AIが進化した究極の社会はこうなる

1.  AIによる産業革命は新たな職業を生まない

AIの進化によって、近い将来、人間の仕事のほとんどがAIによって奪われ、大量の失業者が出る可能性が高いと言われています。
今までの産業革命は、産業革命によって従来の仕事が失われても新しい職業が生まれることによって失業が回避されてきたのですが、第4次産業革命は、ほとんどの仕事をAIがやってしまうので、新たな職業はほとんど生まれないと言われています。

では、そのような時代になったときに人間はどのようにお金を入手して生きていけばよいのでしょう。通常、人間は生きていくためには、何か食べていかなくてはなりません。その他、最低限、衣食住という言葉があるように、着る服と住む場所を得なければなりません。食べ物については、もともと畑に野菜を植えて食べたりして自給自足をすればよいのでしょうが、この場合でも畑を作る場所が必要となります。つまり、原始時代のような環境であれば自給自足で生きていけるかもしれませんが、そのような環境に戻りたいと思う人はあまりいないでしょう。
1つの方法は、個人事業主となって、商売をすることですが、これには相当の資金が必要であり、誰もがなれるものではありませんし、商売で成功するのは容易ではありません。また、株式やFXなど投資をすることによって収入を得る方法もありますが、それで生計を立てることができる人はほんの一握りの人です。したがって、大多数の人は労働者として働くしかお金を得る方法は今のところありません。

2.大多数の労働者が職を失うと購買力が落ち企業も衰退

人間は企業に対して労働の対価として企業から賃金を得て、その賃金で食べ物などを買って生きています。
企業は経営を維持していくためには資金はもちろんですが企業活動を運営するための労働力が必要となります。
その労働力は今までは人間が供給していました。それがAIに替わったとき、AIは人間よりもはるかに正確にスピーディーにしかも的確な判断力まで備えて文句も言わずに1日24時間1年365日働き続けます。
人間を雇う余地はなくなります。いかに優秀なAIを導入するかが企業間の競争となる社会となるでしょう。もうすでに証券会社ではAIの導入によってデイトレーダーはいなくなり、今や世界の証券会社は真っ先に株の動きを予測ために数千分の1秒の単位でどこよりも早く情報を得ようとAIの開発の熾烈な競争を繰り広げています。

したがって、将来、人間は働きたくても仕事がありません。経営者はAI汎用ロボットやAI特定ロボットしか使わなくなるでしょう。

そのため、AIで儲けた経営者以外の大多数の人間は、ほとんど何も買うことができなくなり、個人消費はしだいにゼロに近づきます。そして、餓死していく人や自殺する人々が増加していくでしょう。
そうなると、ものを売って儲けている企業・経営者は、ものを買える人がどんどん減っていくので、生き残った富裕層同士しか売買ができなくなります。そうなると世界の人口は富裕層だけが生き残る少人数となるでしょう。
少人数となった人類は、確率的に突出した才能を持つ人間の出現が激減し、ノーベル賞級の発見や発明をする人間もほとんどなくなるでしょう。
多分、人間に替わってAIがノーベル賞級の発見や発明をすることになるでしょう。
そして、いつの日か、核戦争が起こったり、遺伝子操作を誤って最強の生物を開発してしまったり、最強のウィルスが出来てしまって、AIでも治療することができなくなった場合、少数の人類が絶滅してしまう可能性もあります。人類が滅亡した後は、AI汎用型ロボットが人類の後継者となるかもしれません。多分、そのころは、AIが人間の知能をはるかに超えていて、人間を絶滅危機品種の生物として、保護することになるかもしれません。

3.将来AIと共存できる社会制度はこれしかない

これからもAIを駆使して儲け続ける一部の富裕層は、人類を滅亡させたくないでしょうから、富裕層だけが生き延びる道は選択しないでしょう。
そうなると、人類を滅亡させない方法は今のところ、ただ1つこれしかありません。

それは、ベーシック・インカム(basic income)です。

ベーシック・インカムとは、最低限所得保障の一種で、政府がすべての国民に対して最低限の生活を送るのに必要とされている額の現金を定期的に支給するという政策です。

もう既に世界ではAIによる失業対策としてベーシック・インカムの導入についてさかんに議論されています。
2016年6月5日、ベーシックインカム導入の是非を問う国民投票がスイスで行われました。その内容は、成人国民に月額2500スイスフラン(約28万円)、未成年者には月額625スイスフラン(約7万円)のベーシックインカムを給付するかどうかを決めるものでした。制度に必要な費用の大半が税金によってまかなわれ、制度導入に伴って年金や失業手当などの社会保障制度の一部を打ち切りベーシック・インカムに一本化し、収入が月額2500スイスフラン未満の人にベーシック・インカムが支給されるものでした。
したがって、通常よく言われる国民の所得額に関係なく国民全員に支給される制度ではありませんでした。
国民投票の結果は、投票率46.3%、賛成23.1%、反対76.9%で否決となりました。連邦政府は、制度導入に係る巨額税源不足と経済競争力低下の懸念を表明していて、国民の支持が広がりませんでいた

フィンランドやオランダでは一部の自治体で試験的に導入して検証してみようという方針を出している自治体もあるというので、今後はその辺りの検証結果が待たれることになりそうです。

アメリカのハワイ州は産業のほとんどを農業や観光業で賄っているため、農作業、タクシー運転手、ホテルのサービスなどこれからほとんど自動化されることを予想して、もうじき失業者が大量に出ることを懸念するなどAIに対する危機意識が非常に強くなり、州議会が2017年6月、べーシック・インカムを導入すべく作業部会を設立する法案が可決されました。

日本ではまだあまり話題になりませんが、昨年の衆議院選挙で希望の党の小池都知事がベーシック・インカムを導入するといって少し話題になりました。
しかし、今の日本ではまだ時期尚早で、その財源確保の方法や税法の改革案、AIの進化・普及の程度がまだ追いついていません。

4.BI(basic income)の新たな戦略

いろいろなインターネット情報では、ベーシック・インカムの財源として、年金の財源や消費税の増税等基本的には国民から取ろうという発送が多いですが、この発想では収入がなくなっていく国民から金を取ることは本末転倒です。
ここは、お金を国民に還元しなければ商品やサービスを買ってもらえない立場である企業から、たくさんの税金を取らなければなりません。
企業は、今までよりは痛みがありますが、企業論理から見れば、言い方は悪くなりますが、にわとりにエサを与えなくては卵は得られませんし、牛や豚にエサを与えなければ肉を食べることはできません。何でもただで手に入れることは普通できないのです。

しかも、AIにより事業が自動化されれば、経営者が汗水流して努力しなくても企業の運営状況や市場の動き等をAIでチェックして経営者が最終的な経営判断をする程度で経営は成り立つようになるので、がっぽり税金を取られても実質的な痛みは少ないでしょう。もちろん企業といっても赤字の企業や儲けの少ない中小企業などからがっぽり税金を取るわけにはいかないので、けた違いに安定して儲けている超優良企業などを主な対象とすればいいでしょう。

また、ベーシック・インカムで毎月一定額を富裕層を含めて全国民に支給するメリットとしては、富裕層を含めることによって、行政手続きに要するコストをかけなくて済むことになるからです。

しかし、ここで気を付けなくてはならないことは、支給する金額を快適に過ごせるレベルの金額にしないことです。これは、そのレベルにすると莫大な資金源が必要となるばかりでなく、働く意欲を喪失させる人々を増やす要因になるからです。
したがって、働きざかりの独身でも子供がいる家庭でも最低限の生活ができる程度の金額にしておいて、もっと贅沢な生活を望む人には少しでも働いて(働き口は少ないと思いますが)収入を増やせる制度にすればよいと思います。

また、よく自分が好きなことをして、それを仕事に生かしたいと思っている人にとっては、生きていくためにアルバイトをしながら続けていることが多いと思いますが、ベーシック・インカムによって最低限の生活が保障されれば、思う存分、好きなことや好きな研究に打ち込むことができるので、かえって優れた芸術家や科学者が増える可能性があります。
これこそ、長年人類が求めていた社会像かもしれません。

AIが人類を破滅させるか、BI(ベーシック・インカム)の導入によって人類を救うかは今後の人間の英知が問われる最後のチャンスとなるでしょう。

将来本当に男性の消滅によって人類は絶滅するのか

生まれてくる赤ちゃんの性別は、性別を決定づける染色体として、母親のX染色体と父親のX染色体が融合してXX染色体となった場合は女の子となり、母親のX染色体と父親のY染色体が繋がってXY染色体となった場合は男の子となります。
X染色体に含まれる遺伝子の数は1,098個と言われており、かつて、哺乳類が誕生したころは、Y染色体もX染色体と同じくらい遺伝子の数がありましたが、徐々にその数を減らしていき、現在は78個と言われています。

  人間の男性を決定づけるY染色体が長い年月を経て徐々に短くなっているため、将来は男性が消滅する可能性があると言われています。したがって、Y染色体の消滅とともに男性も消滅し、子孫を繁栄させることができないため人類は絶滅する可能性があります。

  生物は絶滅しないよう繁殖によって長い間遺伝子が子孫に受け継がれてきました。初期に発生したアメーバのような単細胞生物は細胞分裂による自己繁殖によって子孫(クローン)を残していきました。
生物の中にはやがてメスとオスに分かれ、交接することにより子孫を残す有性生物が出現しました。哺乳類は全て有性生物であると言われています。

しかし、有性生物の中には、環境によってはオスがいるのにメスだけで子孫を残す生物もいます。蜂、蟻、ゴキブリ、ヘビ、サメなどです。

  ゴキブリは周囲にオスがいなくてメスだけになると自分で卵を産みます。このようにオスとの交接なく自分で子孫を残すことを単為生殖(たんいせいしょく)と呼びます。
哺乳類の単為生殖はありえないと言われてきました。しかし、2004年の東京農工大学の教授がマウスを使って、メス同士の卵子を交配させて子孫を残すことに成功しました。当時、成功率は1%ほどでしたが、その後、さらなる遺伝子の発見により2007年には30%の確率で成功するようになり、現在も各国でその技術が盛んに研究されているそうです。

  将来、男性が絶滅しても、この技術を進化させて、人間の子孫を残すことができるのかもしれません。

  また、人間の赤ちゃんは受精してから胎児に成長するまでの間、途中で魚の形をしたり、しっぽが生えていたりと、人間の進化の歴史を再現していると言われています。そして、最初は全ての胎児が女性です。したがって、全員が胎盤や子宮を作りながら成長していきます。ところが、4週目ころになって、突然男性を作る因子であるSRY遺伝子が現れて女性器を男性器に作り変えていき、女性が男性へと変化します。

つまり、胎児の変化の歴史が人間の進化の歴史を物語っているとすれば、人間のルーツには単為生殖の時期があったのかもしれません。

一方で、鹿児島県から台湾にかけて連なる南西諸島に生息しているトゲネズミにはY染色体がなく、オスもメスもX染色体1本しか持たないXO型を持っています。かつては、オスはY染色体を持っていましたが徐々に短くなって遂にY染色体が消えた可能性があります。

ところが、Y染色体がなくてもオスが生まれているのです。この原因はまだ研究中ですが、他のX染色体の中にオスを出現させる遺伝子が含まれている可能性があるそうです。

したがって、たとえ、男性のY染色体が将来消えても遺伝子の進化(又は突然変異)によって別のX染色体の中から男性を出現させる遺伝子が現れるかもしれません。
あるいは、1,098個あった遺伝子から78個まで減ったところで、これ以上はあまり減らない状況が長い間続くのかもしれません。

いずれにしても、今の状況で、男性が消滅し、人類が絶滅するかどうかについて予測は難しいでしょう。

生物学的に人間の運命が絶滅の道を選んでいるとしても、そのしくみを知った人間が技術によって克服するのかもしれません。

EXCELマクロの簡単なVBAプログラミング

今、職場の業務効率化を図るため、Excel macro で使うVBA(Visual Basic for Application)を勉強中です。特に1000人くらい参加する予定のイベントのうち 、こちらが把握したい人(ある集団のメンバー)が含まれているかどうかを確認する必要が生じたため、職員が2つの名簿を照合して手作業で確認していましたが、この確認作業は洩れがないよう極めて正確性が求められる作業なので、こんなときその担当者がExcel macro の知識を持っていれば、迅速かつ正確に行うことができるので、今回のことをきっかけとしてVBAプログラミングの勉強をして業務の効率化に協力しようと思い立ちました。

私も学生のころ、授業でフォートランを学んだので多少のプログラミングのやり方は覚えているつもりだし、その後、趣味でC言語やJAVA, BV.Netもかじりましたが、どれも中途半端で途中で挫折しました。
プログラミング言語というものは、趣味で勉強しても普段から使っていなければやがて忘れてしまうものなので、趣味程度の気持ちではなかなか上達しないものだとわかりました。何か明確な目的や目標がなければ身につかないものです。

そのような状況の中で、世の中はAI(人工知能)やRPAなどデジタル社会に突入する状況となりました。また、未曾有の少子高齢化社会に向って、人手不足の問題がますます深刻化していく時代となりました。このような状況下では必然的に業務効率化による労働生産性の向上が求められます。

私が勤務している職場も仕事は増えていく一方なのに事務所スペースが限られているため職員の増員には限界があることから、人間の判断を要しない定型的な業務はできる限り自動化をしていく方針としています。

ということで、現在、RPAソフトを検討しているところで、弊社は非営利団体なのでUiPathなら無料で購入できるため、現在、UiPathが有力となっています。しかし、無料の場合は、サポートがつかないため独学で覚えなければなりません。そこで、職員に覚えさせるのは時間もかかるので、専門派遣を使って構築してもらおうかなと考えています。

UiPathは個人でも無料でダウンロードできるので、先日、インストールして少し勉強したのですが、へたにある程度プログラミングをかじったことがある人間から見るとかえってわかりづらいという印象でした。
RPAはどこのベンダーもプログラミングの知識を知らなくても簡単に覚えられるとのフレコミですが、クリックによってアクティビティやプロパティを張り付けてプログラムのようなものを構成していくので、パソコン操作手順の自動記録の方法以外については、通常のプログラミングとあまり変わらない印象でした。

コードをキーで入力する手間や細かい文法で使う単語を入力しなくてもよいというメリットはあるかと思います。しかし、RPAも結局はプログラムの作成です。通常のパソコン作業を分析してどのように組めば自動化できるかというフローチャートを描けなければなりません。

また、その対象となる作業が、頻度が少なく、かつ、手間もかからないような作業であれば、RPAで自動化する意味があまりありません。特に小規模事業場においては、一つの定型的なパソコン作業で比較的大量に行う作業というものはあまりないかもしれません。規模の小さな事業場では自動化させることに適したパソコン業務を洗い出す作業が結構難しいと感じました。

UiPath陣営はおそらく小規模事業場(年商100万ドル以下かつパソコン250台以下の事業場)や個人はRPAを購入することはあまり期待できないとみて、無料にしたのかもしれません。

Excel macro でもExcel関連であればパソコン業務の自動化は可能なので、UiPathの導入と並行して、VBAの普及も視野に入れようかなと考えています。
それには、まず、VBAのしくみや使い方を知る必要があるので、まず基本的な知識や使い方を勉強しました。かつて、VB.Netを少し勉強したことがあるので、ほとんど抵抗なく勉強できました。

練習問題として、昼のイベントと夜のイバントの両方に出席する人を抽出をする方法についてExcel macroのVBAを使って以下のようにプログラムを作成したところ、以下の表のように両方出席した人の名前を別の欄に記載し、昼の出席者ののうちその人の名前の欄を黄色で表示し、その人数(3名)を別の欄に表示できるようにしました(この画面では色は出ていませんが実際のExcel画面では色が出ています。)。

最初は、Application.WorksheetFunction.Matchなどのオブジェクやプロパティを使ってプログラムを考えていましたが、うまくいかなかったので難しいプログラムを避けて単純な構成のフローチャートを考えたところ、以下のように比較的簡単に作成できました。
このような作業は実際の仕事でもあると思うので、VBAの初心者の方は参考にしてください。

ただし、VBAのわかりづらいところは、等号と代入の記号が同じ「=」であるという点です。一般的なプログラム言語では代入は「=」が使われていますが、等号まで代入と一緒の「=」を使っているところはあまりないのではないかと思います。
通常、プログラム言語の等号記号は「==」を使うと思うのですが…。
論理的に代入と等号は概念が異なるので記号を区別するよう改めたほうがわかりやすいと思います。

Sub 重複会員()
Application.ScreenUpdating = False
Dim i, j, cnt As Long
cnt = 0
For i = 2 To 11
For j = 2 To 11
If Cells(i, 2) = Cells(j, 3) Then Cells(i, 2).Interior.Color = vbYellow
If Cells(i, 2) = Cells(j, 3) Then Cells(i, 4) = Cells(i, 2)
If Cells(i, 2) = Cells(j, 3) Then cnt = cnt + 1
Next
Next
Range(“E2”) = cnt
End Sub

実行前

昼に出席 夜に出席 両方出席 人数
1 田中 野村
2 鈴木 市川
3 山川 山本
4 池田 吉田
5 木村 成田
6 佐藤 森本
7 山本 神林
8 河村 池田
9 大谷 松本
10 中野 大谷

実行後

昼に出席 夜に出席 両方出席 人数
1 田中 野村 3
2 鈴木 市川
3 山川 山本
4 池田 吉田 池田
5 木村 成田
6 佐藤 森本
7 山本 神林 山本
8 河村 池田
9 大谷 松本 大谷
10 中野 大谷