- 生成AIは産業革命ではない「産業崩壊」「産業破壊」 クリエイター業、創造職すら危うい失業危機
- 頭脳労働も生成AIがこなせるため人間労働者が不要＝失業する 人件費削減＝失業
- Stable Diffusionなどの画像生成AIは「記憶」に基づいて学習した画像をほぼそのまま生成できるという報告 瓜二つの画像が出力される
- AIの能力が飛躍的に向上し、様々な分野で人間の能力を上回るようになったことで、「AI万能論」や「人間不要論」とも呼ぶべき過激な主張が一部で見受けられるようになりました。
- AIのおかげで人間不要だから「人口削減」という発想は、倫理的に見て極めて問題があります。
- AIの発展により、人間の労働者が解雇されるケースが増加していることは事実です。
- AIは、単純作業や反復的なタスクを自動化することで、一部の職種の業務量を減らす可能性があります。
- 政府は、AI時代に対応した社会保障制度の構築や、失業者支援の拡充に取り組む必要があります。
- AIの導入が直ちに大量失業を引き起こす？
- AIが著作権侵害となり得るケース
- AIの性能を過度に信奉し、人間を見下すような態度は、様々な観点から問題があると言えます。
- AIを過信することには倫理的なリスクも伴います。
- AI（人工知能）の急速な発展と導入により、企業が人件費削減を目的に人間の労働者を解雇するケースが増加の一途をたどっています。
- 企業がコスト削減を目的としてAIを導入し、その結果として人間の労働者を解雇するというプロセスには、一種の差別的な要素が含まれていると見ることができるかもしれません。
生成AIは産業革命ではない「産業崩壊」「産業破壊」 クリエイター業、創造職すら危うい失業危機
生成AIは、これまでの産業革命や技術革新とは異なり、高賃金の知識労働者やクリエイティブな職業にまで影響を及ぼしています。コピーライター、イラストレーター、マーケティング担当者など、従来は人間の創造性が不可欠とされてきた分野でもAIによる代替が進んでいます。AIは産業革命ではなく、産業破壊、産業崩壊です。
過去の技術革新では、失われた雇用以上に新たな雇用が創出される傾向がありましたが、生成AIの場合はその予測が困難です。新卒至上主義でAI失業者は転職できない、就職できないかもしれません。一部の予測では、2027年までに8300万人の雇用が失われる一方で、6900万人の新たな雇用が創出されるとしていますが、不確実性が高いのが現状です。
生成AIによる変化は、従来の技術革新よりも急速に進行する可能性があります。これにより、労働市場の適応や人材のリスキリングが追いつかない恐れがあります。「AIは道具」「AIはツール」ではなく「AIが主役」になっているのが現状です。AIイラスト、AIアニメ、AI漫画で人件費削減、粗製乱造が行われます。検索汚染です。
政府の規制や労働組合の活動が、生成AIによる急激な雇用の変化を緩和する役割を果たす可能性があります。特に公的部門では、効率性の向上だけでなく雇用の安定性も考慮されるため、AIの導入が慎重に進められる傾向があります。
海外製AIの導入は悪いことです。AIを使うのではなく、海外製AIに使われているのが実態です。GAFA FANG+(Meta Platforms 旧Facebook,Amazon,Netflix,Alphabet(Google),Apple,Microsoft,NVIDIA,CrowdStrike,ServiceNow,Broadcom)のせいで日本はデジタル赤字です
新技術の導入に伴い新たな需要も生まれるため（AI失業者が転職できるとは言っていない）、労働者の再教育を通じてより良い仕事への移行が可能になる可能性もあります（脳内お花畑 リスキリングを企業がお金を出さない 再教育研修なんて実際にはない 役に立つAI研修はないコンサル料、研修費が高額でお金の横流しでしかない。実質的に共謀している）。しかし、新しい雇用の需要と再教育を受けた労働者のスキルが合致しない可能性もあり、課題は残ります。繰り返しますが、不要となった人間であるAI失業者が転職できる保証はありません。
頭脳労働も生成AIがこなせるため人間労働者が不要＝失業する 人件費削減＝失業
生成AIは、ジャーナリスト、翻訳者、イラストレーター、音楽家など、これまで高度な専門知識や技能が必要とされてきた職業にも影響を及ぼしています。これらの職業では、AIによる高度な頭脳労働や表現が可能になったことで、人件費の高い専門家よりもAIプログラムの開発・運用の方が低コストになる傾向があります。
平均的な能力しか持たない人材の賃金やギャランティが下がる現象が既に通訳者・翻訳者の分野で見られています。これは、AIが人間と同等以上の成果を低コストで提供できるようになったためです。
AIの導入により、中スキルの職業での雇用が失われる一方で、低スキルの肉体労働や高度な知識・技術を要する頭脳労働への従事者が増加する傾向があります。これにより、労働市場の両極化が進み、経済格差の拡大につながる可能性があります。
AI技術、特に生成AIは、自然言語処理（NLP）や機械翻訳の分野で急速に進化しています。これにより、AIは人間と同等以上の成果を低コストで提供できるようになりました。例えば、ChatGPT（デジタル赤字の原因 ハルシネーションが起きるAI）やBing AIなどのツールは、高速かつ正確に翻訳や通訳を行うことが可能です。
AIは定型的な業務を自動化し、人間が行っていた作業を迅速に処理します。これにより、企業は人件費を削減し、効率的な運営が可能になります。特に中小企業では、限られたリソースの中で最大限の成果を上げるため、AI導入が進んでいます。
AI技術の普及により、翻訳や通訳の需要が変化しています。高い専門性を持つ人材は依然として価値がありますが、一般的なスキルを持つ人材は供給過多となり、競争が激化しています。この結果、賃金が下がる傾向があります。雇い止めや整理解雇が行われています。
基本的な翻訳能力や通訳能力のみでは競争力が低下し、高度な専門知識や付加価値を提供できるスキルが求められるようになっています。
このような状況では、人材育成が重要です。新しい技術に適応し、高度なスキルを身につけることが求められます。教育機関や企業は、AI時代に対応した教育プログラムを提供する必要があります。職業訓練校に入校できるようにするべきです。リスキリングと称してAIコンサルに多額の研修料金を横流しするのは金の無駄遣いです。「足らぬ足らぬは工夫が足らぬ」のようなポスターを高額で買うのもお金の横流しです。
AIによる業務効率化は多くの利点がありますが、一方で倫理的な問題も考慮する必要があります。特に雇用喪失や労働条件の悪化など、社会全体への影響についても議論が必要です。AI導入による人件費削減は人間差別です。
Stable Diffusionなどの画像生成AIは「記憶」に基づいて学習した画像をほぼそのまま生成できるという報告 瓜二つの画像が出力される
学習データの「記憶」現象
画像生成AIは膨大な量の画像データを学習しますが、一部の画像が特に強く「記憶」される場合があります。これは以下の要因によるものです
データセットの重複
同じ画像が複数回学習データに含まれると、その画像の特徴がモデルに強く刻み込まれます
特徴的な画像
ユニークな構図や色使いの画像は、AIにとって印象的で記憶に残りやすくなります.
過学習
特定の画像に対して学習が進みすぎると、その画像の細部まで記憶してしまう現象が起こります
生成プロセスにおける「記憶」の影響
AIが画像を生成する際、学習データの「記憶」が影響します
類似画像の生成
強く記憶された画像に似た特徴を持つ画像が生成されやすくなります
部分的な再現
背景や前景の一部が学習データの画像とほぼ同一になることがあります
意味的な再構成
画素レベルでは異なるが、意味的に同等の物体や構図が再現されることがあります（StableDiffusionV1.5 AnythingV3 AbyssOrangeMix2 2022年10月6日にハッキング被害で流出した違法海賊版AIであるNovelAI animefull-final-pruned.ckpt ハッシュ値[925997e9]で顕著 類似性と依拠性があるマスピ顔や構図、ポーズがSeed値を変えても生成されるmasterpiece, best quality, illustration, 1girl, solo, upper body, looking at viewer,absurdres,などマスターピース顔、masterpieceマスピ顔プロンプト、NovelAI pixiv無断転載サイトdanbooruタグプロンプト 元素法典プロンプトpromptには創作意図、創作的寄与がないため著作権は認められない ）
技術的な検証方法
研究者たちは「記憶」現象を検証しました
大規模生成実験 Stable Diffusion v1.4で1億7500万枚の画像を生成
類似度分析 生成画像と学習データセットの画像を比較し、類似度の高いものを抽出
視覚的検証 人間の目で生成画像と学習データの画像を比較し、類似性を確認
この現象は重要な意味を持ちます
著作権問題
学習データの画像がそのまま再現される可能性は、著作権侵害の懸念を引き起こします
プライバシー問題
個人の写真が学習データに含まれている場合、それが再現される可能性があります
AIの創造性の限界
完全に新しい画像を生成するのではなく、既存の画像の再構成に留まる可能性があります
データセット管理の重要性
重複データの除去や適切なデータ選択の必要性が浮き彫りになりました
今後の展望
アルゴリズムの改良
特定の画像への過度の適合を防ぐ学習方法の開発
データセットの最適化
重複画像の除去や多様性の確保によるバランスの取れた学習データの構築（pixiv 無断転載サイトDanbooruデータセットを使わないようにする danbooruタグを使えないようにするべき）
倫理的ガイドラインの策定
AI生成画像の使用に関する法的・倫理的枠組みの整備（ウォーターマークの必須化法整備）
透明性の向上
AIモデルの学習プロセスや生成メカニズムに関する情報公開の促進
この現象は、AIの能力と限界を理解する上で重要な知見をもたらしました。
AIの能力が飛躍的に向上し、様々な分野で人間の能力を上回るようになったことで、「AI万能論」や「人間不要論」とも呼ぶべき過激な主張が一部で見受けられるようになりました。
「AI万能論」とは、AIが人間の能力を全面的に凌駕し、あらゆる課題を解決できるとする考え方です。一方、「人間不要論」は、AIの発展によって人間の労働が不要になるという極端な主張だと言えます。これらの論調は、AIの可能性を過度に楽観視し、人間の価値を軽視する危険性を孕んでいます。
こうしたAI至上主義とも言える考え方が広まることで、AI導入によって職を失った人々、いわゆる「AI失業者」の再就職が一層困難になるという問題が生じているのです。
AIに仕事を奪われた人間は、もはや社会に必要とされていないという誤ったメッセージが発信され、雇用市場から排除されてしまう恐れがあります。
実際、AI失業者の再就職は容易ではありません。長年従事してきた職種がAIに代替されたことで、新たな職種に就くために必要なスキルを持ち合わせていないケースが多いのです。特に中高年の労働者にとって、ITスキルなどの習得は簡単ではありません。加えて、採用する企業側にも、若く柔軟な人材を優先するなどの年齢バイアスが存在しているのが実情です。
しかし、「AI万能論」や「人間不要論」は、明らかに誤りであると言わざるを得ません。AIには確かに人間を上回る能力がある一方で、人間にしかできないことも数多く存在するからです。創造性、共感力、倫理的判断力など、人間ならではの資質は、AIでは簡単に代替できるものではありません。
また、AIはあくまでも人間がデザインし、学習させるツールに過ぎません。AIを適切に活用し、その恩恵を社会全体に行き渡らせるためには、人間の英知が欠かせないのです。AIのブラックボックス問題やアルゴリズムバイアスなど、倫理的・社会的な課題に対処するためにも、人間の関与は不可欠だと言えるでしょう。
したがって、AI時代を生き抜くためには、「AI万能論」や「人間不要論」から脱却し、人間とAIが共生する道を模索していく必要があります。AIの力を活用しつつ、人間の強みを最大限に発揮できる社会の実現を目指すべきなのです。
そのためには、AI失業者の再就職支援を社会全体で進めていくことが何より重要です。政府には、失業者の教育訓練の機会を拡充し、新たなスキルの習得を後押しする施策が求められます。企業には、年齢に関係なく意欲と能力を評価する、公正な採用プロセスの確立が求められるでしょう。
教育界でも、AI時代に求められる人材の育成をしなければなりません。STEM教育（科学・技術・工学・数学 そしてモラル教育、倫理観、法令順守の意識を持つ 道徳教育 想像力と思いやりの心を持つこと、自己責任論の廃止）の充実はもちろん、人間ならではの能力を伸ばす教育にも力を注ぐべきです。哲学や倫理学など、人間性や価値観を深く考える学問分野の重要性が増しているとも言えます。
社会保障制度の見直しも避けて通れない課題です。AI失業者が、再就職までの間、安心して生活できるセーフティネットの整備がされなければ治安が悪化します。雇用保険の拡充や、職業訓練期間中の生活支援など、きめ細やかな施策を講じる必要があるでしょう。
AIのおかげで人間不要だから「人口削減」という発想は、倫理的に見て極めて問題があります。
一部の人間を、社会にとって「不要」だと決めつけることは、人権の観点からも許容できるものではありません。全ての人間は、生まれながらにして固有の尊厳を持っています。その存在価値は、AIとの比較で測れるようなものではないのです。
このような差別的な考え方が広がれば、社会の分断は決定的なものになってしまうでしょう。AIを制御し、活用するのは私たち人間です。にもかかわらず、人間の存在価値をないがしろにするようでは、技術の発展は本末転倒だと言わざるを得ません。
私たちに求められているのは、AIの長所を活かしつつ、人間らしさを大切にする社会を築くことです。効率や性能だけを追求するのではなく、可能性を引き出し、互いに尊重し合える環境を作っていくことが、技術の発展を人類の幸福につなげる道だと考えます。
そのためにも、教育の果たす役割は重要です。AIには決して代替できない、人間ならではの能力を伸ばすことに注力すべきでしょう。感性や創造性、コミュニケーション能力など、より高次の人間的な資質を育むカリキュラムが求められます。ルールを守るということ自体ができていない人間が多すぎます。道徳心と倫理観がないため、義務教育にモラル教育を盛り込むべきです。同時に、技術の負の側面についても深く学ぶ機会を設ける必要があります。
企業には、AIの導入に際して、人間の尊厳を守る姿勢を貫くことが強く求められます。
効率化を図る一方で、人間らしさを大切にする企業文化を育んでいくべきです。機械にはない創造性を発揮できる環境を整え、多様な人材が活躍できる土壌を作ることが肝要だと言えるでしょう。
政治の役割も重要です。AIがもたらす社会的影響を見据えた政策立案が不可欠です。技術の健全な発展を支える一方で、弱い立場に置かれた人々を支援する施策にも力を入れなければなりません。格差の拡大を防ぎ、誰もが尊厳を持って生きられる社会の実現に向けて、リーダーシップを発揮することが求められています。
メディアには、AIを巡る問題について、バランスの取れた情報発信が期待されます。性能面での話題に偏ることなく、倫理的・社会的な課題にも光を当てていく必要があるでしょう。建設的な議論を喚起し、より良いAI社会の在り方を模索する上で、メディアの役割は欠かせません。学校で習わなかったからと犯罪をしている輩がSNSには大勢います。呆れるしかありません。
AIの発展により、人間の労働者が解雇されるケースが増加していることは事実です。
特に、定型的な作業や単純作業を担当していた人々は、AIやロボットによる自動化の影響を受けやすく、職を失うリスクが高まっています。この状況は、AIとの共生を難しくしている要因の一つと言えるでしょう。
解雇された労働者は、AIに仕事を奪われたと感じ、AIに対する敵意や不信感を抱くかもしれません。失業によるストレスや経済的な困窮は、社会的な不安定要因となり、AIへの反発を助長する可能性があります。また、解雇を恐れる労働者は、AIの導入に抵抗を示し、新しい技術の活用を妨げる態度を取るかもしれません。
AIは、単純作業や反復的なタスクを自動化することで、一部の職種の業務量を減らす可能性があります。
しかし、AIの導入は新しい雇用機会も生み出します。特に、AIの導入初期には、AIシステムの開発、導入、メンテナンスに関連する仕事が増加すると予想されます。また、AIを活用した新たなビジネスモデルや製品・サービスの創出により、これまでにない職種が誕生する可能性もあります。AI失業者が就職、転職できるとは言っていません。人間不要論と自己責任論で息苦しい世の中になります。
AIによる自動化の恩恵を受けられる高スキル労働者と、AIに仕事を奪われる低スキル労働者の間で、収入の差が広がる可能性があります
全ての人が高度な創造的業務を担えるわけではありません。
また、AIの導入に伴い、業務内容や必要とされるスキルが大きく変化する可能性もあります。従来の職務経験やスキルが通用しなくなり、AIを活用するための新たな知識やスキルが求められるようになるかもしれません。こうした変化に適応できない労働者は、職を失ったり、低賃金の仕事に就かざるを得なくなったりする危険性があります。
AIによる雇用の代替は、特に教育水準が低く、デジタルスキルに乏しい労働者に大きな影響を与えると予想されます。彼らは、AIの導入に伴う職務の変化に対応するための学習機会や資源を持ちにくく、新たな職種への移行が困難になる可能性が高いのです。その結果、低スキル労働者の失業率が上昇し、所得格差が拡大する懸念があります。
さらに、AIの導入により、労働市場の二極化が進む可能性も指摘されています。AIを活用して高付加価値の仕事を担う高スキル労働者と、AIに仕事を奪われる低スキル労働者の間で、雇用の質と所得の差が広がるというのです。
雇用の二極化は、社会の分断を深刻化させ、経済的な不平等を助長する恐れがあります。
したがって、AIの導入に伴う雇用の変化に対しては、包括的な対策が求められます。教育訓練の機会を拡充し、労働者のスキルアップを支援することが重要です。特に、AIの導入により影響を受けやすい低スキル労働者に対しては、ITスキルや問題解決能力など、AIに代替されにくいスキルの習得を後押しする必要があります。生成AIはプログラマーも失業する恐れがあります。
失業リスクの高い労働者に対する所得支援や、円滑な職種移行を促す就労支援など、セーフティネットの強化が必要です
加えて、AIの恩恵を社会全体で享受できるような仕組みづくりも重要な課題です。AIがもたらす生産性の向上や経済成長を、教育や社会保障に振り向けることで、AIによる雇用の代替を乗り越えるための基盤を築くことができるかもしれません。
AIに簡単な仕事を奪われ、経済的に困窮する人々が増加する事態は、社会の安定を脅かしかねません。AIと人間が共生する社会を実現するためには技術の進歩と並行して、雇用の変化に対応するための施策を講じる必要があります。
政府は、AI時代に対応した社会保障制度の構築や、失業者支援の拡充に取り組む必要があります。
セーフティネットを強化し、AIによる雇用の喪失に対処できる仕組みづくり。同時に、AI関連産業の振興策を講じ、新たな雇用創出を後押しすることも重要です。
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