こんばんわ
雨が降り続きました。
わが家地方はこれから田んぼに水が張られるので、
農家さんは喜んでいるはずです。
草はどんどん勢いを増していきます。
嬉しいんだか悲しいんだか
のつづきです。
・「人工知能に何ができますか」
・「人工知能は人間を超えますか」
・「人工知能に仕事を奪われますか」
・「人類は人口知能に支配されますか」
「人工知能に仕事を奪われますか？」
残念ながら、奪われる仕事はけっこうある。
とはいえ、決して人類は暇にはならない。
かつて動力が発明されたとき、重いものを運ぶ人や穴を掘る人が失業した。
戦後のコンピューターの発達では、
そろばんをはじく人や、書類を清書する人が失業した。
やがて、ビジュアルに強くなったコンピューターのおかげで、
デザインや印刷に係るプロフェッショナルも数を減らした。
けれど、人類は、今も忙しい。
アメリカでは、スポーツ記事や経済記事の多くを、
すでに人工知能に書かせていると言われている。
新聞記事では、定型文の組み合わせで書かれている
（「見たこともない表現」で書かれた経済記事なんて、
株価が上がったのか下がったのかわかりゃしない）。
定型文の組み合わせは、人工知能が得意とすることである。
特に英語は、語順転置の許容度が低く、
主語の省略もなく曖昧性が低いため、人工知能にゆだねやすい。
とはいえ、この新聞記事を書く人工知能、そう単純な話じゃない。
「いい記事とは何か」が、新聞社ごとに違うはずだからだ。
巨人－中日戦の記事の書きぶりは。当然、
読売新聞、中日新聞、スポーツ報知、中日スポーツで、
それぞれ違うはずだ。
経済記事については、一般紙と経済専門誌では、その役割が違う。
新聞社は、その新聞社ごとに「いい記事のモデル」が違っており、
これをそれぞれ人工知能に教えてやらねばいけない。
さらに、人工知能は、過去の名記者の書きぶりさえも学習できるのである。
ということは、人工知能に「いい記事とは何か」を教える人間は、
過去から現在までのすべての知を棚卸しし、
「いい記事とは何か」をディレクションしてやらなければならない。
人工知能の教育係は、壮大な知のアーカイブを操る、
知のディレクターだ。
あらゆる分野のあらゆる場所で、
人工知能に「いい」を教えてやる知のディレクターが活躍するようになるだろう。
その方向性は多種多様であり、人類は失業してなどいられない。
この知のディレクターにたちに不可欠な素養がマニア力なのだと思う。
いいスポーツ記事を見て、
感涙を浮かべるくらいのスポーツ記事マニアにしか、
スポーツ記事ディレクターは務まらないだろう。
人間の若い人たちは、どんなことでもいいから夢中になってみてほしい。
コンビニスイーツマニアとかでもいい。
１つののことを究極なまでに見つめるクセをつけたら、
きっと他の対象にも展開できるから。
