落合陽一「魔法使いの研究室」直方体型人類とタイムマネジメント時代の終わり（後編）

2017-07-06 07:00

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メディアアーティストにして研究者の落合陽一さんが、来るべきコンピューテーショナルな社会に向けた思想を考える「魔法使いの研究室」。今回は、「直方体型人類とタイムマネジメント時代の終わり」の後編です。経済格差・文化格差に次ぐ第三の本質的格差とは。そして、SF映画で描かれるAIやUI環境を現実にするための具体的課題について語ります。※この内容は2017年3月25日に青山ブックセンターで行われた講演の内容を記事化したものです。

格差の本質は「資本」ではなく「文化」にある

落合　最近「格差についてどう思いますか？」いう質問をよくされます。もちろん、格差の問題は重要ですが、いま最も大きな格差になっているのは、実は資本格差ではありません。僕は文化資本の偏りの方が、本質的な格差だと思っています。現に富を持っている人は、得てして賢く、教養があることが多い。今はこの三つの要素が固まってしまっているのです。

お金自体は、起業して投資を受けたり、ベーシックインカム的な仕組みによって社会に配分することができます。これは両方ともありうる形で、つまり、チャレンジする人がお金を得やすい社会にするか、チャレンジしなくてもお金を得られる社会にするか、どちらを選ぶかということでしかありません。もし、それを国全体の方針として選択できないのであれば、地方分権によって対応するという方法もあります。

たとえば、日本を40くらいの区域に分けて、ある区画ではベンチャーキャピタルを優遇し生活保護は設けない。また、ある区画ではベーシックインカムを全面的に導入するというように制度に差を付けて、どちらに定住したいかを人々が選べるようにする。

もちろん、このようなドラスティックな改革がすぐに実現できるとは思いませんが、シンガポールのような小さい国では、既にそういう動きが始まっています。地方自治の規模であれば日本でも恐らく成立するでしょう。

そうなったとき、経済の持つ意味は相対的に軽くなります。なぜなら、お金は簡単に送金できますが、文化資本は簡単には伝達できないからです。世阿弥の能を理解したり、クラシック音楽を楽しめる教養を伝えるのは、一万円札を渡すことよりもはるかに難しい。この経済資本と文化資本の関係性を考えることは重要ですが、しかし、その制約すらテクノロジーが変えていくと僕は思っています。

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Demis Hassabis, CEO, DeepMind Technologies - The Theory of Everything - YouTube

たとえば、最近のYouTubeには字幕を表示するボタンがあります。この動画はGoogle DeepMind社のCEO、デミス・ハサビスのプレゼンテーションです。イ・セドルを倒した囲碁ソフトを作った会社の社長ですね。この人は紛れもない天才ですが、彼の発言が英語字幕で表示されています。中学レベルの英語なので、辞書を引きながらであれば誰でも言っていることが分かります。

昔は、同時代の天才の最新の思考をトレースするには、学会に参加するか、本人と友達になるか、あるいはその思考を理解した人から人づてに伝えてもらうしかなかったのですが、それがYouTubeと自動翻訳で誰でもできるようになった。これは文化資本の伝達性において、非常に重要です。

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これはデミス・ハサビスが実際に使っているスライドです。「From Pixels to Actions」とありますが、これは前編の「現在のディープラーニングの本質はピクセル的な視覚野的演算である」と同じ話です。情報は二次元にピクセル化されることで非常に計算しやすくなる。それをどうやってアクションに変えていくか。たとえば、AIのアルゴリズムを使ってゲームを解いたり、マシンラーニングを使ってロボットを動かしたり、そういった研究が重要になると彼は言っています。

このように、次の時代に価値を生み出すであろうポイントを、誰もが共有できるようになったことは非常に大きい。彼らが投資しているのなら、そこが一番お金が儲かることは明らかで、それをYouTubeを通じて僕らが知ることができるようになったのは、大変大きな意味を持つわけです。

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Large-scale data collection with an array of robots - YouTube

これはGoogleの研究で、画像で認識した物体をつまんで左の箱に移す動作ををロボットアームに学習させています。従来の自動車の組み立て作業などに使われていた工業用ロボットアームは、人間が挙動をプログラミングすることで動作していましたが、それを自分で覚えられるようにするための研究です。大量のロボットアームを同時に稼働させているのはなぜでしょうか？　データの世界では一秒間に何万回も実行できます。たとえば、アルファ碁の強さは、自分自身と3600万回も戦うような、とんでもないことしているからです。しかし、現実世界ではそれができないので、マシンを何十台も並べて、同時並列的に学習させています。

こういった先端的な研究や知見を、誰もがリアルタイムに享受できるようになりつつある。つまり、文化的な価値の再配分がテクノロジーによって進みつつある。

また、再配分された文化資本をどうやって経済的に還元するかについても、たとえばGoogleは月面無人機探査レース「Google Lunar XPrize」に出資していて、このプロジェクトには3000万ドルもの賞金が設けられています。このようにテクノロジーを主体としたお金の再配分の流れは、既に生まれてきているわけです。