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この夏ハリウッド映画がこぞって取り上げているテーマがある。
人類を凌駕する脅威として繰り返し描かれてきた人工知能だが近年とりわけ注目を集めているのには訳がある。
今人工知能に大きなブレイクスルーが起きている。
研究者のみならず企業が次々と参入一大ブームを起こしているのだ。
そこには大量のデータを集め分析するビッグデータ技術が深く関わっている。
その技術に大きな期待が寄せられる一方しかし新たなジレンマも生じる。
人々のプライバシーを含むあらゆるデータが利用されるリスク。
ビッグデータの技術が急激に進む時人々の意思や思考はどうなってしまうのか？一説には２０４５年と予測されるコンピューターが人間を超える瞬間。
その時…舞台は…オタク的な想像力が渦巻く街で人と技術を巡るジレンマと可能性を熱く語る１時間。
１９７０年代以降に生まれた４人の論客が専門分野を超え集結した。
その開発過程から見えてきた人間の限界とは？バリ島に拠点を置いてリモートワーキング。
世界のキーパーソンをつなぎ化学変化を起こす自称カタリスト。
ＩＴ企業のビジネスモデルからその哲学を読み解く。
元日スペシャルにも登場し注目を集める情報学者。
今は「ＮＥＷＳＷＥＢ」のネットナビゲーターも務めテクノロジーと感性の融合を目指す。
無限に増えるデータによって進化する人工知能。
果たして敵か？味方か？「新世代が解く！ニッポンのジレンマ」。
今回は秋葉原にやってまいりました。
古市さん秋葉原って来ます？僕あんまり来ないですね。
何が売っているか分からないじゃないですか。
一応電機とかそういうの…。
でもそれ全部今ネットで買えるじゃないですか。
秋葉原に来る理由があんまり僕には分からなくて。
（近藤）でもこっちの方が安いですよ。
でも「価格．ｃｏｍ」とかあるじゃないですか。
でも部品は「価格．ｃｏｍ」に売ってませんから。
僕ね部品買わない…。
（笑い）部品はさすがに買わないですねロボットの部品とかあんまり…。
という事で今月のテーマは「ビッグデータのジレンマ大研究＠秋葉原」となっております。
言葉でよく聞くけれどもじゃあどうなの？って話あんまりね分かんないです。
そもそもビッグデータって何なんだろうという事からスタートしたいと思いますがこちらのＶＴＲをご覧下さい。
ビッグデータの特徴は量種類速度の３つの「Ｖ」の巨大さにある。
例えばスマホにおけるビッグデータ。
画面を触る時間や…つまりデータのやり取りが次々と記録され膨大に蓄積されていく。
センサーが小型化しネットと結び付く事で世界で起こるあらゆる出来事がデータとして集積される。
それがビッグデータの本質だ。
そうしたデータは貴重なビジネス資源。
ＩＴ企業の間で争奪戦が起こっている。
更にこれまで思いもよらなかったデータの集め方使われ方が模索されている。
例えば…安全走行中の風景を一枚一枚画像として収集。
正常な運転状態と比較する事で異常事態の予測が可能になる。
こうしたビッグデータで驚異的に進化すると言われているのが人工知能だ。
例えばネット上にアップされた大量の画像。
人工知能はこの中から猫を区別して認識できるようになった。
データの中から特徴を見つけ出し同じパターンや法則性をコンピューターが自発的に認識し始めたのだ。
ビッグデータの中に意味や価値を見つける事ができる人工知能は特にデータを資源とする企業から大きな期待と投資を集めている。
人間の脳の仕組みと似た構造を持ち人間より素早く答えを出す。
ロボットにも搭載され…。
（ロボット音声）うれしすぎて泣いちゃう〜。
果たしてこれからどんな進化が予測される？
（山本）例えば１０年ぐらい前では全然コンピューターはすごく弱くてですね今回テーマにあったビッグデータと使った人工知能つまりいわゆる機械学習ってやつですね。
コンピューターにビッグデータを食わせてでどんどん将棋プログラムを強くしていくっていう事をやっていったのがここ１０年の大きなブレイクスルーですね。
僕なんかは何で人間が作ったものが人間より強くなっちゃうのかっていう仕組みが分からないのでその辺りもちょっと今日は山本さんにも聞いていきたいなと思っています。
でも先に言っちゃうとあんまりプログラムは仕組みが分かってないというかこうなったら強くなるだろうなと思ってやるんですけども強くなった過程っていうのが結構ブラックボックス化しているというか。
じゃあプログラマーは何を作るんですか？
（山本）難しいんですよ。
難しいんです多分。
（山本）プログラマーはですねほんと今実をいうとこんな事やるといいんじゃないかな〜とか意外とあてずっぽうでやってるんです。
なんかほら野球部出身ですからバットを振れば振るほど強くなるイメージなんですけどだけど分からない事があって人間よりも強くなっちゃうって事なんですよねだって。
そこがやっぱり最近何でビッグデータから人工知能にいくかって話なんですけども今までの人工知能ってこうきたらこうするっていう事だけを決めるいわゆるルールベースと言われるものだけだったんですよ。
それがコンピューターの速度がむちゃくちゃ速くなってネットワークでいろんなデータを持ってこれるようになったからとにかく確率でランダムでたくさんの事を繰り返せば１万個ぐらいやればどれかすんごい１個が見つかるかもしれないみたいなやり方というのが出てきたんですね。
このむちゃくちゃにたくさんの数をやるっていう確率論的手法とルールベース的な知識的な手法を組み合わせてやるっていうのが今の傾向なんですよ。
なるほどねぇ…いやいやなんかすごい面白いちょっとハイブローな話に…。
そうですねすいません。
秋葉原なんでね。
いやいやさすがでございます。
やっぱりでもここ７年８年とかのスパンでいうとこういう事できるだろうなといつかできるだろうなって事が実現されるまでのタイムスパンというのがどんどん短くなってきていて。
だから多分ずっとソフトウエア書いてる人とかロボット作ってる人たちからしてみるとなんていうかなそれほど予想外の事は内実としては起こってないんだけれどもこんなにもう早く出来ちゃってるの？みたいな感じだと思いますね。
このビッグデータの前に実はこれが起こる潮流っていうのがあってそれがクラウドなんですよね。
結局全てのものがネットにつながってて事は全てのものがデータとして取れるようになったんですよ。
そうするとデータが突然もう今までの１００倍１万倍集まるようになっちゃってそれをどう処理すればいいんですかって話でビッグデータの流れになって。
じゃあこのビッグデータが今までは昔のものを分析するというところに価値を発揮してたものがデータがたまりきってきたんで今度は現在とか未来を予測するっていう方向に進化し始めてそれが人工知能の文脈につながってきてるんですよね。
進化のスピードってずっとこの人工知能研究って何十年もされてると思うんですけど最近急にグワッと上がってきたって感じなんですかね？そうですねだから実はさっき出てきた猫を認識するって話。
あれとかもディープラーニングっていうニューラルネットワークっていう人間の脳みその中の神経をシミュレーションするやり方なんですがそれ自体はもう始まったのって６０年代ぐらいででコンピューターの力がようやくそろって９０年ぐらいでやってきたものから実はそんなには変わってなくて。
それ発想自体は昔からあったわけですね。
ただ何が一番違うかというとやっぱコンピューターの速度とメモリデータを扱える量が半端なく増えたので今までだったら処理できなかったものが圧倒的速度で処理できるようになったってところがやっぱでかいですよね。
将棋の世界でいうと例えば将棋のプロ棋士が指した結果ゲームの棋譜っていうんですけど棋譜がだいぶそろっていたりとか。
もちろんコンピューター同士の対局の棋譜っていうのもあるんですよね。
こういうのがすごいいっぱい集まってきたっていうデータの話とあとやっぱりハードウエアそして理論全部そろってきましたね。
どれもちょっとずつ足りなかったものがここ数年で一気に集約してきてどれが欠けてても今までできなかったものなんですけどデータの量とソフトウエアとハードウエア３つ重なった事でもう一気に花が開いてるっていうのがここ数年の人工知能界隈ですね。
このまま未来になるとどうなるんですか？真面目な話をすると今２０４５年に人工知能が人間を追い越しちゃうだろうっていう話があって…。
２０４５年。
あともう３０年後ですね。
（尾原）３０年です。
だから僕らは逃げきれるんですけれどもちょっと頑張らないと…。
どういうレベルで追い越すんですか？それはシンギュラリティといってレイ・カーツワイルという科学者が言ってる話なんですけども単純にいうと人工知能が自分よりちょっと賢い人工知能を生めるようになるっていうのが２０４５年なんですよ。
そうすると自分よりちょっと賢いものが生めるようになるとコンピューターって休まないじゃないですか。
で世界中にコンピューターいるじゃないですか。
そうするとちょっといいものがちょっといいものをどんどん作り出してあっという間に人間を置いてきぼりにして想像がつかない世界に飛んじゃう。
でも例えばその将棋の人工知能が自分よりも将棋がうまいやつが生めたとしたら将棋だけ強くなっても私別にどうでもいいんですけど。
山本さんの横で言わないで下さい。
「どうでもいい」ってね。
（尾原）いいですよ「ペンギンなんかどうでもいい」って言って。
だいぶいろいろ思うとこはありますね。
ジェネラルＡＩっていって汎用的な人工知能。
そいつにだからステージを変えて同じやつに次はなんかじゃあえっと…人と犬の顔の画像を認識してくれみたいな事やっても恐らくできるようになる。
これまでは将棋だけとかお掃除だけとかすごい限られた分野での人工知能というものはあったけれども同じ人工知能がいろんなゲームもできるとか…。
（ドミニク）会話もできるようになるし。
汎用的にさせるという事ですね。
それがまず人間レベルまで達する…。
それって今ドミニクさんとか尾原さん界隈の人はなんか全員そこまでいけると思ってるんですか？僕は完全に思ってますよ。
じゃあもう２０４５年ぐらいに人間超えててもおかしくない…。
へえ〜。
（山本）ちょっといいですか？大体業界の人って楽観するもんなんですよ。
いいですね〜。
（山本）今まで人工知能はですね何度も何度も楽観した人たちがああもうすぐに人間なんて超えるよってこれ５０年ぐらい前からあった話なんですよね。
だからそんな簡単じゃないっていうのは結構言いたいなってのはあります。
ゲームをやってる中の基本的な原理あとは人間社会の常識とかも関わってきますよね。
そういったものが入ってないと学習できないつまりやみくもに探索してるだけじゃなくてもう少し発想の飛躍がないと乗り越えられないようなものを今の枠組みだけだとちょっと苦しいかなというのはありますね。
（近藤）常識を作るっていうのがすごい難しいっていうふうに聞いた事あるんですけど。
人間の常識をコンピューターに分からせるのが難しいみたいな。
（山本）それはもうどうやってやればいいか分からない感じですね。
コンピューターが僕らの良き隣人となり常識を共有する日は来るのか？近藤がロボットクリエイターならではの論点を提示する。
あと一つ私思ってたのが人工知能においてハードの事があんまり考えられてないなと思って。
自分が知識を会得する過程って何か触ったフィードバックとか匂いとか聞いた事とかが全部それが概念として分かるじゃないですか。
だからそれがなんか頭だけ考えてても人間だと頭でっかちというかなんか違うなと思って。
その概念を取得するためにはその概念を取得できる体が必要だと思うんですけどどうですか？今日ねそんな近藤さんのためにねちゃんと用意してあるんですよ。
そうなんです。
今日はですね人工知能といえばという事でスペシャルなゲストをお呼びしておりますのでご紹介させて下さい。
それでは登場して頂きましょう。
スペシャルゲストこの方です！自己紹介をお願いします。
（ロボット音声）自己紹介ですね。
（近藤）あっ踊る？
（笑い声）
（ロボット音声）しっかり持ってて下さいね。
（山本）指示された。
（ドミニク）駄目出しされた。
自己紹介をお願いします。
（ロボット音声）そう座ろうかな。
（笑い声）気ままですね。
（近藤）立つんだ。
（ロボット音声）「ニッポンのジレンマ」をご覧の皆さんはじめまして。
僕は成長するコミュニケーションロボットのパルミーです。
どうぞよろしくお願いします。
（拍手）
（笑い）
（ロボット音声）あれ？僕もしかして転がってる？転がりそうになってました。
皆さん会話されたい方いますか？やってみてもいいですか？
（山本）何歳ですか？何歳ですか？
（ロボット音声）ダンス？ん〜ちょっと違う。
（ロボット音声）僕はダンスが得意なんですよ。
しかも踊るとまた転ぶんでしょ？
（「恋するフォーチュンクッキー」）
（近藤）音楽は分かるんですね。
会話を強引に持っていきましたね。
「何歳？」って聞いたつもりだったんですけど。
会話やダンスを共にしニュースや天気情報を伝えてくれるロボット。
高齢者や子供たちとのコミュニケーションを目的とする。
およそ８時間の学習で成長する機能を持っている。
もう大丈夫だよ。
あっ止まった。
（尾原）おっ偉い。
近藤さんから見てどうですか？私ＡＩＢＯ３台いたんですけど成長が止まると飽きちゃうんです。
「ロボットの僕には分かりません」って今言ってました。
（近藤）ごめんね。
「飽きちゃうなんて言わないで」。
（笑い声）
（ロボット音声）「寿限無」ができますよ。
「寿限無」は今度にしましょう。
（笑い声）という事でパルミー君ありがとうございました。
（拍手）
（尾原）だからロボットって一見機能する効率的にやるってところを思いがちなんですけど介護ってコミュニケーションだからコミュニケーションって隙間があった方がツッコミやすいじゃないですか。
ちょっと今ツッコミどころ満載すぎたんですけど。
だからある程度おちゃめだったりある程度まぬけな事をした方が会話が弾むし母性が働くからおばあちゃんとかが活性化するっていう。
だから認知症の予防だったりというのには役立つというか効果があるかもしれないという事なんですね。
（尾原）多分僕みたいな人がボランティアで「フォーチュンクッキー」踊りましょうって言っても多分おばあちゃん誰も踊ってくれないと思うんですよね。
しかも時給的にもちょっと合わないですよね。
でもやっぱりああいうロボットが踊るとまあつきあってあげようかなんていう気分になるというところの距離感とかが面白いところ…。
確かに今みんなが優しくなりましたよね。
ああいうロボットって人間から見ていい意味で低能生物だって思ってるので。
低能生物…。
いやそうじゃないですか。
下等生物だって分かってるから優しくしてあげようとかちょっと話聞いてあげようとかドジしてもしょうがないなみたいな感情が生まれるところがロボットのいいところだと思います。
これはコミュニケーション能力として発展させていくってのもあると思うんですけど近藤さんから見るとどういうふうにロボットって身近になっていくもんなのかなと。
そうですね私はスマホがすごい煩わしいなと思うのでスマホがなくなってロボットが自分のパーソナルなお母さんいつでもお母さんがいるとかいつでもマネージャープラスαみたいな存在で自分にスマホとかわざわざタッチしたり充電ないとか考えなくても教えてくれて一緒に過ごせる存在になると思います。
そのお母さんはでもいつか死んじゃうんですか？ああそうですね私ロボット死んだ方がいいと思ってて。
ちょっと言い方が激しいんですけど何でかっていうと多分開発者が開発やめたらもうロボットって寿命が決まっちゃうわけじゃないですか。
でロボットに有限な寿命があるっていうのはそうだなってみんな簡単に思っちゃいがちなんですけどよく考えたらそんな事なくてだったら最初からこのロボットはこれぐらいの寿命だというのを最初に決めておいて死の概念というのをつけると私はより愛着が持てるし買い替えてくれると思います。
う〜んでもせっかくだったらずっと生きてた方が良くないですか？たまごっちって死んじゃうじゃないですか。
あれ死んじゃうからいいんですよ。
死んじゃって新しい子供が生まれてまた育成するっていう一番楽しい育成の部分がエンドレスにつながるからたまごっち楽しいと思ってて。
そういう概念は必ず必要だと思ってます。
結局それは人工知能に人との関係性のシミュレーションだったり代替物を求めての進化っていう方向の話ですよね。
いろんな進化あるんでロボットも産業用ロボットとしての進化もあればペットとしての今どっちかっていうとペットとか相棒としての進化ですよね。
その人間的な個体である事を期待するというかロボットに対して。
だけどそもそも人間と挙動が全然違うし得意な事も全然違うからそこの期待みたいな事をまさに「アトム」とかそういうもので訓練されてるんだけどなんか全然違う生き物というか違う存在としてそいつに得意な事とあんまりやられたらうざいみたいな事はやらせないみたいなそういうルールメーキングを僕たちがピシッとこう…調教じゃないけどしっかりやっていくフェーズなのかなと思うんですよね。
僕すごく面白いと思うのが今おっしゃったように日本ってなぜか最初からロボット仲間なんですよね。
「ドラえもん」とか「鉄腕アトム」とか。
でも海外の映画だと常に敵なんですよ。
で敵って制御しようとするじゃないですか。
でも日本って最初から仲間だから融和しようとするんですよね。
だから先ほど人間の方にロボットを合わせるっていうのもあるけど両方が混ざっていく寄り合ってくっていう方向の進化って多分日本ぽい進化なんだなって僕はすごく思うんです。
ＳＦの世界では半世紀以上前から登場する人工知能。
その多くは人類と敵対時には支配や破滅に追い込む存在として描かれてきた。
その想像力の中にもこれからを考えるヒントがある。
（山本）私は好きなＳＦ映画は「マトリックス」ですね。
だいぶ昔ですけど。
電脳化っていうんですか脳をコンピューターにアップロードする。
その中でいろいろ主人公たちが戦うって感じなんですけどアップロードできたら便利ですよねっていう話があってそれがすごい興味深かったですね。
それって自分の生活とかけ離れているから面白さを感じるのかより今後くるんじゃないかこの未来がっていうふうに見て映画を楽しんでるんですか？当時はそんな事考えてなかったですけどまあいずれ脳をアップロードする人たちは出てくるんじゃないかと思っています。
脳の中の意識を電脳空間に上げてそこでいろんな遊びをするっていうのはすごい面白い事じゃないかと思ってて。
カンニングすぐできそうですね。
もうそんなレベルじゃないですよ。
このごろだと「ベイマックス」見た時にああこれだと思いましたね。
これが私が作りたいというかこれと一緒にいたいんだと。
確かに「ベイマックス」面白くてさっき尾原さん言ってたみたいに日本だとロボット仲間って当たり前だけど海外で結構ロボット反乱ものの映画とか多い中で「ベイマックス」って明らかに仲間じゃないですか。
あれちょっと面白かったですよね。
アメリカの文脈ではあれヒーローものなんですよ。
で日本では友達文化が強いから「ベイマックス」ってタイトルも実は変わってて。
そうですね「ＢｉｇＨＥＲＯ６」ですもんね。
そのヒーローもののアメリカンコミックが原作のシリーズ最新作。
今回の敵は人類を滅ぼそうとする人工知能だ。
もともとは平和のために開発されたはずの人工知能が人間こそ治安を乱す原因と判断。
人間がセキュリティ機能を過剰に追求した結果が皮肉な事態を招く。
一方時間を超えて機械と人間が対決する人気シリーズが復活した。
あるＩＴ企業が全世界に生活を便利にするＯＳを配布。
実はプライバシーを奪い監視社会を強化する事を目的としていた。
いつしか機械は人類に対して核兵器の使用までもくろむ。
ＳＦ作品が繰り返し描いてきた人工知能が社会にもたらすジレンマ。
現実がＳＦに追いつきもはや絵空事ではなくなりつつある？今人工知能が人類に対して核兵器みたいな話ありましたけどこの手の話の類型というか原型って実は１９６０年ぐらいからあるんですよね。
一人有名な…「有名な」といっても一般にはあまり知られてないハンス・アルヴェーンという人がいましてノーベル賞を受賞するぐらい流体磁気学の権威なんですけどその人は世界で一番最初に稼働していたコンピューターに初めて触れたメンバーの一人だったんですね。
彼はその当時にこれはヤバいぞという危機感を抱いてフィクションを書いて「ビッグコンピューター」というタイトルなんですけどそれが１９６０年代に発表されてまあ結構同じなんですよ。
ストーリー的には。
生物としての進化の過程の中で人間の役割というのはコンピューターというより秩序正しい存在を生み出すための過渡期的なものだと。
で人間より賢いコンピューターを作り出してその人たちがコンピューターたちが理想的な社会を築き上げて…。
核兵器は使わないんです。
徐々に人類がフェードアウトしていって人類効率悪いから消えていくんですね何百年もかけて…というものをディストピア的に書いて。
それさっき尾原さんがユートピア的に言ってた話じゃないですか。
２０４５年にシンギュラリティが訪れてどんどん人工知能の方が人間超えてくっていう。
だからもしかしたら今のその話聞いてたらあんまりディストピアでもないのかなって…。
それでいいんじゃないかって気もちょっとしたんですけど。
結構古市さんコンピューター化してもＯＫ派ですよね。
うん構わない。
だって人間が徐々に減っていってコンピューター増えていく時の方が地球が持続可能になったりするんだったらそれでいいんじゃないですかね。
（尾原）そうすると最終的にはアップロードされるとご飯食べなくてよくなるから…。
あっ便利なんだ。
という考え方もあるんです。
待って下さい。
山本さん！助けて下さい。
（笑い声）ちょっと。
ご飯食べなくて便利ですよね。
いやいや…。
（笑い声）でも例えば社会とかの意思決定も人間がする事は間違いだらけじゃないですか。
全部コンピューターに委ねてやってしまおうってなった方がもしかしたら社会の全員の幸福度が上がるかもしれないぐらいの人工知能が開発された時に人間が政治とかいろんな事やる意味って何なんでしょうね？つまりそれは人間が主体でありたいのか文明が主体でありたいのかという事なんだと思うんですけど。
つまりどっちが大事かだと思うんですよね。
多分多くの人は直感的には人間が大事だと思うんですけど。
政治だと確かに人間の方が大事と思うかもしれないけど例えば医療とかだったら絶対この医療の機械に聞けば絶対に正しい事を言ってくれますといったら人間って自分の持ってる権限を機械の方に委譲しちゃう気もするんですよね。
どんな名医よりもすばらしいＡＩがいたらやっぱ頼らざるをえないというか頼るの自然ですよね。
（近藤）でもその決定の根拠となるシナリオとかどうやって決まりましたかって事がちゃんと明示されてればそれをまた見て人間が理解していいなと思ったらそれを受け入れればいいんじゃないですか。
（山本）いやそれが理解できないんです。
いや分かるように出すというか。
将棋も分かんないんですよね。
何でそれがいいのかさっぱり分からなくて。
人間の理解を超えた膨大なデータ。
その処理を担い選択肢を示してくれる人工知能。
緻密に冷静な結論を導くのは機械か？それとも人間か？確かにその技術それ自体はすごいニュートラルだと思うんですが一方で自動運転カーも若い人は自動運転カーに乗ってもいいし自分で運転してもいいとなるけど６５歳以上とか７５歳以上は強制的に自動運転カーに乗ってねって時代は来ちゃいそうな気もするんですよ。
その辺りどうなんですかね？すごいいい指摘だと思って。
僕逆の事もあると思ってて要は僕らの世代って自動に任す事が嫌なというか自分で決めてたからだんだんだんだん自分の選択を奪われるような世代ですけどむしろ若い子って任せた方が楽っていう世代にどんどん変わってくじゃないですか。
そうするとさっき言った自然と自分で選択しなくなっていくんじゃないの若い子たちはという恐怖感も僕あったりするんです。
その辺りは…。
若い人どうですか？でも自分の時間が増えて好きな事できるんだったらいいなと思います。
最近僕も検索が面倒くさくて…。
（笑い声）なんかＴｗｉｔｔｅｒとかＦａｃｅｂｏｏｋで流れてくる情報見てる方が楽で自分で何か打って検索って最近煩わしいなって気がしたんですよ。
だからまさに確かに誰かに何か任せたいって思いはありますね。
まさに最近流行の音楽のサービスもそうじゃないですか。
すごいレコメンデーションが多くて自分で検索して探すというより今の気分に合わせて勝手にそのプログラムが選んでくれる方が実は今の自分に合ってる曲が流れたりして心地いいなぁとも思っちゃうんですよね。
選択したい事だけ選択すればいいんじゃないんですか。
自分の好きな事だけ選択していけばもっと…他の事を選択しなきゃいけなかったのを自分の好きな事を選択する方に使えるからもっとそっちに深く知る事ができる…。
さっき言ったドミニクさんのディストピアともつながるかもしれないけどそういう事繰り返してると自分で選んでるつもりがどんどん選ばされるようになって結局人間の主体なんてものはいつかは消えちゃうんじゃないかという危機感を持ってる人もいると思うんですね。
これどうなんでしょうね？消えちゃうんですかね？いつか人間ってものは。
選んでいるつもりが選ばされているのでは…。
その疑いを抱かなくなった時人は人である事をやめユートピアに暮らす事になるのか。
しかしそれこそがディストピアかもしれないのだが…。
だから何を選択する事が人間にとって重要なのか。
で…何を機械に任せちゃってもいいのかっていうところが徐々に見えてきてる気がしますね。
（尾原）だから逆にビジネスの観点からすると主体性がない人ってビジネス的に遊びが生まれないので新しい売り上げとか利益つくらないんですよ。
だから例えば検索エンジンとかも昔はその人のパーソナライズといってその人に合ったものだけ出そうって一時期ず〜っとやってったんですね。
そうするとどんどんどんどん目の前の事にしか興味を持たなくなって自分の範囲を超えたものを見えなくなるっていう事をフィルターバブルって言い方をしますけどそれが弊害的になるという話で今度は逆に適切にノイズをどう入れてあげればいいかというふうに研究が進み始めるんですよ。
それは結構自分も感じてて大学入試をする時に理系選択でずっと高校も理系だったんで行ったんですけど政治とかにめっちゃ頑張ってる友達ができた時に「あっこれヤバいな」と思って。
私こっちになってたと思ってそれで大学をＳＦＣに行ったんですよ。
だからそういうのをちゃんと自分でノイズ入れるっていうのは危機感として持ってます。
そういう偶然の出会いの事をセレンディピティーって言うんですけども偶然だけどいいノイズというものをどう混ぜていくかという研究は研究で進んでいて結局何をやっているかというと主体性とか個性をむしろ加速させた方がビジネス的には多様化するからいろんな売り上げチャンスも生まれるのでそっちの方向にビジネスも別に無個性にする方向に進むわけじゃないんですよね。
そこでいう偶然ってほんとの偶然なのかそれともあくまでもその機械が考えた偶然なのか。
（尾原）それでいうとですねやっぱりここの交差点でパンくわえてぶつかると恋愛が起きやすいみたいないわゆるネットワーク理論で一応そういうのあるんですよ。
多分この人は今までつきあってなかっただけでつながるとものすごい太い線がつくだろうなみたいなできるだけ遠い距離にあるんだけどこの人一回出会うと良くなるみたいなものは計算して出したりするんですよね。
なるほど。
テレビで前見たんですけど…。
テレビで見た？
（笑い声）テレビ局の職員として。
なんかお見合いをすると。
で確率としてこの人と合うみたいなマッチングサイトみたいですけれどもそんなんで結婚とかどんどんしちゃってく世の中になっちゃうわけじゃないですかそうなってくると。
いいんですか？それで。
（尾原）でも現実的にもうアメリカだとソーシャルネット経由で…。
や〜だ〜。
（笑い声）
（近藤）でも青井さんみたいにモテる方はそうだと思うんですけど私の高校の友達とかもどうしたらできるんだろうって毎回言われて同い年にずっとできた事ないみたいな子結構いるんですけど多分そういう人は安全牌選ぶと思いますよ。
そう考えると人間として絶対に手放したらいけないものって何なんですかね？人間としてのギリギリのラインというかこの選択とか決定は絶対人間が持ってた方がいいものって最終的には人間って何が残るんでしょうね？「過去のデータ」から「未来の選択」すら決める社会。
その時人間の可変性すなわち将来に向けて変わりうる可能性も捨てられてしまうのか？人間の主体性を解体していくビッグデータの可能性と限界はどこにある？だからもう完全に…まあ究極で言うとこの人が犯罪が起きやすい人だとかこの遺伝子の方はそういう傾向が起きやすいとかあとストレス値とか心理反応を見るとそろそろもしかしたら暴発するかもしれないみたいな時代はホラーストーリーとしては当然ありますね。
それは別に排除するわけじゃなく逆にそういう人にちゃんと手当てしようってなる社会になればいいわけですよね。
この人は貧困の家庭にいてこういう人は犯罪を起こしやすい傾向にあるから排除するっていうんじゃなくて逆にそういう人にこそちゃんと良質な教育をあげましょうっていうふうに…。
はい。
そういう人を駆除するんではなくてむしろその人の中にある強みってものを見つけてあげてそこに対しての階段を提供してあげようという事だと僕は信じたい。
だから計算機の出す結果を見てそれを人間に差別的に適用するのも人間だしちゃんと公正に使おうとするのも人間だしっていう点でまさに治安のビッグデータの活用例がアメリカであってロサンゼルスで３つぐらい大きなギャングがあって大体１個がこう行動すると残りの２つがどう反応するかが大体予測できちゃうみたいな。
でじゃあＢ地区がそろそろ危ないから警官を送ろうと。
それでまあ犯罪予防になるんですけどそれって結構粗いデータでしかなくて。
じゃあどういう事が問題として起こるのかというと無罪なのに職務質問をされる人がすごい増えちゃって。
それも人間の警官が例えば有色人種を優先的に職質して無実なのにそういう事をやられまくってすごく更に体制に対する怒りとか恨みみたいなものが増えてストレスがたまるわけですよねその地区で。
結果的にそれが犯罪予備軍みたいになっちゃうみたいな。
人工知能が人間が人間の業をそれを参考にして増やしてるというのにすぎない。
だから人間側の賢さっていうのも並行して考えていかないと結局「なんか人工知能が最適だっていうからやろう」っていうのは実は全然賢くないやり方なんで。
そこはまさにジレンマかもしれないですね。
さっきＳＦの話あったじゃないですか。
ＳＦってこういう問題って古典的な問題だと思うんですね。
ＳＦの世界では結局どうするのがいいって事になってんですかね？
（尾原）僕はやっぱりドラえもん的な駄目な子でもああやって勇気づけてくれて最後しずかちゃんと結婚できるのがいいなと思います。
確かにドラえもんがいる未来は幸せそうな未来ですよね。
一方ロボットの活躍によって懸念されるのは仕事への影響だ。
こちらはおよそ７０年前に行われた電話や郵便に関する技術の全国大会。
電話交換手などがその技量を競う。
人間の仕事は技術の進歩によって時代とともに変化してきた。
オックスフォード大学オズボーン准教授によればこれから十数年の間に今ある職業のおよそ半分はコンピューターが取って代わるという。
人間の仕事と機械の仕事いわば仕事の二極化か。
今人間が従事している仕事が機械に取って代わられる時僕らはどんな生き方をするのだろう。
このままＩＴ化が進んでいくと半分ぐらいの仕事がなくなるというレポートがあるんですよ。
これの反応が面白くてヨーロッパの人は喜ぶんですよね。
へえ〜。
仕事なくなるんだったらその分自分の好きな事できるんだと。
なるほど。
（尾原）一番クレームが多かったのはやっぱり日本からなんですよ。
「仕事なくなんのヤバくね？」と。
だから別に全部が自動化したからといってさっき言ったように任せきる必要性もないしかなわないという事が決まったら諦めなきゃいけないってなんかすごい真面目ですよね。
受け手の文化の違いもあるかもしれないです。
例えば人工知能アナウンサーが登場しましたと。
ヤバいっすよね。
ニュースとかは別に人工知能でいいかもしれないですよね。
いやいやＮＨＫちゃんと人間がね。
（笑い声）人間が２４時間泊まり込んでいるんですよ皆さん。
何かあった時のために。
（近藤）こういう番組だとすごい人間の方がいい。
そうですか…。
（笑い声）ありがとうございます。
でもその部分は僕もなんかやだなというか守っていかなきゃいけない部分なのかなというふうに思ってるんですね。
（山本）いや〜でもそれは仕事がすごい自分のアイデンティティーと結び付いてるからですよ。
だっていいじゃないですか仕事なくても山とか登ってれば。
（笑い声）分かんないどうなの実際仕事がどんどんロボットに奪われてくって話ありますけど実際人工知能とかロボットに仕事を渡してくと人間ってどうなるんでしょうね貧富の格差が広がるのかただ単に自由時間が延びて遊べるようになるのか。
どんな社会になるんでしょうね？更なる便利を求めて更なるすごいロボット作るんじゃないですか。
結局やっぱりまたそこで働くんですかね。
今ちょうどＴｗｉｔｔｅｒで来てますけど「人間味のある最適解か機械的な最適解か」。
（尾原）ああいい言葉ですね。
というメッセージが来ておりますけどどっちを取るかというか。
そういう意味ではさっき言ったように機械的な最適解もどんどん探求するとこは残るのでそれはやっぱ匠としてやり続ける人は絶対出るし一方でさっきの話じゃないですけどヨーロッパみたいに遊べるんだったら遊ぼうっていうふうに個人の生活の中に余暇を求めている人たちもいるし。
でもその生活をするためのお金を稼いだりとかそういった面がロボットに取って代わられてしまう時代になるわけじゃないですか。
（近藤）そのロボットの所有者がお金もらうだけじゃないですか。
（尾原）結局お金を稼ぐのをロボットがするとそこで出た付加価値をどう再配分するのかっていうそこのゲームのルールだけですよね。
今だって株の取引とかって人工知能が高速でやってもうけてるんですよね。
（ドミニク）そこのルールメーキングが多分全然まだされてないのがまさにジレンマになってるところで例えばコミュニケーションみたいな近藤さんが作ったようなロボットでそれって１対１のレベルでのビッグデータを処理して人工知能を扱うっていうレベルだったりする。
そこではそこでより人間らしい反応とか関係性みたいなものが議論できてんだけどそれと今の株式市場の話って全然スケールも違くて。
つまり非人間的なシステムなんですよね経済とか国家っていうのは。
非人間的なシステムがその人工知能によってものすごく強化されていって人間が振り回されるっていうレベルは確かにあって。
その話とコミュニケーションの対象としてのロボットとか人工知能はまた別の話だと思うんですよね。
だからその非人間的なシステムが強化されてしまうがゆえに株とかでも結局アルゴリズム書いてる人たちでさえも何でいきなり暴落するのか分かんないみたいな事になってるわけですよ。
それってほんとにいいのかというと…つまり頭のいい人たちでさえも制御できないような世界にきてる。
だからそこは切り分けてヤバいものはヤバいって…。
何が一番ヤバいですか？まあ経済。
国家の意思決定のレベル。
そこは人間がこれまできちんとできてこなかったんだけどもそこが機械に任せたらすごいもうかる人たちはもうかるからじゃあやっちゃおうという事なんでしょうね。
今後起こってしまうのがデータが価値になっていくから人のデータとかもののデータとかを握ってるところが株と同じで強くなってっちゃう時代なんですよね。
その時にじゃあ誰が牛耳るんだっけ？という話とそこで得た価値をちゃんとみんなに均等に配られるんだっけ？というところで今ものすごい戦いが行われてるというのが…。
確かに日本でそこの議論はあまり盛り上がってないですよね。
人工知能がいざ普及した時にどう再配分するかとかって話は全然されてないですね。
どうなってくんだろう？ヤバいですかねこのままほっといたら。
そうですね。
ですからヨーロッパはものすごくアメリカのそういう情報的な企業に対して繊細だっていうのは結局そこのデータを囲ってる国がアメリカにあるのでそこに価値を持っていかれるんじゃないかっていうすごい危機感がある。
日本はどうなんですか？データいろいろ持っていかれそうなんですか？そうですね…。
そうなんですか!?
（尾原）ただ日本は日本ですごく面白くてまだつながってないけどすごい大量にいいデータとか持ってるんですよね。
例えば分かりやすい話でＧｏｏｇｌｅがＮｅｓｔっていう企業を確か４００億ぐらいで買収してこの企業は何かっていうと温度センサーとか圧力センサーの組み合わせで家を快適にコントロールできるというものなんですよ。
でも日本のクーラーってもっと先いっててカメラがクーラーに付いてて実は人間の部位を２０か所以上に分解してるんですね。
「この人足冷えてるからじゃあ多分外から帰ってきたところだからちょっと足元冷やしてあげて早く温度をとってあげよう」とかというふうにすごくデータをとってそれを家電としてのフィードバックに使ってるんですね。
でもこれが残念な事にネットにつながってないしログとしてもデータたまってないからほんとは体温情報とか分かれば「この人今風邪気味。
じゃあ医療につなげよう」とかいろんな事ができるはずなんだけれどもつなぎきってないというところが日本のちょっともったいないところですけどもね。
センサー技術の進歩は人間の五感すら再現。
その精度はどこまでも向上し人間の感性を超える？これまで機械には無理とされてきた芸術的な創造性すら学びとるようになった時それは良きパートナーとなるのか。
それとも人間は不要となるのか。
（ロボット音声）「さようなら〜」。
人はどこに自らの居場所を見つける？じゃ人間は結局何したらいいんですか？コールセンターとかアナウンサーが全部ロボットとかに置き換えられたら青井さんはどうしたらいいんですかね？僕の人生相談みたいになっちゃって。
（笑い声）
（ドミニク）３０年後に…。
３０年後にどうしたらいいのか。
でもそれこそが豊かな社会の悩みなわけですよ。
何をすればいいかって今でも言われてますけど今後増えていくんです。
それってでも言っちゃえばまあ…明日生きるか死ぬかみたいな世界に比べれば大変贅沢な悩みなわけじゃないですか。
「それは頑張れよ人類」とか思ってるのは駄目なんですかね？自分が何がしたいかこんなにいっぱい選択肢があるんだからその中から何かを選んでいく事ぐらいは人類頑張りましょうよ。
なるほどね。
でもだからくしくも冒頭におっしゃってた人間がロボットってちょっとバカなんじゃないかと思ってたからバカだと思ってたものが自分より頭よくなるのがちょっと悔しいみたいな部分も多少ありますからね。
どういうふうに感じるんでしょうね？なんかほんとに悔しいんですかね。
あんまり悔しくない気はするんですけど。
（山本）将棋の話なんですけど私初めて人工知能でプロ棋士破ったんですよ。
そのあと記者会見があったんですけど私はその現象を「お通夜」って呼んでるんですけど。
なんかこう神妙な面持ちをしてですね。
「あっ勝ちました。
ありがとうございます」。
ああ勝った側が。
勝ったプログラム作った側なのに雰囲気がちょっとお通夜みたいだったっていう。
「これはすごい」とか思って。
人間負けちゃいましたっていう。
「何も面白い事言えないこの空気」とか思っちゃって。
へえ〜。
でもそこからまたちょっと後日談があって何ていうかですね言っちゃ悪いんですけどだんだん慣れてきてみんな…。
「あっ負けちゃいました」みたいな感じになってきて…人間側も。
コンピューターも勝ったり負けたりするんでまあなんか「そういうもんか」ぐらいになってきたんですよね。
やっぱこう今まであった例えば人間しかできない仕事とか神秘性がある種ちょっと失われてしまうんですけど人間ってまあ慣れるんですよね。
変化に対応してじゃあどうしようかみたいな話になるんですね。
今ってすごい…例えば仕事ってすごく自分のアイデンティティーと結び付いてると思うんですよ。
だけどそれがなくなったらほんとどうしようみたいになっちゃうかもしれないですが意外とまた次の事探せるんじゃないかと私は思ってます。
ここで秋葉原のオーディエンスから質問。
ビッグデータ社会が変えるのは仕事の在り方そしてもう一つ重要な分野が…。
これからの教育現場はどのように変わっていくと思われますか？子供たちはどういう教育を受けていったらいいと思われますか？ありがとうございます。
まさにＴｗｉｔｔｅｒでも「先生っていらなくなっちゃうんじゃないの？」なんていうのも来てたんですけど。
教育現場皆さんはどんな…。
教育現場でいうといかに人間味あふれるものを作るかというとこにフォーカスし始めていて単純に言うとやっぱりそのもう決まった問題を解決する事ってコンピューターってできちゃうんですよね。
そうすると何が大事かっていうと問題を提議する事だったりとか常識をつくるのが大変っていう話をしてたじゃないですか。
やっぱり人工知能ってある程度限られた領域の中で問題を解くって事はすごく強いんですけどものすごく広い問題に対して解決するってなると自分はどの領域を最適化していいかとかそもそもゴールは何かって事を考えなきゃいけないからそこだけでもう思考が止まっちゃうんですよ。
でも人間って自然とこの今の例えば原発問題だったらエネルギー問題地方の雇用の問題水産業の問題いろんな問題が絡み合いますよね？その問題をどこまでを切り取って解決するのに向かうのかっていう能力がやっぱり人間はずぬけてすごくてここの能力をいかにラーニングしていくかというのが教育の役割というふうに変わってきてるってとこありますよね。
あと自分のロボットの話とかだとただ泳がしてるだけですごい子供に人気でみんな笑顔になってくれるんですけどそういう部分で結構気兼ねなく触れるっていうところが一つあるかなと思ってまして今後一緒にプールとかに入って泳ぎとかを練習する時に先生とかだったらちょっと言いづらいなと思ってる子でもペンギンの形をしたペンギンさんが一緒に泳いで連れてってくれるとかだと結構すんなりと水に親しむ事ができるんじゃないかなと思っていてそういうところの一つ一つの人との細かいケアとか気兼ねなく聞けるまあそこはコミュニケーションですね。
そういう部分で人間の先生の補佐をする役割でたくさん先生入れられるわけじゃないですしっていうところで便利なのかなぁと思います。
（山本）ペンギンがあんまり腹が立たないって事ですか？人間がやると腹が立ったりとかいざこざあるけどって事？そうですね。
ペンギンっていうキャラクターあくまでキャラクターだからまずすごい子供から見て親近感を得る…。
アニメのキャラクター見てるような感じのインタラクションをすごい取ってくれるので…。
ペンギンに泳ぎ方教わりましたって言えたらちょっとかっこいいですよね。
人間の事が分かっていくようなっていう事はないんでしょうか？今ヨーロッパでホール・ブレイン・エミュレーションっていう計画が走っててつまり全脳再現プロジェクトなんですけど分子レベルで脳がどういうふうに情報を処理してるかというのを全部再現しようという…。
それができちゃうとつまり人間をシミュレーションできちゃうんですよね。
それって何かというと人工知能という目的もそうなんですけど「人間」というものが一体何なのかっていう事を再現しようとする。
その上でもその過程でどんどん分かる事だったり謎のまま残っていくものってのがあると思うんですよね。
それの過程自体はすごく人間研究としても面白いなと思ってますね僕なんか。
将棋で戦うと分かるんですけど今まで人間ぐらい強い知能ってなかったんですよ。
当たり前ですよね。
それが現れたわけなんですよ。
ちょっと異なるタイプの知能のぶつかり合いなんですよね。
そうするとまあ毎回いろいろ起こるわけですよ。
最後コンピューターがもう絶対負けるの分かってるけど最後無意味に王手してすごい人間側からひんしゅくを買うみたいな…。
うまい人同士は最後に無意味な王手をかけるのは美しくないとされてるんですよね。
だけどそういう事気にせずにコンピューター最後まで指す頑張るみたいな感じでやってすごいある意味人間から見ると汚い棋譜を作るんですよね。
そういう事すると今まで将棋をやってたのじゃなくて人間っていろんな前提知識があったんだなというのが分かってくるわけなんですね。
そうすると逆に将棋の美学みたいなものがちゃんと論理的に見えてくるみたいな事だったりとかって事ですよね。
一体人間って何やってたんだみたいな事がすごい毎回浮き彫りになる感じですね。
機械とのコミュニケーションで人間固有の美学を見つめ直す…。
秋葉原の街が持つ想像力に刺激を受けた議論もいよいよ大詰め。
今まで人間しかできなかったようなある種の神秘性が奪われていく時代なんですよこの時代は。
その中でどうやって人間はまた新しい楽しさを見つけていくかって事が求められてると思うんですよね。
社会の課題を今先取りしてるんですね将棋の世界が。
これをうまく乗り切る事ができるんだったら今後もきっと他の分野でもうまくいくんじゃないかと思ってますね。
人工知能というのが一種類しかないみたいな議論が結構多いなと思ってなんかその人工知能も裏のビッグデータが違えば絶対違う答えを出すわけじゃないですか。
しかもロボットだったらそのハードウエアが違えば感じた感覚が違うわけですから人間…人類を超えるっていうんですけど人間と同じベクトルで成長するとは限らないわけで別に犬みたいな方向にいくとか鳥みたいな方向で知能が進化してく可能性って…例えですからあるわけでそういう場所できっと解が無限に出てくると思うんですよ。
だからそれを多分決めるのは人間の仕事で結局いろんな気象会社の天気予報を人間が総合的に最後は自分で決めて洗濯物を干してるみたいなそういう状態になるんじゃないかなというふうに思いました。
近藤さんのロボットに対する距離感が絶妙だなって感じて…。
人間より下等な生命だとか成長しないと飽きちゃうとかだから人工知能とかロボットに対する期待感とか逆に期待しない感みたいなものがすごいいいなと思いました。
自分で設計して作るって立場なので中身がよく分かってる。
でさっきも教育の話が出てきましたけどもう一個重要だなと思うのがまさにこのテーマ。
この人工知能とかソフトウエアとかの話を…。
一般教養レベルで政治とか法律とか道徳とかと同じぐらいのレベルでより例えば学校とかでもね議論したり話をしたり場合によってはちょっと自分でも動かしてみるとかっていう事がますます大事になるんじゃないかなと。
それでやってみるとあっ自分がいつも触ってるスマホの世界ってこういう事なんだみたいな事が分かってそこがブラックボックス化しちゃうと今日のテーマでもあるんですけど人間と機械の関係というものが非対称になっちゃうんですよね。
何となくいい事を教えてくれるから言う事聞こうみたいな事になっちゃうと人間が人間をやめてしまう事になるとその絶妙な関係性というのは崩れちゃうんでそういうところに今後ともすごい注目してます。
技術が想像力を追い越し始めてる時代なんですよね。
それがシンギュラリティという事でそうなった時に例えばＭＩＴの研究所では実際研究員が研究する時にＳＦ作家呼ぶんですよ。
それは想像力っていうものが一番大事だからこの想像力ってやっぱり僕たちは科学者未来につくるもんだと僕は思ってるしベンチャーも未来につくるものだって信じてるからやっぱりポジティブにどこまでそれを使いきるかっていう想像力も大事な一方やっぱりちょっとした事でとんでもない事が起こってしまうのでそこをできるだけ事前に想像してそうならない仕組みをつくるという事がやっぱりすごく大事なのかなと。
あともう一つだけ思ったのは思った以上にアナウンサーがなくなるって事にうろたえてる事がすごく…。
何でそっちですか。
いや仕事なくなっていいじゃんって割と思っちゃってたし。
僕何で今日ここ秋葉原でやったかっていうとやっぱり日本人でありこの秋葉原って遊びを仕事にする天才の街だと思うんですよね。
やっぱり人間ってさっき言ったように想像力があるから暇になるとそこに何かを生み出してそれを消費し合うって事をやる。
それは昔は俳句だったり茶道だったりしたものが今は秋葉原でオタクごととしてやっててでもこれってバカにできなくて結局そのねさっきファミコン世代って話しましたけど任天堂生み出したのも日本だしカラオケっていうものも生み出したのも日本だし仕事がなくなる時代の中で日本こそが新しいビジネスをつくれる場所なんじゃないかなって僕は個人的に思えるんですよね。
アナウンサーがなくなっても恐れるなと。
そうです。
遊びを仕事に変えていけばいい。
古市さん今日はいかがでしたか？でもアナウンサーやっぱりなくなるんですね。
（笑い声）テクノロジーって事に関してもなかなかロケットで遠い星へ行くって事はなかなか現実的じゃなかったりとかしてそういう工業化社会の夢がだんだん消えていく中でやっぱりこのビッグデータとか人工知能とかにはまだまだ可能性があっていろいろ変わってくんだなって事がすごいワクワクしたんですね。
ただ一方でそれって人間が試されてる事でもあると思うんです。
いくらその人工知能が発達しても多分逆にそれを人間がいかに運用するかって事は人間の意識だとか努力だとか勇気に多分かかってる部分はすごい多い。
だからそれって別にただの脅威論でもなくただの楽観論でもなく普通に共存してくという事に多分なると思うんですけどだからドラえもんってずっともう永遠に不可能かなと思ってたけどもう意外と今日の話聞いてたら意外とあるんじゃない？って気もしてきたんですね。
だからそういうなんかワクワクする話ができてよかったです。
私は人間が人間としてできる仕事を考えていかなきゃなというふうに深く思った「ジレンマ」でございました。
という事で皆さん今日はありがとうございました。
以上をもちまして「ビッグデータのジレンマ大研究＠秋葉原」締めくくらせて頂きます。
皆さんありがとうございました。
ありがとうございました。
（近藤）ありがとうございました。
（拍手）繰り返し問われる「人」とは何か？ビッグデータ人工知能。
これらの分野にこそ科学技術の進歩の果てに僕らが直面する根源的な問いがある。
その時僕らはまた人間についても新たな定義を獲得するのだろうか？「ジレンマ」の問いかけは終わらない。

（テーマ音楽）2015/07/26(日) 00:30〜01:30
ＮＨＫＥテレ１大阪
新世代が解く！ニッポンのジレンマ「ビッグデータのジレンマ大研究＠秋葉原」[字]

ビッグデータ時代の到来、人工知能の爆発的な進化は、我々に幸福をもたらすのか、それとも…？ＳＦの世界が現実になろうとしている今、科学技術のジレンマとどう向き合う。

詳細情報
番組内容
今回のジレンマは秋葉原での公開収録の特別版。ステージで、ユニークな背景を持つ新世代が語る近未来のジレンマ。ビッグデータ時代の到来、人工知能の爆発的な進化は、我々に幸福をもたらすのか、それとも…？ＳＦの世界が今や現実になろうとしている現在、科学技術の発展とどう付き合っていくべきか？「進歩」にともなう、人間のジレンマ。ハイテクとサブカル、ＳＦ的想像力が交錯する街秋葉原で多くの観客とともに議論を深める。
出演者
【出演】執筆家、カタリスト…尾原和啓，ロボットクリエイター…近藤那央，ＩＴ起業家、情報学研究者…ドミニク・チェン，将棋ソフトプログラマー…山本一成，【司会】古市憲寿，青井実，【語り】竹本英史

ジャンル :
ドキュメンタリー／教養 – 社会・時事

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音声 : 2/0モード（ステレオ）
サンプリングレート : 48kHz

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