2018年09月07日

AIを取り巻く法的課題

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

先日、テレビのニュース番組を見ていたら
自動車メーカーのアウディが「レベル3」の自動運転を搭載した新車を発表
というニュースが目に飛び込んできました。

自動運転の「レベル3」とは、ドライバーがハンドルを握らなくても自動的に走行できる状態のことです。
現在、日本で市販されている自動運転車の最高水準はレベル2ですが、
「自動運転」と言いつつ実際には「運転支援」の領域。
しかし、レベル3本来の自動運転と言える領域で、
ここまでくると「いよいよ未来が近づいてきたなぁ。」という印象を受けます!

自動運転については、こちら↓にわかりやすい解説を見つけましたのでご覧ください。
(一部抜粋)

しかしニュースで注目されていたのは、自動運転レベルの向上ではなく法整備の遅れ


「ハンドルを話して運転することは法律上認められていない」という理由で、
日本で販売される車には自動運転のスイッチボタンが付かない仕様になっているようなのです。
AIの飛躍的進歩によって自動運転の技術が向上し、
未来の車だと思っていたものが今まさに現実の物になろうとしているのに、
自分たちが作ったルールに阻まれるとはなんという因果でしょうか・・・

しかし、たとえ法整備が進んでレベル3の自動運転車が公道を走れるようになったとしても、
その先にもまだ解決すべき問題が待ち受けています。
それは「自動運転車が起こした事故の責任はどこにあるか?」ということ。
既に今年3月、アメリカで自動運転車による死亡事故が起こっています。


さて、責任があるのはメーカー?ドライバー?それとも・・・?
その後、Uberと被害者遺族とは和解が成立したようですが、
結局、法的に裁かれることは無くなったため責任所在ははっきりしないままとなっています。

と、ここまでは自動車業界の話でしたが、
AI”というところまで視野を広げてみると我々IT業界も他人ごとではありません。
AIサービスの利用者が損害を被った場合、その責任は、
サービスを提供した側にあるのか?それともサービスを契約して利用させた側にあるのか?
自動運転の事故同様の問題が起こりかねません。

なお、経済産業省が策定したAI・データの利用に関する契約ガイドラインでは、
次のように言及しています。

「ユーザがデータを提供しベンダが開発したAI技術を利用したソフトウェアが第三者に損害を与えた場合に、
 その損害がデータに起因するのか、プログラムに起因するのかについての判断は容易ではなく、
 民法等の法律の規定によって、ユーザとベンダがどのように損害賠償責任を分担することになるかについては
 明確ではない。」

この通り、明確ではないんです(苦笑)

自動運転は技術が確立してきたためか、遅々とではあるものの法整備が進んでいるように見受けられますが、
まだまだAIに関する法整備が進んでいない業界も多いことでしょう。
さまざまな業界でAIをビジネスに活用する企業がどんどん増えているかと思いますが、
良い面ばかりに目を向けていると、トラブルが起きた時に対処できない事態に陥ってしまいます。
そうならないためにも、事前の予測とそのための用意はしておきたいものですね。



posted by CBIT池田 at 16:59 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2018年08月24日

AIとグリーンIT

こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。

8月もあと少しで終わりですがあいかわらず残暑が厳しいですね。

2018年は最高気温が40℃を超えた観測地点がなんと10地域もあったようです。


2018年夏の最高気温のランキング

これも地球温暖化の影響でしょうか。

これだけ暑いとエアコンの稼働率も上がって電気の使用量も上昇しそうです。

そんな中Googleはデータセンターの冷却に人工知能(AI)システムを利用して

冷却効率を大幅に改善させているそうです。

このシステムは2010年にGoogleによって買収されたイギリスのDeepMind社が開発し

2016年にはGoogleのデータセンターの冷却効率をAIを使うことで

40%も向上させたと発表して注目を集めました。

データセンターはインターネット用のサーバーやデータ通信システムなど

大量の熱を放出する機器を大量に設置し、運用している施設です。

Googleのように巨大な企業になると所持しているデータセンターも

大規模なものになると思われるのでこの効率化の効果は非常に大きかったと思われます。

DeepMindが開発したAIを利用する冷却システムは

AIがデータセンターの使用状況をモデル化して

 1時間後のデータセンターの温度を予測し、

 適切な対策を提案する」

というもの。

大量のデータによって訓練されたシステムは、人間の管理者の経験による運用と比べて

40%もの効率化を達成することができたということです。

開発当初のこのシステムはAIは対策を提案するだけで

実際の制御は人間のオペレータがおこなう必要があり運用が大変だったようなのですが、

IoTなどの進化に伴い冷却システムの制御までも自動で行える

人間の手作業を必要としない冷却システムに進化しているようです。

とはいってもシステムの不具合が出たときの対策として

すぐに人手に制御を戻すなど安全対策も万全なようです。

Googleは2017年8月ごろから新しいAI制御の冷却システムを導入し、

2016年の導入当初と比較して12%の効率化を達成し、

その後も運用をつづけていくうちにAI自身が新たなデータを蓄積して

冷却システムの効率化を進めたことにより

2018年7月の時点ではそれまでと比較して30%の効率化に成功したと発表しているので

2016年以前に比べると格段に効率化できた事になりますね。

世界中の電気の4割は石炭火力発電によって発電されているという事なので

Googleのこうした取り組みは使用電力の削減につながり

地球温暖化のペースを遅らせる手助けとなるかもしれません。

工場などの大規模な設備は使用する電力量も多いと思いますので

電力コスト削減の面からも今後、電力効率化のために

こうした人工知能の導入が進んでいくのではないでしょうか。

グリーンITは辞書的なはっきりとした定義はないそうですが、

地球環境への配慮の思想を情報通信技術に適用した思想を指すものだと思います。

今回ご紹介したGoogleのデータセンターのような事例は

グリーンITに分類されるものだと思います。

Googleのデータセンターの事例ではAIを導入することで

非常に大きな冷却効率の向上が得られたようです。

今後グリーンITの分野でも人工知能の導入が進んでいくと

地球環境の改善に効果が見込まれるのではないでしょうか。

それでは今回はこのへんで。




posted by CBIT鈴木 at 17:04 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2018年08月10日

「AIで仕事がなくなる」はウソ?

どうも。
営業担当の宮澤です。

本題に入る前にまずは、前回私が書いた記事の最後に書いたW杯優勝国予想の結果から。

私はずばり

ベルギー!!

と予想していたものの結局優勝したのは、、

フランス!!

でしたね。。残念!
とは言え今年のベルギーは本当に素晴らしかった。
ベスト16の日本戦でも底力を見せつけてましたし、
日本戦終了後のベルギー選手や監督のコメントもよかった。
今大会でがっつりベルギー代表のファンになっちゃいましたよ。

そして本当に強かったのはやっぱりフランスですよね。
グループステージでは多少の不安定さもありながら、
決勝Tでは見事に修正して王者に輝きました。

グリーズマン、エムバペ、ポグバ、カンテ、ユムティティ、ヴァラン…
とまぁメンツだけみればウイイレばりのチートチームなので、
ある意味優勝は必然だったのかも。。

中でもエムバペは圧巻だったなー。

エムバペ半端ないって!
だって相手選手めっちゃ置き去りにするもん!
そんなんできひんやん、普通!


…うん。

さて、そんな感じで今年の流行語大賞候補のネタも挟んだところで、ここからが本題です。

みなさんは「AIで仕事がなくなる」という話を聞いたことはありませんか?
これってもともとオックスフォード大学やNRIが発表した研究結果がもとになって、
どのメディアでもこぞって取り上げていたネタですよね。

でもよく考えてみてください。
最初にオックスフォード大学が研究結果を発表したのが2013年で、
あと10年〜20年もすれば仕事の49%がAIによって自動化されてなくなると言われていました。

あれからすでにもうすでに5年が経過したわけで、
本来であれば10〜15%くらいは自動化されていないと計算が合わないんですよね。

ところがどうですか?どの企業も仕事がなくなるどころか人手不足でみんなヒーヒー言ってますよね?
実際のところ、AIによって代替えされた仕事ってまだまだほんの一部なんですよね。

ではAIによって仕事がなくなるという説はウソだったのか?
で言うと結論ウソではないと思います。

さすがに近い将来49%もの仕事がなくなるとは思いませんが、
これからもAIによって仕事が減っていくのはおそらく事実であり、
例えばデータ入力などの単純作業や、電子部品製造工のような機械工の仕事、
更には自動運転技術の発達による運転手の仕事もなくなっていく可能性が高いです。

逆にAIが不得意としていることは、
「物理的行為」「対人折衝」と言われており
例えばサービス業や流通業などの、いわゆる対人スキルや肉体労働が求められるような実務的な作業は、
まだまだAIでの代替えが難しいのではないでしょうか。

このように、AIにも得手不得手が現状は存在しているわけで、
研究結果にあった2020年〜2030年くらいまでに約半数の仕事がなくなる、ということはなさそうですが、
一方で今ある仕事の種類自体、減少傾向にあるのは間違いなさそうです。

ただし何も悲観的に考えることはないと個人的に思っています。
今ある仕事が減ってもその分、時代とともに必要とされる新たな仕事はきっと出てくるはずですし、
AIをうまくコントロールしながら新しいものを創出できる人・企業であれば、
むしろ今以上に成長していけるのではないでしょうか。

いずれにしても、「人とAIは今後どう共存していくのか」というテーマは、
今後しばらくはホットな話題になりそうですね。

それでは今回はこの辺で!



posted by CBIT宮澤 at 17:23 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする