【AIと意思決定】完全自動で意思決定『予測マシンの世紀 第二部』#21
こんにちは。シンラボ共同代表の草場です。
AIとの共同に関して、『予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済』をまとめていきます。推理小説のようで、ドキドキワクワクです。
目次
はじめに―機械知能
安さはすべてを変化させる
第１部 予測
第２部 意思決定（決断を解明する；判断の価値 ほか）
第七章 決定を解明する
第八章 判断の価値
第九章 判断を予測する
第十章 複雑さを飼いならす
第十一章 完全自動な意思決定
第３部 ツール（ワークフローを分解する；決断を分解する ほか）
第４部 戦略（経営層にとってのＡＩ；ＡＩがあなたのビジネスを変容させるとき ほか）
第５部 社会（ＡＩと人類の未来）
第二部、決断に関してです。昨日の記事は以下です。
いよいよ、今までのものをまとめて、完全自動な意思決定についてです。
■完全自動な意思決定
いよいよ、今までの章をまとめていきます。完全自動な意思決定は可能なのか？まずはキーポイント（まとめ）です。
キーポイント（まとめ）
・ある作業にAIを導入したからといって、その作業が完全に自動化されるとは限らない。予測は一つの要素に過ぎない。多くの場合、人間が判断して行動を起こす必要がある。しかし、判断がハードコードされていたり、十分な事例があればマシンが判断の予測を学習することもある。さらに、マシンがアクションを実行することもある。マシンがタスクのすべての要素を実行する場合、そのタスクは完全に自動化され、人間はループから完全に取り除かれる。
・最初に完全に自動化される可能性が高いタスクは、完全な自動化によって最も高い利益が得られるタスクだ。これには以下のようなタスクが含まれる。
(1)予測以外の要素はすでに自動化されている（例：鉱業）
(2)予測に対する行動の速さに対するリターンが高い（例：ドライバーレス・カー）
(3)予測に対する待ち時間の短縮に対するリターンが高い（例：宇宙開発）
・市街地を走行する自律走行車と鉱山の敷地内を走行する自律走行車の重要な違いは、前者が重大な外部性を生み出すのに対し、後者はそうではないということだ。市街地を走行中の自律走行車が事故を起こすと、意思決定者の外部の個人が負担するコストが発生する。一方、鉱山の敷地内で自律走行車が起こした事故は、鉱山に関連する資産や人にのみコストが発生する。政府は、外部性を生み出す活動を規制する。
したがって、規制は、重大な外部性を生み出すアプリケーションの完全な自動化に対する潜在的な障壁となる。外部性を内部化することでこの問題に対処するために、経済学者は責任の所在を明らかにする方法を用いている。多くの新分野の自動化に対する需要の増加に伴い、責任の所在に関する政策開発の大きな波が来ると予想される。
明日以降、詳しく見ていきます。