進化

「専門知識」を提供する仕事の明日はどうなるか、そのような仕事に携わるすべての人に一読をお勧めする

この本「プロフェッショナルの未来  AI、ＩｏＴ時代に専門家が生き残る方法」（The future of the profession）の著者のサスカインド親（リチャード・サスカインド）は、イギリスの法律家で、かねて「The End of Lawyers?: Rethinking the nature of legal services 」や「Tomorrow’s Lawyers: An Introduction to Your Future」を書いて、ＩＴが法律業務をどう変えるのかということに論陣を張っていたが、この本は、子のダニエル・サスカインドとの共著で、視野を専門職一般に広げ、ＩＴとAIがこれらの専門職のありかたをどう変えるかを、詳細、緻密に論じている。

しかし問題は専門職に止まらず、必要としている者にまともな「知識」を提供することを生業とする仕事は、明日はどうなるかと捉え返すことができる。

専門職として取り上げられ（第２章）当該業務へのＩＴ・AIの浸透状況が検討されているのは、医療、教育 、宗教、法律、ジャーナリズム、経営コンサルティング、税務と監査、建築である。この章だけでも、ＩＴ・AIについて、まっとうな観点からの新しい情報として一読に値する。特に医療は、今後完全にＩＴ・AIに制覇されるし、それが必要不可欠なことがよくわかる。その他の業務については、内容も方法も、凸凹がある。

専門職を軸にしていること

もともとサスカインド親は、８０年代に法律のエキスパートシステムの開発を志し、上記の２著作もまさに法律業務をターゲットにしている。したがってこの本が順を追って専門職の業務内容を分析し、いかにその業務の多くがＩＴ・AIによって置き換えられるかを懇切丁寧に論じているのは、主として頑として動かない法律家をを対象にしていることは明らかである。

ところで、専門職で使う分析手法を、定性的、定量的と分ければ、定量的な部分が大きいものは、文句なしに、ＩＴ・AIになじむし、そちらの方が効率的だから、その仕事の一部がＩＴ・AIに置き換えらていくのは当然だろう。実際上記であげられた専門職の中でこれまでの仕事のありかたを変えることに抵抗があるのは、法律と教育ぐらいではなかろうか。しかも教育は予算が付けば　柔軟に変わるだろうし（宗教、、ジャーナリズムは、その業務内容もＩＴ・AIの利用方法も意味合いが違うだろう。）。

したがって、著者の論述の限りで、専門職や、それに止まらず「専門知識」を提供するすべての仕事にとって、この本の分析が核心を突き、大いに参考になるのは間違いない。過日、私は、「人工知能の哲学」の著者のAIの今後の分析（第５章）は冷静であると指摘したが、この著者は、多少うちわであおいでいるところがある。しかし前者はバブリーな環境で「冷静」にふるまったものであり、この本は、頑なに動かない法律家を、あおいだものであり、言葉遣いに関わらず、ほぼ同じ分析に思える。

この本の、「専門知識」を提供する仕事とテクノロジーの関係についての分析は、ゆっくりと紹介したいのだが、今は先を急ぐので後日を期したい。

著者の法律家（専門職）についての分析には賛成したうえで、私は、少なくても我が国における法律業務のあり方については、ＩＴ・AI以前に、前提的に検討すべきことがあると思う（イギリスの法律家もこういうブレーキをかけそうだ。）。

法律業務の基本的な問題

私は、現時点で、（少なくても我が国の）法律家がする業務には大きな二つの問題があると考えている。ひとつは、法律が自然言語によるルール設定であることから、①文脈依存性が強く適用範囲（解釈）が不明確なことや、②適用範囲（解釈）についての法的推論について、これまでほとんど科学的な検討がなされてこなかったこと。ふたつめは、証拠から合理的に事実を推論する事実認定においても、ベイズ確率や統計の科学的手法がとられていなかったことである。

法律の「本来的性質」が命令であろうと合意であろうと、また「国家」（立法、行政、司法）がどのような振舞いをしようと、上記の観点からクリアな分析をして適切に対応できれば、依頼者の役に立つ「専門知識」の提供ができると思う。

私はこのような方向性を支えるのがＩＴ・AIだとは思うが、まだ具体的なテクノロジーというより、ＩＴ・AIで用いられる論理、言語、数学（統計）を検討する段階にとどまっているようだ。前に行こう。

感想

ふたつほど感想を述べたい。

やはり、法律業務については、自然言語と権威が絡むから、少しＩＴ・AI化が遅れるかな。誰が旗を振るインセンティブを持つかという問題もある。

それと、ＩＴ・AIを支える物質的な基盤は明日にでも世界に大惨事が起こって崩壊するかもしれない。そういうとき、どうやって生き延びるか、「この文明が消えたあとの科学文明のつくりかた」でも読んだ方がいいかな。それにしても、最近のイギリスの本は、なかなか素敵だ。もう少しして「ポストキャピタリズム」も紹介したい。

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～生命から紐解く知能の謎　著者：松田雄馬

人工知能を＜生命→知能＞と対比してとらえる今一押しの本だと思う

著者は、企業に在職しながら大学院で学び、今は、独立して起業家のようである。

著者の性格なのかもしれないが、この本は細部まで非常にきちんと整理された記述となっており、とても読みやすい。しかも章ごとに「本章の振り返り」があり、章の中の大項目ごとに「ここまでのまとめ」があるという丁寧すぎる本のつくりになっている。

第１章では、人工知能開発の経緯をきちんと整理し、第２章から第４章までは、人間の生命に宿る知能を解析していく。

それぞれの章は、

第２章　錯視→色→開眼手術等を検討し、知能は、不確実な世界の中に身体を通して「自己」を見出す作用である。

第３章　三位一体の脳仮説→社会性→ミラーニューロン→言語獲得→主体性→ユクスキュルの環世界→アフォーダンス→自己言及→場と自己

第４章　リズム→振動→復元力→流入したエネルギーが自己組織的に作り出すリミットサイクル振動→生物は「無限定環境」にあり、その中で生きていく手段として、環境と自己との「調和的な環境を築く」

という流れになっている（これだけではわかりにくいので、ぜひ、通読されたい。）。少し疑問なのは、第３章の「場と自己」で展開される「哲学」であるが、これもあくまで仮説なのだろう。

「人工知能」が乗り越えるべき課題

第５章は「人工知能」が乗り越えるべき課題であるが、ここでも著者は冷静である。今あるAIは、用途が限定された（用途を人間が作る）「弱いAI」であるから、大騒ぎするようなことではない。自動運転には限界があるし、ビッグデータというが「フィルターバブル問題」は深刻だという。

最後の「生物にとっての意味」は、いまだ「哲学」に思える。

とにかく、客観的で整理された冷静な「人工知能」論だ。

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おじいさんのため息

私がまだ大学生だった頃、この本の著者の、当時は最先端だった計量経済学に関する本を購入し、その「数学を利用し科学となった経済学」にため息をついた記憶がある。

時は移り、著者は、「数学の僕」と化した経済学を批判し、内外を問わず経済学者の知のあり方を批判し、経済政策や大学制度に関する、政治家、日銀、役人、経済人、更には審議会入りしているコンサルタントや経済学者、その他諸々の言動を批判する。

この本に書かれていることは、世代的にも実によく分かるし、批判の内容はほとんど賛成できる。でも私は、批判の対象とする事象にほとんど興味がわかない。「モラル・サイエンスとしての経済学のリバイバル」もどうだろう。なんだか、おじいさんの「ため息」を聞いているようだ。

「大学人の経済学者」が見る世界

大学の先生は、給与をもらって、「研究」と教育にいそしむ立場にある。その置かれた「下部構造」が「上部構造」である「意見」を規定する（ことが多い。）。

著者が、数学に堪能で、豊富な在米研究の経験を有し、経済学のみならず科学哲学、歴史等を研究し、「人文知と批判精神」を評価していても、どうも著者の批判は、「給与をもらって「研究」と教育にいそしむ」という固有の安全な立場、器から出ていないので、余り面白くないし、核心をそれているような気がする。「研究」の有り様は自ら打ち壊していけばいいし、有効な経済政策があると思うのなら、そのような立場に飛び込めばいいと思うのである。

今、大部分の人が住む世界は、もう少し、ビビッドで危ういと思う。

またこの本は、大学制度や入試制度の話題が多くを占めているが、私は大学にはほとんど行っていないので（卒業証書は、１年遅れてもらいに行きましたが…）、大学制度や入試制度は勝手にすればといいたくなる。もちろん大学で「制度化された専門的な分野」について「集中」的な訓練を受け、ある種の技能を身につけることはとても大切である。自学自習で何かを身につけるのはとても難しい。自分の息子や娘が大学で何かを学び身につけた形跡があるのはとてもうらやましい。私も大学に行きたかった！

だから結局、そのような場が確保できればいいだけだ。「学ぶ」ことはそんなに変わりようがないので、生半可な理解で現状や外国の制度に飛びつき、制度をいじればいじるほど事態は悪くなるだろう。歴史的な経験（寺小屋は、大学ではないなあ。藩校？）に学んだ方がいいだろうな。

結論

著者は思考力・判断力・表現力を身につけるには、「言語リテラシー」、「数学リテラシー」、「データリテラシー」が不可欠だという。「データリテラシー」は、ＩＴ＋統計学であろう。実に正しい。でもそのためには「経済学」がいいというのは本当かな。

とにかく、高校卒業程度の（できれば大学の専門課程で使用するに足りる）数学（含統計学）と英語は何が何でも身に付けよう（何十年もいい続けているような気がするが。）。それができれば、「大学コンプレックス」は払拭されるし、「数学バカ」、「英語バカ」に盲従し、騙されることもなくなる。

さらには、著者の勧める「人文知と批判精神」に、進化論と自然科学、更にはＩＴ・AIを身につけ、自由奔放にアイデアを組み立ってて行ければどんなに楽しいだろう。「そういうものにわたしはなりたい」。間に合うかなあ。

著者が紹介する「米国の大学の授業でよく使われている文献トップ100」にリンクさせておく。