ＡＩはヒトを超えるか？

こんばんは、矢口新です。

先日、楽曲制作ＡＩが作曲した楽曲を紹介した。
ＡＩの助けを借りれば素人でも
これだけのものが作れる。
音楽に限らず、芸術、文学などは、
先人が残したものを学んだ上で
オリジナリティを出して行くので、
膨大な量を学ぶことができる
ＡＩの作業は侮れないのだ。

参照：今すぐ会いに来て！
https://ameblo.jp/dealersweb-inc/entry-12923776814.html

ロボットは彫刻も作成する。
名だたる現代アーティストの作品をつくり、
世界各地に送り出している。
「作品の99％まで、ロボットで仕上げられます。」　
美術家や建築家などの顧客から設計図を受け取り、
３Ｄモデルをつくってデータ化する。
そのデータをプログラムにして入力すると
ロボットが24時間、石を加工する。

参照：ロボットは芸術家になれるか？　
イタリア「彫刻工場」で見た可能性
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUD171E50X10C25A8000000/

上記のロボットは、
「目をつくる、口をつくる、表情をつくる。
その作業によって彫刻に魂を入れることは、
アーティストにしかできません。
肌や髪、服の質感を表現することも
人間にしかできないでしょう」
とされるが、そういった部分は
ＡＩを搭載すれば可能なのではないか？　
人間が必要とされるのは、
どういったものが欲しいのかという
アイデアを提供する部分だけではないか？

続きはこちら
>>

同じような意味で、
ビデオゲーム開発者の87％は
ＡＩの助けを借りていることが
グーグル・クラウドの調査で分かった。
おそらくこれは今後100％に
近づいていくものと思われる。
ＡＩができることを人間がする必要がなく、
してもＡＩには勝てないからだ。
ここでもどういったものが欲しいのかという
アイデアを出すのが人間なのだ。

参照：Nearly 90% of videogame developers use AI agents, Google study shows
https://www.reuters.com/business/nearly-90-videogame-developers-use-ai-agents-google-study-shows-2025-08-18/

また、膨大な量のデータを処理できる
ＡＩは宝探しにも向いているのではないだろうか？

「すぐにはビジネスに結びつかない
と思われがちな基礎科学だが、
基礎科学の研究を支える技術には
最先端のモノが少なくない。
産業界へ応用すれば大きな成果も
期待できるが、連携が十分進んでいないうらみがあった。
国立天文台は政府の宇宙戦略基金に
採用されたことを機会に、
産業界との連携を強化しようとしている。」

参照：お金になる基礎科学、天文台や加速器に眠る宝の山
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD2194N0R20C25A8000000/

膨大な量のデータを処理するＡＩは、
未来シミュレーションと政策提言も
行うことができる。

ＡＩの分析では、
人間社会の分岐点が10年以内に訪れるという。
つまり、現状の格差拡大や分断が
そのまま人間社会の破壊に繋がるのか、
何らかのきっかけを境に
引き返せるのかの分れ道が
2020年代末から30年代前半にかけて
立て続けに訪れると言うのだ。
こうした未来シミュレーションと
政策提言を京都大学の広井良典名誉教授と
日立未来課題探索共同研究部門（日立京大ラボ）の
研究グループが共同でまとめた。

「ＡＩによるシミュレーションの結果、
地球社会の未来は７つのシナリオに段階的に
分岐することが示された。
１，地域分散・成熟
２，グリーン成長・協調
３、気候・紛争ダブル危機
４、ウェルビーイング・環境配慮不足
５、気候・紛争ダブル危機
６、経済成長至上
７、二極化
――の７つで、このうち３と５は
異なる経路をたどった末に
類似のシナリオに至るとされた。

これら地球社会の将来を
左右するシナリオの分岐点は、
29年、32年、34年と次々に訪れる。
このうち32年の場合は、
どちらの方向に進んでも、
悪いシナリオを回避できる可能性が残る半面、
29年と34年の分岐点では、
望ましくない方向に進んでしまえば、
挽回が難しくなる可能性が高いという。」

参照：地球の未来、分岐点は10年以内に　ＡＩ使い京大・日立が政策提言
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOSG066Y40W5A800C2000000/

こうしたＡＩ活用は、
医学でなら研究分野での活用だが、
一般医療ならば
もっと活用できるのではないか？　

どの分野でも超一流は一握り。
一流は１、２割で、
それなりが６－８割、
どうしようもないのが１、２割
だとも言われている。
その意味では、病院に行く、
医者にかかるということも、
それなりにリスクがあることが示唆される。
大病院相手の訴訟も珍しくなく、
私自身がん治療中だった母の死について、
訴訟も苦言も行わなかったが、
未だに納得はしていない。
その点ＡＩは膨大な量のデータをもとに、
一流の提言を行うことができる可能性がある。

ところが、新たな研究によれば、
ＡＩ導入からわずか数カ月で
一部の医師のスキル低下を招いていたという。

医学誌「ランセット消化器学および肝臓学」に
掲載された研究結果によれば、
ＡＩは大腸の前がん性病変の
発見率向上に寄与したが、
ＡＩによる支援を外すと、
医師の腫瘍発見率は
導入前と比べて約20％低下した。

論文によれば、
医師らはＡＩの推奨に過度に
依存するようになった可能性が高く
「ＡＩの支援がない状況で認知的判断を下す際に、
意欲や集中力、責任感が低下した」という。
「ＡＩは引き続き臨床成績向上に
大きな可能性を持つ一方で、
質の高い内視鏡検査に
必要な基礎的スキルがひそかに浸食される事態を
防がなければならない」とされている。

「ＡＩは大腸の前がん性病変の
発見率向上に寄与したが、
ＡＩによる支援を外すと、」。
不思議な話だ。
人間より優秀だと判明している
ＡＩを外すような「人体実験」など
行わないで貰いたい。
命にかかわるのだから。

ＡＩの方が優秀だと
結果が出ている分野ではＡＩに任せ、
人間にしかできない分野に注力することが、
医療の向上にも、
医師の負担軽減にも繋がるはずだ。