大量のデータの中から法則性を見(jiàn)つけ出すのは、人工知能(AI)の最も得意とするところだ。それでは抽象的な政策の分析の中で、AIはどのように振る舞うだろうか。最近、日本の研究者がAIを利用して、ここ數(shù)年來(lái)振るわず、成長(zhǎng)力の乏しい日本経済について診斷を試みた。AIはなんと不振の主な原因を、「40歳の男性が結(jié)婚しないこと」と判斷した?!腑h(huán)球時(shí)報(bào)」が伝えた。
このような経済學(xué)の基本的概念を用いない経済分析は信頼できるのだろうか。AIの思考回路に従えば、一定の道理があるといえる。AIの考える筋道はこうだ?!?0歳の男性がいて、一般的に20年近く働いており、職場(chǎng)ではそれなりの地位についていて、給與は新入社員の2~3倍になる。適齢期に結(jié)婚していれば(日本の男性の平均結(jié)婚年齢は30.5歳)、40歳になった時(shí)には小學(xué)生の子どもの1人もいるはずだ。子どもは塾に行くだろうし、大學(xué)に行くための學(xué)費(fèi)の積み立ても必要だ。子どもが成長(zhǎng)すれば自分の家を買うことになり、手持ちの資金が足りなければ、銀行からローンで借りる……つまり、40歳の男性が60歳で退職するまでの20年間は、著実に、『高い強(qiáng)度』で消費(fèi)が続く期間ということになる。関連の調(diào)査結(jié)果によれば、日本の働く男女の40歳時(shí)點(diǎn)での非婚率は約37%に達(dá)する。こうして結(jié)婚していればあったはずの消費(fèi)能力が埋もれていく。消費(fèi)がなければ経済が牽引されることもない」という。AIの視點(diǎn)は的確で獨(dú)特だといえる。
現(xiàn)在、日本企業(yè)は慢性的に人手不足で、新入社員の約3割は3年以內(nèi)に辭めていく。この問(wèn)題を解決するためにAIに何ができるだろうか。IT(情報(bào)技術(shù))會(huì)社の実踐例がある。この企業(yè)は全社員の日常の行動(dòng)(何時(shí)に休憩を取り、休憩時(shí)間にお茶を飲むか談笑するか、退社後は酒を飲むか映畫を見(jiàn)るかなど)をすべてデータベースに打ち込み、一定間隔ごとに、コンピューターが一連のミニアンケートを作成して社員に、「最近はどうか」、「映畫を見(jiàn)たか」、「これこれのプランは順調(diào)に終わったか」などと訪ねる。回答を回収してAIを利用してビッグデータ分析を行い、一人一人の微細(xì)な心の変化を読み取る。こうして新人と幹部社員との違いが迅速に可視化される。企業(yè)は自分の心のざわつきを自覚していない新入社員に方向性をもって配慮し、処遇を意識(shí)的に改善することが可能になる。この方法を人材の流動(dòng)性が高い企業(yè)で採(cǎi)用すると、離職率が15%低下した。また企業(yè)が効率を高めるにはどうすればよいかについて、AIが出した結(jié)論は、「大勢(shì)の部下をもった管理職が、11時(shí)間働いた後で下す決定が最も正確」というものだった。AIは私たちに、「午前中の會(huì)議は5分を超えてはならない」、「一日に開く會(huì)議は3回を超えてはならない」とアドバイスし、「メールは150字以內(nèi)」にすれば効率を保証できるという。
現(xiàn)在、日本のAI開発企業(yè)が研修クラスを開催し、AIにさまざまな企業(yè)の業(yè)務(wù)上のルールを研究させており、企業(yè)は専門家の指導(dǎo)の下でそれぞれ獨(dú)自のAIシステムを開発する。だがAIの開発者と利用者との間には価値の認(rèn)識(shí)のズレが生じるとみられ、これが客観的にみてAIの応用計(jì)畫を阻害しているといえる。たとえばエアコンメーカーの修理メンテナンスセンターがユーザーから故障の連絡(luò)を受けたとする。小さな故障に過(guò)ぎないものが、AIのデータ分析予測(cè)による結(jié)論では、「中規(guī)模修理が必要」となる。ユーザーがAIの提案を全面的に受け入れるとも限らない。小さな故障が中規(guī)模修理になり、メーカーは修理コストが増大し、財(cái)務(wù)計(jì)畫に影響を與える可能性もある、といったズレだ。(編集KS)
「人民網(wǎng)日本語(yǔ)版」2018年8月7日
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