ＡＩ時代に通用する人財になる創造的思考法

2013年オックスフォード大学の研究チームがAIに仕事の大半が置き換えられるという発表がありました。日本も例外ではありません。野村総合研究所も同様の発表に驚いた人も多いでしょう。
工場にはロボットだ導入され作業する人の数が減りました。

まずは、マニュアル通りの仕事をする人、マニュアルワーカーです。しっかりとしたマニュアルが有るということは、手順が確立している仕事といえます。
その仕事が人工知能システムに置き変わるのです。 ものが少なかった時代は大量生産が求められました。与えられた仕事を大量にこなすためには、決まった手順を間違えなくこなすマニュアル人間が求められました。しかし、現在は成熟社会。市場は飽和状態にあります。大量生産は不要になったのです。これからは、前例のない仕事、マニュアルには表わせない仕事がこれからの主な仕事になります。
それだけではありません、知識が売りの専門家もうかうかできません。弁護士や会計士など、専門知識を駆使する専門家といえどもAIに置き換わります。知識量と正確性では、AIにはかないません。なにしろ過去の膨大な資料を疲れることなく、正確に、くまなく目を通す作業はAIが最も得意とするところです。
では、これから仕事がIAに置き換わりそうな人は、今後をどうやって生き残ればよいのでしょうか。
漠然とAIが来るぞと恐れるだけではなく、AIの不得意なこと、人間が得意なことを考えれば、答えはおのずと見つかるでしょう。

　AIの不得意なところは、快、不快を感じることができないことです。そもそも感じる身体がありません。人間には、心地よい、不快という感覚が備わっています。暑ければ汗をかく、寒ければ鳥肌が立つという感覚は、原始生命から気の遠くなる時間をかけて習得した生き残るためのスキルです。人間は感じる身体を持つからこそ、痛い、寒い、暑い、を感じることができるのです。
　AIはこうした感覚がないから、暑くても寒くても働けるわけですが、そこが弱点となります。 AIにも優れた触覚センサーや温度センサーを搭載できるでしょう。それでも、数値によってしか計測ができません。暑いとAI搭載のロボットもオーバーヒートしてしまいますから、不快の数値を決めておけば、自動的に涼しいところを下がるようにプログラミングできるでしょう。こうした単純な機能維持はAIも実現するでしょうが、人間には、 AIとは違って、更に数値では表し切れない、複雑な深いの感覚があります。サウナやスポーツで汗をかいた後にシャワーを浴びるなど、一旦は、わざわざ不快な状況に自身を置いてから、その不快感を解消するといった回りくどいことを好むのです。
　気温や湿度はセンサーにより区別できても、 スポーツ中の気持ちい汗とムシッと暑い不快な汗をの違いは身体を持たないAIは理解できません。
　弱点はそれだけではありません。AIにはクオリアがありません。クオリアとは質感という意味です。いってみれば人類が共通で感動するパターンです。楽しい音楽、美しい絵画、感動する文章、ハラハラする演劇。こうした芸術は人間がみずからの心から掘り起こしたり組み合わせたりして作り上げたものです。
　古代ギリシャのミロのビーナスを現代の日本人が見ても美しいと感じます。1867年のパリ万博に江戸幕府が出展した浮世絵を見てゴッホやゴーギャンが影響を受けています。クオリアがあるから時代や人種を超えても美しいものは美しいと感じると考えられています。美的感覚だけではなく、緊急アラームは誰が聞いても異常事態だとわかるように、不快感も人間はクオリアによって共通で感じられるのです。こうした美しさには黄金比が使われているなどいわれていますが、なぜ、黄金比が美しいのかは、クオリアを持っているからという以上の説明はつけられません。説明がつけられないものを、AIには組み込めません。
　AIも過去から現在まで集めた楽曲、美術、小説など大量のビッグデータから、人間が好む共通パターンを見つけ出せるでしょう。実際、その共通パターンをもとにAIが作り上げた楽曲や小説も現れ始めています。とはいえ、あくまでも過去の共通パターンであり、全く新しい曲と言うわけではありません。そのため、何処かで聞いた曲（もしくは懐かしさ）だと感じるでしょう。こうした作品を作れたとしても、AIの作品には大きな問題があります。AIにはクオリアがないのです。つまり、人間は自分が面白いと感じたところは、自分自身で認識できます。人間なら自身が作り上げた作品を自身のクオリアによって評価できるのです。そして、AIが作品を作ったとしても過去の共通パターンです。そうした作品をAI自身は検算はできたとしても、答え合わせができないのです。クオリアを持たないAIは本当にその作曲は人間が感動するか確かめる術がありません。評価には必ず人間が必要になります。美しいものを美しいと感じる、不快を不快と感じる感覚を持つ人間が判定役にならなければ公開できません。必ず人間に確認をしなければならないわけです。
　そう考えれば、AIにはそれぞれの分野ごとに教師役の人間が必要になります。
これがAI時代になっても必要な仕事です。本書では、そうした考え方を紹介します。考え方の手がかりには、ラテラルシンキングを使います。幾度も時代の変革を乗り越えた考え方、ラテラルシンキングを通してAIと共存する方法をあなたと共に考えます。