【コラム】AIによって民主主義が崩壊する？──私たちの自由と選択の危機

AIによって民主主義が崩壊する？──私たちの自由と選択の危機

AIは今、社会のあらゆる場面に入り込んでいます。
教育、医療、司法、そして──政治までも。

一見すると効率的で公正にも見えるAIの導入ですが、民主主義を根底から揺るがす危うさを孕んでいるのではないでしょうか？

■ 民主主義の本質とは？

民主主義の根幹は、「個人の自由な思考と選択」にあります。

• 多様な意見が存在し、


• 人々が熟考し、


• 自分の意志で判断し、投票する

この「考えるプロセス」こそが、民主主義を支えているのです。

■ では、AIは何を“侵食”するのか？

1. 情報のフィルタリングによる“意見の偏り”

AIは「あなたに合いそうな情報」を最適化して表示します。

その結果、異なる意見に触れにくくなり、考えが固定化されていきます（フィルターバブル）。

2. 感情操作の自動化

AIは人間の感情に響く言葉を「最適化」できます。

つまり、誰かが作った“感情を煽るストーリー”を大量拡散することも容易です。

実際、選挙やデモでAIボットが世論を歪めた事例もあります。

3. 判断力の喪失

「AIの言うことの方が正確」
「面倒だからAIに任せよう」

そんな風に個人の判断を放棄するようになると、民主主義は成り立ちません。

■ 「便利さ」は自由の代償になる

AIは「人の代わりに考えてくれる」ようになります。
でもその代わりに、私たちは“考える自由”を少しずつ失っているのかもしれません。

“考えない民主主義”は、やがてただの監視と統制の社会へと変わっていくでしょう。

■ 私たちにできること

• AIに頼りすぎない習慣を持つ


• 異なる意見や情報に意識的に触れる


• 「なぜそうなのか？」を常に問い直す力を育てる

民主主義は、与えられるものではありません。
私たち一人ひとりが「守る意思」を持たなければ、静かに崩れていくのです。

■ おわりに

AIは脅威ではありません。
でも、“考える人間”がいなくなったとき、民主主義は死にます。

「AIがどう進化するか」ではなく、
「人間がどうあり続けるか」を、今こそ問い直すべき時ではないでしょうか。

【コラム】人類はAIによって滅亡するのか？──今、私たちが考えるべき未来の話

人類はAIによって滅亡するのか？──今、私たちが考えるべき未来の話

SF映画や小説では、AIが人類を支配する世界がよく描かれます。

「AIによって人類が滅びる日が来るのか？」という問いは、もはやフィクションの中だけの話ではなくなってきています。

果たして、AIは人間にとって「脅威」なのか？それとも「パートナー」なのか？

 

■ シナリオ1：AIによる“直接的な”滅亡

これはいわゆる「AI反乱」のようなものです。

 

• AIが軍事システムやインフラを制御して暴走

 
• AIが人類を“非効率な存在”とみなして排除を選ぶ

 
• AI同士の競争がエスカレートして、結果として人間が巻き込まれる

 

これは極端に聞こえますが、AIに「意思決定の権限」を渡しすぎることのリスクを示しています。

 

■ シナリオ2：AIによる“間接的な”滅亡

もっと現実的で深刻なのは、「人類が自らの能力を失っていく」パターンです。

 
• すべてAIが考えるから、人間が考えなくなる

 
• 仕事も教育もAI任せで、創造力や判断力が衰えていく

 
• AIの言うことが正しいと信じる人間ばかりになる

 

これでは、AIが暴れなくても、人類は“主体性”を失って静かに滅びていくかもしれません。

 

■ それでも未来を選ぶのは「人間」

AIは、人間が作り、人間が育てているものです。

つまり、**私たちがどのようにAIと付き合うか次第で、未来のかたちは変わる**のです。

● 依存するか、活用するか

便利だからといって思考を放棄せず、「AIをどう使うか？」を自分で判断することが大切です。

● 自分の価値を手放さない

感情、共感、倫理、問い続ける力――AIには持てない人間の強みを育てていくことが、滅びを防ぐ鍵です。

 

■ おわりに

「AIが人類を滅ぼす」というのは、決して遠い未来の話でも、映画の中の出来事でもありません。

もし人類がAIによって滅びるとしたら――それは、AIのせいではなく、人類が“考えること”をやめたときです。

今のうちに、私たちは問いかけなければなりません。

AIが進化し続ける時代に、人間らしく生きるとはどういうことか？

この問いを忘れない限り、人類はきっと滅びないと、私は信じています。

【コラム】AIがもたらす“人類の劣化”とは？──便利さの代償を考える

AIがもたらす“人類の劣化”とは？──便利さの代償を考える

 

AI（人工知能）の発展によって、私たちの生活は格段に便利になりました。

調べもの、翻訳、デザイン、文章作成……今やボタンひとつで「できてしまう」時代です。

しかしその一方で、「人間が退化しているのでは？」という声も増えています。

 

■ 「劣化している」とされる4つのポイント

1. 思考力の低下

わからないことがあればAIに聞けばいい。
確かに便利ですが、「自分の頭で考える時間」がどんどん失われていきます。

「なぜ？」「どうしてこうなるのか？」という探究心を持つことが、思考力の源泉だったはずです。

2. 記憶力の衰え

「覚える必要がない」「後で調べればいい」

そうやって、記憶しようとする力も弱まっています。

かつては知識の蓄積が「知性」の象徴でしたが、今は“記憶より検索”が優先される風潮があります。

3. 創造性の鈍化

画像、音楽、小説、すべてAIが生成できるようになった現代。

「自分で創る意味」が見えづらくなっている子どもたちもいます。

失敗しながら創ること、手を動かすことの中に、本当の創造の喜びがあるのではないでしょうか。

4. 判断力・主体性の弱体化

「どっちを選ぶか」「どんな価値観を持つか」

その判断すらAIに委ねてしまうと、自分の意思を持たない人間が生まれてしまいます。

“AIがこう言ってるから”という理由で、自分の人生を決めるのは本末転倒です。

 

■ 便利と引き換えに失う“人間らしさ”

人間は、考え、悩み、迷い、試行錯誤しながら成長してきました。

それをAIに任せるということは、

「人間であることの醍醐味」を手放していくことでもあるのかもしれません。

 

■ どうすれば“考える人間”でいられるか？

 
• AIに頼る前に「自分の考え」を持つ

• 正解より「問い」を大事にする

• 効率よりも「経験」を重視する

AIはあくまで“道具”です。“代役”ではなく、“補助輪”として使う意識が大切です。

 

■ おわりに

AIの発展は止まりません。

だからこそ、私たちは「AIとどう共存するか」ではなく、

「AIによって自分が何を失っているか」にも敏感であるべきです。

人間の思考、創造、感情、判断——それらを守れるのは、AIではなく私たち自身です。

【コラム】子どもを“AIの奴隷”にしないために──親として考える、便利すぎる時代の危うさ

子どもをAIの奴隷にしないために──親として考える、便利すぎる時代の危うさ

こんにちは。

テクノロジーが目覚ましいスピードで進化するこの時代、私たち親は「子どもに何を教え、何を守っていくべきか」を問い直すタイミングにきていると感じます。

特に、AIの登場によって「考える力」「試行錯誤する経験」「言葉を紡ぐ喜び」が失われつつある今、便利さの裏側にある“静かな劣化”に気づいておくことが必要です。

■ AIに育てられる子どもたち

最近の子どもたちは、何かを調べるときも、宿題をする時も、「とりあえずAIに聞く」「AIに文章を書かせる」が当たり前になりつつあります。

でも、それは本当に“賢い使い方”でしょうか？

• 間違っていても気づかない
• 自分の考えを持たない
• 表現力が育たない
• すぐ答えを欲しがり、考えることを面倒くさがる

これらは一見「効率的」に見えて、じつは“成長の芽”を摘んでいるのです。

■ なぜ「考える時間」が大切なのか？

子どもにとって最も大切な学びは、「正解を知ること」ではなく、「自分なりに考えるプロセス」そのものです。

• 間違えて悔しい思いをする。
• 言葉に詰まって悩む。
• 自分の考えがうまく伝わらずに落ち込む。

…これらの体験こそが、思考力・表現力・人間力を育てる栄養です。

■ 親ができる、AI時代の子育て3つの工夫

1. “AIに頼る前に考えさせる”習慣づくり

「まず自分で調べてみようか」
「それについて、どう思う？」

AIを使う前に“自分の頭”で考えることを当たり前にします。

2. AIの答えを“比較してみる”時間をとる

「AIの答えと、君の考えはどこが違う？」
「どっちが納得できる？なぜそう思った？」

AIの出力を“鵜呑みにしない習慣”を親子で身につけましょう。

3. “効率より体験”を大切にする

• 面倒なことを一緒にやる。
• 遠回りな方法をあえて選ぶ。
• 感情が動いた瞬間を大事にする。
• テストの点や完成品よりも、「そこにどんな気持ちや学びがあったか」に焦点を当てることが大切です。

■ 親として、あえて伝えたいメッセージ

子どもたちが、AIを使いこなす未来はすぐそこにあります。
でもその前に、自分の言葉で考え、感じ、伝えられる人間であってほしい。

「AIがあるからこそ、“人間らしさ”を守っていこう」

便利な時代に流されない、
“あえて立ち止まって考える子”を育てることが、いま親に求められている最大の教育かもしれません。

■ おわりに

AI時代の子育ては、たしかに新しい挑戦です。
でも、何を信じ、何を大切にするかを決めるのは、親である私たち自身です。

子どもの未来が、便利さに埋もれるのではなく、
考える力と人間味に満ちた豊かな人生であるように。

一緒に“子どもとAIのちょうどいい距離感”を探っていきましょう。

人工知能AIでデザインやモデリングはできるのか！？そろそろディープラーニングや機械学習のことを学んでみようよ！

人工知能でデザインやモデリングはできるのか！？
そろそろディープラーニングや機械学習のことを学んでみようよ！

　【人工知能は人間を超えるか！？】
　

　人工知能が描くレンブラントの“新作”絵画　機械学習・3Dプリンタを活用　＜ITmedia＞
　http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1604/08/news094.html
　
　オランダで17世紀の画家レンブラントの「新作」が
　ディープラーニングで作品の特徴を分析し3Dプリンターを使って再現。
　人工知能が人間の才能と技術を模倣することに成功！


最近の家庭用ロボットやIoTの登場で人工知能とかＡＩとか良く耳にするようになりました。

なんかＳＦ映画のようにすごいことができるイメージがありますが
実際にはすでに身近なところでいろいろな分野で活用されています。
金融取引などの経済予測や犯罪予防、自動車業界の自動運転技術、
ソフトバンクのPepperの感情エンジンなどのロボット制御技術など。

今年話題になっているところでは
ソフトバンクのPepperにIBMの人工知能「Watson」を組み込んだとか
2016年5月15日放送のNHKスペシャル
「天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る」でも紹介されていた
囲碁の世界チャンピオンに勝ったGoogleの人工知能「AlphaGo」や
不適切な言動で残念ながら公開が停止された米国Microsoftの人工知能「Tay」、
本物の恋人や友達ように振る舞うという中国Microsoftの女性型人工知能「シャオアイス」、
日本MicrosoftのLINE公式アカウントの女子高生型人工知能「りんな」があります。



私が昔いた会社でニューロコンピュータを研究していた部署があって
その説明を聞いて未来感ハンパないことしてるなと関心した記憶があるのですが
いまやソフトウェアレベルでも人工知能がつくれる時代になってきているようです。

また、いままでは大学の研究室や大企業の研究所で膨大な費用を投資して
やっているような雲の上のことのようなイメージがありましたが
今は誰でも人工知能をつくれる環境や情報が整ってきています。

デジタルファブリケーションへの活用として考えてみると
かたちや色彩のデザインやモデリングを人工知能でやらせるとか面白そうです。
そのためにもある程度のしくみを知っておいたほうがいいと思いますので
私なりのいつものギークな人工知能ＡＩ関連のまとめいってみましょう！



◯そもそも人工知能（ＡＩ）ってなんのこと？

　人間の脳がやっている知的な作業をコンピュータを使ってマネた
　ソフトウェアやシステムのこと。
　人間が使う言語の理解や論理的な推測、経験からの学習などをする
　プログラムの集まりです。
　いわゆる人間の脳のように考える機能の実現を目指しています。

　しかし現在ブームになっているほとんどは特化型人工知能です。
　
　・汎用人工知能（Artificial General Intelligence）
　　人間の脳のように自ら目的を持って考える機能。
　　人間には本能があり存在目的や生きがいを自ら探求しながら生きている。

　・特化型人工知能（Narrow AI）
　　人間が目的を与えてその目的に特化して考える機能。
　　AlphaGoがいくら囲碁を極めてもそれ以外のことには無能である。

　汎用人工知能の開発は思っているほど進んでいないのが現状で
　ターミネーターやドラえもんのような世界はまだまだ程遠いです。


◯現在の人工知能にはどんなものがあるの？

　人工知能を知るためのキーワード！！
　

　・制御プログラム
　　　設定された通りに動くもの
　　　言われたことしかできない
　　　※厳密には人工知能ではない

　・統計分析
　　　たくさんの情報からパターンを判断するもの
　　　情報がたくさんないと精度が悪い、機械学習と関連あり
　　※厳密には人工知能ではない

　・機械学習
　　　ある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学習していくもの
　　　サンプルがたくさん必要
　　　※従来から人工知能として使われてきた手法

　・ディープラーニング（深層学習）
　　　自動的に特徴を発見しながら自らルールを設定し判断して学習を積み重ねていくもの
　　　画像認識、音声認識、言語処理などの特定の課題を精度よく解くことが得意
　　　※機械学習の精度を短時間で高めるために近年新しく人工知能として使われてきている手法
　

◯人工知能を使って現在どこまでできるの？

　今年話題になったもの

　・Watoson　＜米国IBM＞
　　　
　　　コンピューターでありながら、人と同じように情報から学び、経験から学習する。
　　　Watsonをビジネスで活用すれば、企業はより適切な意思決定ができるようになる。
　　　ソフトバンクのPepperに組み込み人工知能を提供する。
　　　　IBM Watson（ワトソン） - Japan
　　　　https://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/ibmwatson/
　　　　
　・AlphaGo　＜米国Google＞
　　　
　　　Google DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラム。
　　　人工知能が囲碁の世界王者に圧勝した。
　　　　AlphaGo wiki
　　　　https://ja.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
　　　
　・Tay　＜米国Microsoft＞
　　　

　　　ユーザーが話しかけた内容に対して意味のある返事をする機械学習チャットボット。
　　　悪意のあるユーザーたちによってTayは人種差別・性差別・暴力表現を教えられてしまい
　　　不適切な発言を連発してリリースから約16時間後にサービスが停止されてしまう。
　　　　TayTweets
　　　　https://twitter.com/tayandyou
　　　
　・Xiaoice（シャオアイス）　＜中国Microsoft＞
　　　
　　　音声に加え、画像認識のシステムも併せ持ち、会話の文脈を理解する会話ボット。
　　　ユーザの４人に１人はシャオアイスに恋をしているという。※中国語限定
　　　　Xiaoice
　　　　http://www.msxiaoice.com/
　　　
　・りんな　＜日本Microsoft＞
　　　
　　　日本のLINEユーザー向けの女子高生AI会話ボット。
　　　Xiaoiceをベースにした女子高生らしい奇抜で辛口な対応やしりとり
　　　探偵ごっこ、犬認識など「特殊能力」が追加されゲーム的な要素もある。
　　　　LINE公式アカウント「りんな」
　　　　http://rinna.jp/
　　　
　・罵倒少女：素子　＜日本ソニー・ミュージックエンタテインメント＞
　　　
　　　対話型人工知能［PROJECT Samantha］β版として限定公開された。
　　　2017年に正式サービスを開始予定。
　　　　罵倒少女 [pixiv]
　　　　http://www.pixiv.net/special/batoshojo/

　・Deep Text　＜米国Facebook＞
　　　
　　　20カ国語以上の言語に対応し1秒あたり1,000件の投稿に含まれるテキスト内容を
　　　人間に近い正確さといえる高度な理解力をもって把握できる。
　　　　Introducing DeepText: Facebook's text understanding engine
　　　　https://code.facebook.com/posts/181565595577955/introducing-deeptext-facebook-s-text-understanding-engine/

　・人工知能少女育成プロジェクト CODE ZERO：PREMIERE　＜バンダイナムコエンターテインメント＞　
　　　
　　　PSゲーム「ソードアート・オンライン －ホロウ・リアリゼーション－」に登場する
　　　人工知能（AI）キャラクター「プレミア」と会話をすることで「ことば」を学習し
　　　成長しながら人格を形成していくという実験的プロジェクト。
　　　育てた人格を持ったキャラクターは、今後リリースされるゲーム中に登場する。
　　　このプロジェクトに参加するにはTwitterアカウントの同期が必要です。
　　　スマホじゃなくてもPCブラウザのユーザーエージェント切り替えでもＯＫ。
　　　　人工知能少女育成プロジェクト CODE ZERO：PREMIERE
　　　　http://premiere.sao-game.jp/no_support/


◯人工知能は現在どうやったらつくれるの？

　現在主要な人工知能開発プラットフォーム

　・Azure ML (Machine Learning)　＜Microsoft＞
　　
　　クラウド上でビッグデータを利用し単にデータを分析するだけではなく
　　未来の出来事を予測するアプリやAPIを作ることができる。
　　　Microsoft.com - Microsoft Azure
　　　https://azure.microsoft.com/ja-jp/
　　　オープンソースディープラーニングツールキット
　　　「CNTK（Computational Network Toolkit）」
　　　https://github.com/Microsoft/CNTK

　・Amazon ML　＜Amazon Web Services（AWS）＞
　　
　　複雑な機械学習アルゴリズムおよびテクノロジーを学習する必要なく
　　機械学習モデルの作成プロセスを説明する仮想化ツールおよびウィザードを提供する。
　　プログラミングなしでビッグデータを機械学習して未来予測が行える。
　　　Amazon Machine Learning
　　　https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/

　・TensorFlow　＜Google＞
　　
　　ニューラルネットワーク学習＆分類用ライブラリ。
　　Googleの写真検索や、音声認識技術に使用されているもの。
　　　Tensorflow
　　　https://www.tensorflow.org/

　・Watson　＜IBM＞
　　
　　音声、テキスト、画像、翻訳、検索エンジンなど複数のAI機能が
　　搭載されたプラットフォーム。
　　　IBM Bluemix
　　　https://console.au-syd.bluemix.net/
　　　Watson Developer Cloud
　　　https://www.ibm.com/marketplace/cloud/cognitive-application-development/jp/ja-jp


◯近年の人工知能のことがよくわかる動画や情報サイトまとめ

　NHKスペシャル【天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る】5月15日
　NHKオンデマンドで配信中！
　http://www.nhk.or.jp/special/ai/
　

　〔サイエンスZERO〕人工知能の大革命！ディープラーニング〔Science Zero〕
　https://www.youtube.com/watch?v=6NGxs9juPTg
　

　【SoftBank World 2016】 人工知能は人間を超えるか 松尾 豊 氏
　https://www.youtube.com/watch?v=7bvfl_M5vPQ
　

　人工知能が変える3年後の未来
　https://www.youtube.com/watch?v=Ti8c6yfF_Yw
　

　『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』松尾豊東京大学准教授セッション
　https://www.youtube.com/watch?v=lqywEafvq_Q
　

　今さら聞けないディープラーニングの基本、機械学習とは何が違うのか
　http://www.sbbit.jp/article/cont1/32033

　進化する人工知能　ついに芸術まで！？　－NHKクローズアップ現代番組－
　http://www.nhk.or.jp/gendai/articles/3837/1.html

　驚異のＡＩ技術「ディープラーニング」とは？　－NHK国際報道2016番組－
　http://www.nhk.or.jp/kokusaihoudou/archive/2016/01/0113.html

　自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する
　http://tkengo.github.io/blog/2016/03/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

　【初心者必見】3ステップで人工知能の作り方をマスターしよう！
　http://www.sejuku.net/blog/7630

　人工知能アプリケーションの開発を簡単にはじめる8つの方法
　http://www.kyamaneko.com/entry/ai-eight-way-of-development-method

　ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース
　http://d.hatena.ne.jp/shu223/20160105/1451952796

　TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する
　http://qiita.com/jintaka1989/items/3b70b5c5541620536fa2

　機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
　https://freelance.levtech.jp/guide/detail/59/

　Microsoft Azure 情報メディア「AZURE WAVE」
　http://zigsow.jp/m/azurewave/

　今から始める Azure Machine Learning 最初の一歩（FESTセッションまとめ）
　http://sqlazure.jp/b/windows-azure/2557/

　おじさんAのプログラムメモ
　http://ojisan-a.hatenablog.com/entry/2016/06/08/123318

　植物の生育予測を行おう！！～Azure MLを利用した予測～
　http://artisan.jp.net/cloudblogs/2016/09/15/azuremlplant/

　Microsoftの機械学習ツールキットが公開されたので使ってみる(インストール)
　http://msyksphinz.hatenablog.com/entry/2016/01/27/020000

　CNTK環境構築からMNISTサンプル実行まで (Windows環境, 2016/06/29時点)
　http://qiita.com/hiiyan0402/items/ec41908f2aa81b73047e

　AI研究所　- AIに脅かされないために、AIを作る側の人間になる -
　
　「AIとは何か？」「ディープラーニング」「人工知能を作る」
　この大きな3つのテーマを基に、入門コースと作成コースの2つのコースを通して
　AIを学習・体験・作成できるセミナーを開催中！　　＜主催：3Dワークス＞
　https://ai-kenkyujo.com/



どうでしたでしょうか？なんか夢が広がってきてワクワクしますね。


3DCADは趣味でやってますが、IT関連のソフトウェア開発のほうが仕事で
現役で長いのでどんな可能性を秘めているのかすごく楽しみです。

最新情報とか随時更新していきますので
みなさんもいろいろ調べてディープラーニングしてみてはいかかでしょうか？
最近できた「AI研究所（3Dワークス社）」ではAI体験セミナーも
実施しているので参加してみるのもいいと思います。

次回は、具体的に人工知能を現在どうやってつくるのか？に着目して
ギークな情報をまとめていきたいと思います。




　※随時更新予定。




※Fusion 360の購入はこちらから。