は機械がファーストフードを食べることもないことを述べておきたい。誰がそんなことをするのだろうか。皮肉だが、Hardee’s and Carl’s Jr.が抱える2万人以上の従業員のほとんどはファーストフードを食べる人たちだ。

さらには驚くべきことに、ファストフード店を利用するのは、下位ミドルクラスやミドルクラスに属する人達である。所得額が6万ドル以上になるとファーストフードを食べる頻度は徐々に下がっていく。しかし、少し前のTimeによる記事によると、「貧しい地域では”食べ物の砂漠”という状態が定着している」という。「新鮮な食べ物が不足しており、手に入る食べ物のほとんどが、コンビニエンスストアで売っている脂質や糖分が高い食べ物ばかりである」。

オートメーションによって最も恩恵を受ける業界にとっては、それによって低所得者の雇用を減らすことは、同時に彼らのお得意様を減らすことを意味する。それでは持続性があるとは言えない。

最適な計画と準備によって、最悪な結果を避けることができる。

何百年、何千年という街づくりの末に、文明のリーダーたちは都市計画の必要性に気づいた。ローマ人は都市計画の達人だった。米国における初期の例として、Grand Model for the Province of Carolinaが挙げられる。

これは元々John Lockeによって起草され、Charleston、South Carolinaなどの地域の発展に多大な影響を及ぼすことになった。彼の都市計画には、レンガのサイズ、ロット規模、道の幅、水際と建物までの距離などに関する詳細な基準が設けられていた。これによって米国における現代の都市計画や、土地利用条例の方向性が定まったと言っても過言ではない。

シンギュラリティに備えるための計画

その時代から、ロック氏にはひどい品質の計画がひどい品質のパフォーマンスを生み出すということが分かっていた。毎日のように、人間と機械が速いペースで同化しつつある。テクノロジーに内在する透明性は、やがてプライバシーを破壊する。やがてオートメーションは人間による労働を消し去るだろう。それにかかる時間は長くはない。私たちには、それと伴って起こる混乱に対処するためのマスタープランが必要だ。

テクノロジーはやがて、労働を無用の産物にする。

私たちは、この先に何が待ち受けているのか、何を準備すべきなのか理解しなければならない。これには新しいスキルが必要だ。新しい財政モデルも必要だろう。統一されたベーシックインカムの導入を提案する者もいる。彼らは、オートメーションによる生産性の向上は、それによる雇用の消失を埋め合わせるだけの富を生むと考える。彼らはまた、このような経済的保護システムの下では、私たち全員がアーティストや、詩人、脚本家になるだろうと主張している。

そうかもしれない。だが現時点では、私たちはそれとは反対の教育を子ども達に施している。科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学に重きを置く教育だ。これらのスキルはシンギュラリティに到達するためには必要なものかもしれないが、一旦そこに到達してしまえば無用の産物となる。私たちよりも、機械の方が数学、科学、エンジニアリングに秀でた存在となるからだ。

もし、Kurzweil氏が予測するようにシンギュラリティが2045年までに本当に実現するとすれば、今日に生まれた子ども達はその頃30歳になっており、彼らが不死の技術を獲得している可能性もある。そうなると重要なのは、その時彼らは果たして空いた時間に何をするのだろうかという問いなのかもしれない。

[原文]

（翻訳： 木村 拓哉 /Website /Twitter）