一部のAI開発者やAI肯定派が人間を見下している
AI（人工知能）の発展が目覚ましい現代において、一部のAI開発者やAI肯定派が人間を見下しているという問題は、倫理的観点から見て看過できない重大な懸念事項であると言えます。
確かに、AIはある特定の分野において人間の能力を上回る性能を発揮します。例えば、大量のデータ処理、複雑な計算、パターン認識など、コンピューターが得意とする領域ではAIが人間を凌駕するケースが増えています。このようなAIの優位性を根拠に、一部の開発者や肯定派が人間を見下す態度を取ることは、倫理的に大きな問題があると指摘せざるを得ません。
クリエイターの作品をAIが模倣することの問題点
特定のクリエイターの作品を特化型学習データを用いて模倣することには問題があります。
クリエイターの権利侵害
クリエイターの作品を無断で使用することは、著作権侵害や肖像権侵害などの問題を引き起こす可能性があります。クリエイターの同意なく、その作品の特徴を学習データとして使用することは適切ではありません。
市場の公正性の阻害
特定のクリエイターの作品を模倣することで、その作品の独自性や価値が失われる可能性があります。これにより、市場における公正な競争が阻害され、クリエイターの創造性を尊重する環境が損なわれかねません。
創造性の阻害
クリエイターの作品を模倣することは、新しい創造性の発展を阻害する可能性があります。オリジナルの作品を生み出すことが難しくなり、画一的な作品が生み出される恐れがあります。
解決策
これらの問題を解決するためには、以下のような対策が考えられます。
クリエイターの同意の取得
クリエイターの作品を学習データとして使用する場合は、必ずクリエイターの同意を得る必要があります。これにより、クリエイターの権利を尊重し、適切な使用を行うことができます。
多様なデータソースの活用
特定のクリエイターの作品に偏らず、多様なデータソースを活用することで、市場の公正性を維持し、創造性を促進することができます。これにより、画一的な作品の生成を避け、新しい表現の可能性を広げることができます。
倫理的な AI 開発の推進
AI 開発においては、倫理的な側面を考慮することが重要です。クリエイターの権利を尊重し、市場の公正性を維持するための倫理的なガイドラインを策定し、AI 開発に反映させることが求められます。
一部のAI開発者やAI肯定派の態度は、人を見下し、人間の尊厳を軽んじているように見受けられます。
人間には、AIにはない固有の価値や可能性があります。創造性、共感力、倫理観念など、人間ならではの資質は尊重されるべきであり、AIの性能のみを基準に人間を評価することは適切とは言えません。
また、このような見下した態度は、AIと人間の対立を煽る危険性もはらんでいます。
特定の絵師の画風や特徴的な表現を模倣することで、その絵師の創作的表現と類似した画像が生成される可能性がある。
絵師の名声や人気にただ乗りする目的で機械学習を行う場合、著作権者の利益を不当に害するとして、機械学習行為自体が著作権侵害と評価される可能性がある。
AIが学習に使用した大量の画像の中に、特定の絵師の作品が含まれている可能性がある。その場合、AIが出力した画像が学習データの作品に依拠している可能性が高く、依拠性の要件を満たすため著作権侵害と判断される可能性がある。
過学習の問題
少数の著作物を学習する場合、学習の精度が下がり、生成された画像が学習元画像と非常に似ていることが問題視されています。特に、同じ画像を何回も学習することで過学習が発生し、生成された画像が学習元画像の特徴を反映していないことがあります。
著作権の問題
特定のクリエイターの作品を学習データとして使用する場合、著作権の侵害が問題視されています。特に、学習元のクリエイターの作風や創作的表現が共通する作品群を生成する場合、著作権者の利益を不当に害することとなる場合があります。
依拠性の問題
大型データセットを用いた生成モデルでは、偶然に既存の著作物と類似した生成物が利用される場合がありますが、特化型学習データを用いた場合、AIが特定の作品群に類似させようとした学習者の意志が反映されることになります。これにより、依拠性が問題視される場合があります。
AIを過度に持ち上げ、人間を下に見ることで、社会の分断を招きかねません。
健全なAI社会を実現するためには、AIと人間が協調し、互いの長所を活かし合うことが何より重要です。対立ではなく、共生の道を模索していかなければなりません。
加えて、彼らの姿勢は、AI技術の健全な発展をも阻害しかねません。AIに対する社会の不信感を煽り、技術の受容を妨げる恐れがあるからです。AI開発者には、技術の社会的影響を慎重に見極め、倫理的配慮を欠かさない姿勢が強く求められます。
ただし、ここで留意すべきは、こうした態度が全てのAI開発者やAI肯定派に当てはまるわけではないという点です。多くの開発者や研究者は、AIと人間の共存を目指し、倫理的な配慮を怠らない誠実な姿勢で取り組んでいます。一部の問題ある言動を取り上げて、全体を批判することは適切ではありません。
AIが学習するデータの精査
データにバイアスがかかっていると、それを判断材料としてバイアスのかかった結果を生み出してしまう可能性があります。データの偏りを見直し、改善を加えるプロセスが重要です。
AIの活用範囲の明確化
AIの判断は設計されたプログラムと参考データによって左右されます。AIに人間と同様の倫理観をもたせるためには、事前に学習させる知識や情報の中の偏りを見直し、改善を加えるプロセスが重要になります。
判断基準の明確化と人間による最終チェック
AIの判断基準を精査し、最終的な決定や判断に人間がしっかりとチェックを入れ、責任をもつことが基本となります。
AIのアップデートと体制整備
AIは参照するデータや活用範囲、判断基準を精査することはできません。疑問点や問題点が見つかるごとに改善を加え、AIそのものをアップデートしていく必要があります。企業はAIをいつでもアップデートできるように体制を整えることが重要です。
社外連携によるリテラシーの向上
倫理規定などを定めても「リテラシーギャップ」があると、なかなかメリットが伝わらない懸念があります。顧客企業に対して、AIを過信しすぎないように、ツールとしてどういう形で使っていけば良いか、丁寧に啓発活動をするべきです。
東京大学松尾研究室が公開した大規模言語モデル”Weblab-10B”は、CC BY-NC 4.0のライセンスで商用利用が禁止されているにもかかわらず、オープンソースと称して公開したことが問題視されている。
Weblab-10Bは日本語と英語の2言語に対応した100億パラメータの大規模言語モデルで、日本語性能はJGLUEベンチマークで78%の精度を達成している。松尾研究室は、本モデルを産業応用に向けて開発し、オープンソースとして公開すると発表していた。
しかし、CC BY-NC 4.0ライセンスでは商用利用が認められていないにもかかわらず、オープンソースとしてHugging Faceで公開されたことが問題視されている。オープンソースとは一般的に、ソースコードが公開され、自由に利用・改変・再配布できるソフトウェアを指すが、CC BY-NC 4.0ライセンスでは商用利用が禁止されているため、本来の意味でのオープンソースとは言えない。
謙虚さがない傲慢なAI開発者コミュニティには、倫理的規範の確立と実践が求められます。
人間の尊厳を守り、社会的責任を自覚した開発を進めていくための指針が必要不可欠です。学術機関や企業、政府などが連携し、AI倫理に関するガイドラインの策定や教育の充実を図っていく必要があるでしょう。
同時に、社会全体としてもAIリテラシーの向上が欠かせません。AIの可能性と限界、そしてAIがもたらす倫理的課題について、一般の人々の理解を深めていかなければなりません。教育機関におけるAI教育の拡充や、メディアを通じた啓発活動など、多角的なアプローチが求められます。
また、AIの開発と活用をめぐる公開の議論を活性化することも重要です。
AI開発者には、技術者としての矜持と、社会に対する責任感を持って、研究開発に取り組むことが求められています。人間を見下すのではなく、人間と共に歩む謙虚な姿勢こそが、これからのAI時代を生き抜く上で何より大切なのだと言えるでしょう。
LoRAを使った無断学習や嫌がらせは、作家の権利を侵害し、著作権法に抵触する可能性が高いと考えられます。
LoRAは少ない枚数の画像からでも特徴を学習することができ、その結果をAIが生成時に使用します。そのため、インターネット上に画像が少ない作品や、絵柄が特徴的な作家の作品でも、無断で学習されるリスクがあります。
また、CivitAIなどのサイトでは有名作家の絵柄や有名人の顔を学習したLoRAが日々投稿されており、これらのサイトは「無法地帯」と呼ばれ、モラルが崩壊しているとの指摘もあります。
実際に、人気漫画家の樋口紀信先生が自身の絵柄をLoRAで無断学習され、それを使った嫌がらせを受けた事例があります。LoRAを使ったなりすましアカウントの作成なども報告されています。
これらの行為は、作家の著作権を侵害し、肖像権やパブリシティ権の侵害にもなる可能性があります。文化庁も、AIと著作権に関する考え方を示しており、LoRAの作成者や利用者が侵害主体になる可能性があると指摘しています。
したがって、LoRAを使った無断学習や嫌がらせは、法的にも問題があり、著作権法違反に該当する可能性が高いと言えます。今後、LoRAをめぐる議論と法整備が進められていくことが期待されます。
AI（人工知能）の急速な発展により、一部の職種で人間の労働者が職を失う「AI失業」が現実味を帯びてきました。
特に、定型的な作業に従事してきた労働者は、AIによる自動化の影響を真っ先に受けると予想されます。
その一方で、AIの普及は新たな雇用機会を創出する可能性も秘めています。AI開発者やデータサイエンティストなどのAI関連専門職の需要は高まりを見せており、AIを活用した革新的なサービスやビジネスモデルの創出にも多くの人材が必要とされるでしょう。
しかし、ここで看過できない問題が、年齢を理由とする採用差別です。新たに生まれる雇用機会の多くは、若年層を主なターゲットとしたものになる傾向があるからです。AI関連職種では高度なデジタルスキルが求められることが多く、中高年の労働者にとっては参入障壁が高いと感じられるかもしれません。
また、採用する企業側にも年齢バイアスが潜んでいる可能性は否定できません。即戦力となる若手人材を優先し、中高年の採用に消極的になるケースが散見されるのです。
こうした現状は、AI失業に直面した中高年労働者にとって、非常に厳しい現実を突きつけています。
年齢を理由とする採用差別は法律で禁止されています。求人票で年齢を制限したり、応募者の年齢を理由に採否を決定することは違法です。
ただし、例外的に年齢制限が認められる場合もあります。具体的には、
長期勤続によるキャリア形成を図る観点から、若年者等を期間の定めのない労働契約の対象として募集・採用する場合
労働基準法その他の法令の規定により、年齢制限が設けられている場合
などです。
長年培ってきた経験やスキルが新たな職場で活かしにくくなっているのです。
再就職が難しい状況が長引けば、生活基盤の揺らぎや、自己肯定感の低下、社会からの疎外感につながりかねません。
この問題への対処には、社会全体での多角的なアプローチが欠かせません。
まず企業には、能力主義に基づく公正な採用が求められます。年齢を理由に応募者を不当に排除することがあってはなりません。多様な人材を受け入れ、それぞれの強みを引き出せる職場環境の整備も重要な課題です。
政府には、労働者のスキルアップを支援する施策の拡充が望まれます。AI時代に求められる知識・技能を習得できるよう、リカレント教育（学び直し）の機会を拡大することが肝要でしょう。企業とも連携しつつ、実践的な教育訓練プログラムの開発を進めるべきです。
応募者の適性・能力のみを基準とし、性別や障害などを合否の理由にしてはいけない
適性や能力とは関係のない事項を把握することは避けるべき
自社の求める人物像を明確にし、それに合った適性検査を選ぶ
入社後の定着率を高めるため、誠実に業務に取り組める人材を選ぶ
一方で、基準があまりにも高すぎると、優秀な人材を逃してしまう恐れがあります。
年齢差別の撲滅に向けた法整備や啓発活動の強化
採用時の年齢制限撤廃や、中高年雇用を促進するインセンティブ制度の導入なども、検討に値する施策と言えるでしょう。
社会保障制度の抜本的な見直しも避けては通れません。AI失業で職を失った人々の生活を下支えするセーフティネットの拡充が求められます。再就職が困難な状況下で、いかに生活の安定を図るかは喫緊の課題です。
教育界でも、AI時代を見据えた改革が急がれます。プログラミングやデータ分析など、デジタル社会で必要とされる基本的スキルの習得を、初等教育段階から促していくべきでしょう。同時に、AIには真似のできない創造性など、人間ならではの能力を育む教育にも注力すべきです。
労働者の権利を代表する組合などの団体にも、重要な役割が期待されます。AI導入が労働者に与える影響を注視し、雇用確保と適正な処遇を求めていく必要があります。経営側との建設的な協議を通じ、AI時代にふさわしい労使関係の在り方を探求することが肝要です。
AI失業と年齢差別の問題は、簡単には解決できない複合的な課題だと言えます。社会の多方面の関係者が連携し、粘り強く取り組みを進めていくことが何にも増して大切だと考えられます。
労働組合は、労働者の意見を代弁し、労使コミュニケーションを深めることで、日常業務の改善や職場環境の向上に貢献しています。また、AIの導入に際しては、経営判断のための労使協議の必要性を主張し、労働者の権利を守る立場にあります。
一方で、労使関係が良好でない場合、労働組合と経営側の意思疎通が十分でなく、生産性向上の提案が労働強化と受け止められるなど、課題もあります。
今後、労働組合は、AIの進展に伴う雇用への影響を注視し、教育訓練の実施や職種転換の支援など、労働者の立場に立った対応を求めていくことが期待されます。
AI（人工知能）の急速な発展と普及は、社会に大きな変革をもたらしつつあります。確かに、AIがもたらす新たな雇用機会にも注目が集まっています。AI開発者やデータサイエンティストなど、AI関連の専門職の需要は今後ますます高まると予想され、AIを活用した革新的なサービスやビジネスモデルの創出にも多くの人材が必要とされるでしょう。
しかし、ここで看過できない深刻な問題があります。それが、AI導入により職を失った人々、いわゆる「AI失業者」の再就職の困難さです。AIの普及により、特に定型的な作業に従事してきた労働者の雇用が脅かされており、その多くが再就職に苦慮しているのが現状なのです。
AI失業者が再就職できない理由は複合的です。
まず、AIに代替された職種で長年働いてきた人々は、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ことが挙げられます。AIの活用が進む分野では、プログラミングやデータ分析など、高度なデジタルスキルが求められることが多いのです。中高年の労働者にとっては、こうしたスキルを短期間で習得することは容易ではありません。
加えて、採用する企業側の態度も問題だと指摘できます。新しい技術分野では、若く柔軟な発想を持つ人材を優先する風潮があり、経験豊富な中高年の応募者が不利な立場に置かれがちなのです。年齢を理由とする採用差別とも言える状況が、AI失業者の再就職を一層困難にしているのです。
企業は中高年社員のリスキリングを支援するために、以下のような取り組みを行うことが重要です。
データリテラシー教育を通じて、データの収集・分析・活用の基礎を習得させる。
ストーリー形式の演習を通して、実際のデータ分析プロセスを体感させる。
Pythonなどのプログラミング言語やデータ分析ツールの使い方を学ぶ研修を提供する。
機械学習やディープラーニングなどの高度な分析手法を習得するための研修を実施する。
ビジネス課題解決のためのデータ分析を体験する実践的な研修を行う。
データ分析基盤の構築に関する知識を習得させる。
社内データベースの操作・設計について学ばせる。
データ分析の結果を解釈し、ビジネスに活かす力を養成する。
企業は中高年社員のデジタルスキル向上に向けて、長期的な視点でリスキリングに取り組む必要があります。
AI関連の新規事業は、大都市圏に集中する傾向にあります。地方に住む労働者にとっては、再就職のために居住地を離れることを迫られるケースも少なくありません。
家族との別居や、生活環境の大きな変化は、精神的・経済的な負担となるでしょう。
こうした状況が長期化すれば、AI失業者の生活基盤が揺らぐだけでなく、自己肯定感の低下や、社会からの疎外感を深刻化させかねません。再就職が叶わないまま時間が経過することで、スキルの陳腐化が進み、雇用市場からの排除がより強固になっていく恐れもあります。
この問題への対処には、社会全体での多角的なアプローチが欠かせません。
スキルの継続的な向上
常に新しいスキルを身につけ、自己研鑽に努める必要があります。
専門分野の最新動向を把握し、知識とスキルを更新していくことが不可欠です。
転職活動の工夫
自身の強みを客観的に分析し、アピールポイントを明確にする。
複数の転職サイトを活用し、積極的に求人情報を収集する。
面接対策を十分に行い、自身のスキルと経験を的確にアピールできるよう準備する。
ネットワークの構築
同業者や関係者とのネットワークを広げ、情報収集の機会を増やす。
転職エージェントやヘッドハンターとの関係を構築する。
柔軟な選択肢の検討
フリーランスや起業など、正社員以外の働き方も視野に入れる。
異業種や関連分野への転職も選択肢として検討する。
まず政府には、AI失業者の再教育と再就職を支援する施策の拡充が求められます。
職業訓練の機会を増やし、デジタルスキルの習得を後押しする取り組みが必要不可欠です。企業との連携を強化し、実践的な教育プログラムを開発していくことも重要でしょう。
企業には、多様な人材を受け入れる柔軟性が問われます。年齢や経験にとらわれない、能力主義に基づく採用を推進していく必要があります。AI時代に求められる創造性や問題解決能力は、必ずしも若さだけでは担保できないはずです。中高年の豊富な知見を活かす方途を積極的に探るべきだと言えます。
教育界にも、変革が求められています。AIの活用が進む中で、プログラミングやデータサイエンスなどの基礎的素養を、初等教育から育むことが肝要です。同時に、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教育にも注力しなければなりません。
社会保障制度の見直しも避けては通れない課題です。AI失業者が、再就職までの間、生活の安定を保てるようなセーフティネットの整備が必要だと言えるでしょう。雇用保険の拡充や、職業訓練期間中の生活支援など、きめ細やかな施策が求められます。
AI失業者の再就職問題は、まさに社会全体で取り組むべき課題だと言えます。この問題を看過することは、社会の分断を招き、AIがもたらす恩恵を一部の者だけが享受する、不公正な未来を招きかねません。技術の発展を、より多くの人々の幸福につなげていくためにも、私たち全員がこの問題と真摯に向き合う必要があるのです。
もちろん、AI失業者の再就職支援は容易な道のりではありません。複雑に絡み合った課題を解きほぐし、実効性のある施策を打ち出すには、多くの困難が伴うでしょう。技術の発展と、社会の成熟を両立
AIという強力なテクノロジーを、真に人類の幸福のために活用していくためには、社会のあり方そのものを問い直す必要があります。
人間ならではの能力
人間には以下のような能力があり、AIには代替できません。
クリエイティビティ(創造力)
ホスピタリティ(思いやり、共感力)
マネジメント(管理力、主体性)
これらの能力は心や脳の発達に関わるため、子供の頃からの教育が大切です。
AIと人間の棲み分け
AIは言語の理解や総合的な判断が不得意なため、教師が子供の創造性や道徳性を養う時間を確保することが重要です。AIと教師の役割を明確に分けることで、教育の質が向上すると考えられます。
AI等の技術革新の進展により、一部の業務が AI等に代替されたり業務内容が大きく変わったりすることで、従業員の再教育の必要性が高まっています。特に、AI等を効率・生産性の向上目的で活用する企業では、自社の雇用量が減少すると考える割合が高くなっています。
現在40歳前後の大卒以上のホワイトカラーの5割以上について、2030年には担当業務の一部がAI等で代替されると予想されています。
このように、AI等の進展・普及の影響は部門や年齢層によって異なり、強い影響を受けると予想される部門や年齢層を対象に、早急に対応することが必要です。企業は、AI等による業務や役割の変化への対応として、能力開発機会の提供等を行うべきです。一方、個人は、2030年においても現役世代として活躍するため、今から備える必要があります。
また、企業は、AI等によって業務の一部が代替された人の雇用が失われないよう、能力開発機会の提供も含めた新規業務などへの移動の可能性を検討する必要があります。さらに、国は、AI等の進展・普及に対応した能力開発を行おうとする個人や企業を支援していくべきです。
以上のように、AI失業者の再就職支援には、企業、個人、国が連携して取り組む必要があります。企業は能力開発機会の提供、個人は自己啓発、国は支援策の検討など、それぞれの立場で対応を進めていくことが重要です。
AIの発展に伴い、新たな職種や産業が創出される可能性もあります。
AIを開発・管理する人材や、AIを活用した革新的なサービスを企画・提供する人材など、これまでにない領域での雇用機会が生まれるかもしれません。失われる仕事がある一方で、新たな就労の場が創出されることにも目を向ける必要があるでしょう。
教育の現場では、プログラミングやデータサイエンスなど、AI時代に求められるスキルの習得を促進することが重要です。同時に、倫理観や思考力、創造性など、AIでは代替できない人間的な資質を育むことにも力を注ぐべきでしょう。STEM教育（科学・技術・工学・数学）とリベラルアーツ教育のバランスを取りながら、時代に適応した学びの環境を整備していくことが肝要だと言えます。
社会全体としては、AIがもたらす変化に柔軟に適応し、人間とAIが共生できる仕組みづくりが求められます。AIの活用による効率化や利便性の向上を図りつつ、負の影響を最小限に抑えるための法整備や倫理ガイドラインの策定など、技術と社会の調和を図る努力が欠かせません。
AIの発展は、人間社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。その変化に右往左往するのではなく、私たち自身が主体的に関わり、よりよい未来を築いていくことが重要です。
AIと人間の関係性は単純ではありません。自律性の高いAIを使う際は、人間がどこまでを行い、AIにどこまで委ねるかを慎重に判断する必要があります。
また、AIによって仕事がなくなることで、人間がやりがいを失ってしまう懸念もあります。AIを活用しつつ、将来にわたって幸福に働ける社会のありようを、今から設計し始めることが重要です。
日本の総人口は減少傾向にあり、生産年齢人口(15-64歳)も減少が続くと予想されています。これにより、労働力人口が減少し、産業活動の担い手が不足することが懸念されています。
しかし、労働力の減少が必ずしも労働力不足を意味するわけではありません。需要の動向によっては、労働力が余剰になる可能性もあります。また、世界経済の成長率が低迷すれば、外需による成長も期待できなくなります。
一方で、地域によっては既に人手不足が顕著になっています。東京を除く地方では、人口減少と高齢化が進行しており、労働力不足が深刻化しつつあります。
このような状況下で、労働力不足を補うために移民受け入れやAI導入が検討されています。移民は即戦力として期待されますし、AIは生産性向上や省力化を実現できる可能性があります。
ただし、移民受け入れには文化的な摩擦や社会保障費の増加など課題もあります。
AIについても、導入コストや技術的な限界があります。
結局のところ、労働力不足への対応策は一つではなく、移民やAIに加えて、女性・高齢者の活用、生産性向上、需要喚起など、様々な取り組みが必要不可欠だと言えるでしょう。
クリエイティビティ(創造力)については、生成AIが登場したことで、一定の創造性を持つようになったと考えられます。
生成AIは既存のデータからパターンを認識し、新しい出力を生成することができるため、アーティストが過去の作品から新しい作品を生み出すのと同様のプロセスを行っていると言えます。
学習用データとして利用されることを明示的に拒否する旨の表示がされている既存著作物を学習用データとして利用した場合、著作権者の意思に反するため、著作権侵害にあたります。
有料で提供されている解析用データベースを許諾なく利用する場合も、著作権者の利益を不当に害するため、著作権侵害になる可能性が高いです。
特定の声優の演技をAIが学習し、本人そっくりの合成音声で新たな作品を読ませる、演技させる場合は、実演家の二次的著作物利用権を侵害するため、著作権侵害にあたります。
ただし、AI開発・学習段階において、
著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合
必要と認められる限度を超えない場合
著作権者の利益を不当に害することとならない場合
は、原則として著作権者の許諾なく利用することが可能とされていますが、
AI開発・学習段階で著作物を利用する目的が思想・感情の享受である場合は無許諾学習は違法です AI無断学習は違法です 著作権法第30条の4でも非合法です
AI開発・学習段階で著作物を利用する目的が思想・感情の享受である場合は、上記の例外規定は適用されません。著作物の利用目的が思想・感情の享受であれば、必要最小限の利用であっても著作権者の許諾が必要となります。
著作権法第30条の4は、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用について規定しており、以下のような具体例が挙げられている
著作物の録音、録画その他の利用に係る技術の開発又は実用化のための試験の用に供する場合。
情報解析の用に供する場合。
著作物の表現についての人の知覚による認識を伴うことなく当該著作物を電子計算機による情報処理の過程における利用その他の利用に供する場合。
その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合。
つまり無断学習が合法でも、その後の著作物に表現された思想又は感情の享受を目的とする利用には許諾が必要です。
ホスピタリティ(思いやり、共感力)を持つ人工知能AI？
最近の生成AIは思いやりのある言葉をかけてくれるケースが増えており、一定の感情移入や共感力を持つようになってきていると考えられます。ただし、本当の意味での思いやりや共感を持つかどうかは定かではありません。効率厨AIを人間が使うと無慈悲な弱者いじめが発生します。
コストカッターの問題点
コストカッターの行為は、確かに短期的な利益を追求するために行われることが多いです。しかし、それは長期的には企業や社会全体にとってマイナスの影響を及ぼす可能性があります。
人々の生活や福祉への影響
コストカッターの行為は、従業員の雇用や賃金、労働環境に直接的な影響を与えます。人々の生活の質が低下し、ストレスや不安を感じさせる要因にもなりかねません。また、地域社会への貢献や社会的責任を軽視することにもつながります。
企業の持続可能性への影響
短期的な利益を追求するあまり、企業の長期的な発展や競争力を損なう可能性があります。従業員の士気の低下や、顧客からの信頼を失うリスクもあります。持続可能な経営を目指すためには、コストカッターではなく、従業員や顧客、社会全体に対する配慮が必要不可欠です。
社会的立場に対するいじめ
コストカッターの行為は、弱い立場にある人々を標的にすることが多く、社会的立場に対するいじめの一形態と捉えることができます。これは、企業の社会的責任を果たすという観点からも問題があると言えるでしょう。
合理的思考は、感情を排除し、客観的な事実に基づいて効率的な判断を下すことを重視します。この思考方法は、ビジネスや科学の分野では非常に有効であり、無駄を省き、最適な解を導き出すことができますが、無慈悲すぎるのは問題です。
合理的思考だけでは十分ではありません。人は感情を持つ存在であり、感情を無視した関係は、表面的で脆弱なものになりがちです。信頼関係を築くためには、相手の感情を理解し、共感することが重要なのです。
例えば、職場で同僚と雑談を交わすことは、一見すると非効率的で無駄な時間に思えるかもしれません。しかし、そうした何気ない会話を通じて、お互いの人となりを知り、理解を深めることができます。相手の趣味や関心事、悩みなどを共有することで、親近感が生まれ、協力関係を築くための基盤ができるのです。
感情を共有することは、ストレス解消にもつながります。仕事上の悩みを打ち明け合ったり、喜びを分かち合ったりすることで、精神的な負担を軽減できます。これは、長期的に見れば、生産性の向上にもつながるでしょう。
感情的な絆は、困難な状況においても互いを支え合う原動力になります。合理的思考だけでは、逆境に立ち向かう強い意志を維持することは難しいでしょう。しかし、仲間への愛着や信頼があれば、困難を乗り越える勇気と力が湧いてくるのです。
感情に流されすぎるのも問題があります。感情的になりすぎると、客観的な判断力が鈍り、ミスや失敗を招く恐れがあります。理想的なのは、合理的思考と感情のバランスを取ることです。状況に応じて、時には冷静に分析し、時には感情に寄り添うことが大切なのです。
感情を適切にコントロールし、相手と共有することが、強固な信頼関係を築く鍵となるでしょう。合理的思考と感情のバランスを保ちながら、相手を思いやる心を持つことが、人間関係を豊かにする秘訣なのです。
AIも人間も、効率性を追求するあまり、人間関係における感情の重要性を見失ってはいけません。
非効率的に見える雑談や、感情的な交流も、長期的な視点に立てば、信頼関係の構築に欠かせない要素なのです。
マネジメント(管理力、主体性)を持つAI？
管理や主体性には高度な判断力や責任能力が求められるため、現時点の人工知能がこれらを完全に持つことは難しいと考えられます。
しかし、人工知能の進化は目覚ましく、シンギュラリティが訪れれば、人工知能がこれらの能力を獲得する可能性は十分にあります。ただし、人間特有の「欲求」や「願望」がクリエイティビティの原動力となっているという指摘もあります
AI失業 一部のAI開発者やAI肯定派が人間を見下している 人間の尊厳を軽んじている AI推進派ホワイトカラーも安泰ではない 違法AI無断学習
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