編集部注：著者のDavid Kenny氏はIBMでWatson and Cloud Platformのシニアバイスプレジデントを務める人物。

昨年にHBOで放送されたドラマ「Westworld」のファーストシーズンに出てきたロボットに関する話題は大体こんなもんだった

「機械がそのメーカーをぶっ壊す」

これは驚くべきことではない。ハリウッド中で、ターミネーターからエクス・マキナにいたるまで、人工知能ロボットが自意識を得たあとで最初にやることはならず者になることなのだ。

クールな結末だが、Westworldのシーズン2の作者がより科学的でフィクションを減らしたものにしたいのであれば、作者は「ホスト」が人間を排除するのではなく、サイバー攻撃からの防御やがん治療の改善に役立つようになると考えるかもしれない。そしてショーの人間達がロボットの恐怖に慄きながら生きるのではなく、AI技術を有意義に使うため、その基本原則を設定するとしたらどうなるだろうか。

そしてこれは現実世界で起こっている。

悪いロボットという考えは純粋にサイエンスフィクションに留まっているが「考え」「学習する」能力を備えたコンピューティングは、もはや日曜の夜のテレビ番組の一部ではないことが分かっている。これらのテクノロジーが責任を持って、透明性をもって、そして誰にとっても有利に使用されるかどうかは私たち次第なのだ。

コグニティブ（認知）システムは、画像や人間の言語のような複雑なデータを理解することができる。また、このデータはクラウドやオープンプラットフォームで簡単に利用できるため、コグニティブシステムは金融サービスから医療まで全産業を変革している。たとえば、医師は、Watsonを使用して、がん患者の症例に基づくの治療オプションを提供し、すぐにMRIや他の医療画像の解釈に必要なコグニティブ技術にアクセスすることができる。

新しい技術の発見は半分戦いである。

それを世界に配慮して持ちこまなければならない。実際、技術が普及するためには、社会はその使用のための一連の指針原則を確立する必要がある。（例えば、誰も道路の片側で運転することを主張していなかった場合、どのように車の発明がうまくいっただろうか？）

私は、次に挙げる3つのコグニティブ的原則が、私たちにとって、そして幅広い技術、ビジネス、学術コミュニティが従うべき最も重要なガイドラインであると信じている。

1：AIは、人間の知能に代わるものではなく、それを増すものでなければならない

コグニティブな技術ができること、特にデータの読み込みと分析の面で人々がそれを考えるとき、これらのシステムが人間よりもより良くできるという考えに簡単で頭がいっぱいになってしまう。コグニティブ技術は人間の思考に取って代わるべきではない。

代わりに、AIは専門家と協力して、無数の方法で人間の知性を強化している。たとえば、ヘルスケアは最も複雑な業界であり、想像できる限りの最大のデータセットを含んでいる。Memorial-SloanKettering、MayoClinic、Medtronicなどの医療機関は、AI技術を使用して患者のケアを改善し、個々人に応じたケアをしている。一方、法律業界では、ROSSIntelligenceは法的調査を支援するためにコグニティブ機能を使用している。また、環境分野において、OmniEarthはこの技術を使用して、カリフォルニア州の組織や地方自治体との水保全を改善している。

これらの例は、人工知能技術は人間を支配するためのものではないことを実証している。むしろ、人間と一緒に使うことで優れた結果を残すのだ。

2.AIは信頼できるもので透明でなければならない

人間がコグニティブ技術を最大限に活用するためには、AI対応システムを信頼する必要がある。AIへの信頼はその源泉から始まるため、私はAIに透明性を持たせることを信じている。いつ、どのような目的のためにAIが私たちが開発するコグニティブ技術に応用されているのかを明確にしなければならない。

コグニティブな洞察を伝えるデータの主要な情報源や、コグニティブシステムを訓練するために使用される方法に関する透明性を担保することも含まれる。すべてではないにしても多くの企業にとって、データは価値提案の重要な部分であり、企業はビジネスモデルや知的財産、特にデータの所有権を保持しなければならない。

3.誰もがコグニティブ経済に参加するチャンスがある

誰もがコグニティブ技術の恩恵を受ける機会を持つべきである。結局のところ、人間の知能を向上させるという目的でAI技術が構築され展開されている。これらのツールをすべてが効果的に使用することができない限り、その完全な機能は実現しない。

事実、コグニティブコンピューティング技術が伝統的な産業や雇用を活性化させる重要な要素となる時代においてAI技術に対する見識は、雇用を奪うものという見方が非常に多くなっている。ここで意義深い雇用創出は、ホワイトカラー対ブルーカラーの仕事ではなく、多くの業界の雇用主が求める「新しいカラー」の仕事に関するものである。

これらの雇用は大部分が不足している状況であり、同時に製造業から農業まで技術によって新たに形作られている。大企業が人を置き換えるのではなく、人間の知能を拡張するためにAIを導入しているところでは、まったく新しい仕事が生み出されている。

例えば新しいキャリアには、サーバー技術者やデータベース管理者、サイバーセキュリティ、データサイエンス、ヘルスケア、金融サービスなどでの新しい役割が含まれる。

技術リーダーは、世界中の大学とのパートナーシップを通じてであろうと、大学進学準備のための既存のやり方を打ち破る教育方法を通じてであろうと、新技術を効果的に活用するための新しいスキルと知識を開発するために、学生や労働者とともに活動し、国内で最も急速に成長している産業の一部と新しいカラーのキャリアを支える科学、技術、工学、数学（STEM）スキルを育成することに尽力しなければならない。

私たちの知能を研究室に応用するだけでは不十分である。私たちの技術が世界中でどのように提供され、使用されるべきかについても考える必要がある。

言い換えれば、コグニティブの時代は技術者や政策立案者だけでなく、科学者や哲学者だけではなく、それらすべてが必要だ。私たちはIBMが「思慮深い開拓者」と呼ぶものを必要としている。

【原文】

【via VentureBeat】 @VentureBeat