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翻訳: Yumi Urushihara
校正: Kazunori Akashi
00:12
I'm going to talk about
how AI and mankind can coexist,
0
12640
4536
AIと人類は共生できる
という話をしたいと思います
00:17
but first, we have to rethink
about our human values.
1
17200
3816
でも その前に人間の価値観を
問い直す必要があります
00:21
So let me first make a confession
about my errors in my values.
2
21040
4320
まず初めに 私の過ちについて
告白させてください
00:25
It was 11 o'clock, December 16, 1991.
3
25920
4256
それは 1991年12月16日の
午前11時のことでした
00:30
I was about to become a father
for the first time.
4
30200
2680
私は 初めて父親に
なろうとしていました
00:33
My wife, Shen-Ling,
lay in the hospital bed
5
33480
2856
妻のシェンリンは
病院のベッドに横たわり
00:36
going through a very difficult
12-hour labor.
6
36360
3080
12時間にわたって とても苦しい
陣痛に耐えていました
00:40
I sat by her bedside
7
40280
2296
私は彼女のベッドの脇に座り
00:42
but looked anxiously at my watch,
8
42600
2376
心配そうに時計を見ていました
00:45
and I knew something that she didn't.
9
45000
1800
妻には伝えていませんでしたが
00:47
I knew that if in one hour,
10
47440
1800
あと1時間以内に
00:50
our child didn't come,
11
50360
1936
子供が生まれなければ
00:52
I was going to leave her there
12
52320
1936
彼女をそこに残し
00:54
and go back to work
13
54280
1656
職場に戻って
00:55
and make a presentation about AI
14
55960
2576
AIについてプレゼンすることに
なっていました
00:58
to my boss, Apple's CEO.
15
58560
2200
相手は私の上司
アップル社のCEOです
01:03
Fortunately, my daughter
was born at 11:30 --
16
63160
3896
幸い 娘は11時半に生まれました
01:07
(Laughter)
17
67080
1936
(笑)
01:09
(Applause)
18
69040
1936
(拍手)
01:11
sparing me from doing the unthinkable,
19
71000
4336
私は やってはならないことを
せずに済みました
01:15
and to this day, I am so sorry
20
75360
2496
今でも 家族への愛情より
01:17
for letting my work ethic
take precedence over love for my family.
21
77880
4656
仕事を優先させてしまったことを
後悔しています
01:22
(Applause)
22
82560
5736
(拍手)
01:28
My AI talk, however, went off brilliantly.
23
88320
2616
ただ AIのプレゼンは成功しました
01:30
(Laughter)
24
90960
2736
(笑)
01:33
Apple loved my work
and decided to announce it
25
93720
3136
アップル社は 私の仕事を気に入り
発表することにしました
01:36
at TED1992,
26
96880
2696
TED1992において―
01:39
26 years ago on this very stage.
27
99600
3016
26年前 まさにこのステージ上でした
01:42
I thought I had made one of the biggest,
most important discoveries in AI,
28
102640
5056
私はAIについて 最大かつ最も重要な
発見をしたと考えていました
01:47
and so did the "Wall Street Journal"
on the following day.
29
107720
2920
翌日の『ウォール・ストリート・
ジャーナル』も同意見でした
01:51
But as far as discoveries went,
30
111440
2536
ただ 発見という意味では
01:54
it turned out,
31
114000
1336
私の業績は 結局
01:55
I didn't discover India, or America.
32
115360
2776
インドやアメリカ大陸級ではなく
01:58
Perhaps I discovered
a little island off of Portugal.
33
118160
3080
ポルトガル沖の小島程度でしょう
02:02
But the AI era of discovery continued,
34
122720
3256
その一方で 発見の時代は続き
02:06
and more scientists
poured their souls into it.
35
126000
3216
更に多くの科学者が
AIに打ち込むようになりました
02:09
About 10 years ago, the grand AI discovery
36
129240
2616
10年ほど前 3人の北米の
科学者の手によって
02:11
was made by three
North American scientists,
37
131880
3176
AIについての重大な発見がありました
02:15
and it's known as deep learning.
38
135080
1600
ディープラーニングです
02:17
Deep learning is a technology
that can take a huge amount of data
39
137400
3696
ディープラーニングとは
ひとつの領域に関する
02:21
within one single domain
40
141120
1736
大量のデータを取り込み
02:22
and learn to predict or decide
at superhuman accuracy.
41
142880
4936
人間を超える精度で
予測や決断ができるようにする技術です
02:27
For example, if we show
the deep learning network
42
147840
2776
例えば ディープラーニングの
ネットワークに
02:30
a massive number of food photos,
43
150640
2816
大量の食べ物の写真を
見せたとしましょう
02:33
it can recognize food
44
153480
1576
それは食べ物を識別し
02:35
such as hot dog or no hot dog.
45
155080
3296
例えば ホットドッグか
ホットドッグでないかを見分けます
02:38
(Applause)
46
158400
3136
(拍手)
02:41
Or if we show it many pictures
and videos and sensor data
47
161560
5016
もしくは 高速道路の運転時における
02:46
from driving on the highway,
48
166600
2536
たくさんの写真、動画
センサー・データを見せれば
02:49
it can actually drive a car
as well as a human being
49
169160
3280
人間と同じように
実際に高速道路で
02:53
on the highway.
50
173360
1656
車を運転することもできます
02:55
And what if we showed
this deep learning network
51
175040
2816
それではもし
ディープラーニングネットワークに
02:57
all the speeches made by President Trump?
52
177880
2400
トランプ大統領のスピーチを
全部見せたら?
03:01
Then this artificially
intelligent President Trump,
53
181680
3000
すると この人工的に
知能を与えられたトランプ大統領は—
03:05
actually the network --
54
185600
2216
実際は ネットワークなんですが—
03:07
(Laughter)
55
187840
1656
(笑)
03:09
can --
56
189520
1216
実際に―
03:10
(Applause)
57
190760
4056
(拍手)
03:14
You like double oxymorons, huh?
58
194840
2336
皆さん 2重の矛盾語法は
お好きでしょう?
03:17
(Laughter)
59
197200
3856
(笑)
03:21
(Applause)
60
201080
6096
(拍手)
03:27
So this network, if given the request
to make a speech about AI,
61
207200
5256
このネットワークに AIに関する
スピーチをリクエストすれば
03:32
he, or it, might say --
62
212480
2640
大統領 というかネットワークは
こう話すでしょう
03:36
(Recording) Donald Trump:
It's a great thing
63
216280
2096
(音再生)
トランプ:AIを活用し
03:38
to build a better world
with artificial intelligence.
64
218400
2936
より良い世界を築くのは
素晴らしいことだ
03:41
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
65
221360
2016
リー:他の言語ではどうでしょう?
03:43
DT: (Speaking Chinese)
66
223400
1816
トランプ:(中国語を話す)
03:45
(Laughter)
67
225240
1496
(笑)
03:46
KFL: You didn't know
he knew Chinese, did you?
68
226760
2160
リー:中国語を話せるなんて
知らなかったでしょう?
03:50
So deep learning has become the core
in the era of AI discovery,
69
230120
5016
ディープラーニングはAIにおける
発見の時代の中核となりました
03:55
and that's led by the US.
70
235160
1816
これを先導するのはアメリカです
03:57
But we're now in the era
of implementation,
71
237000
3256
でも 今や実用化の時代に突入しています
04:00
where what really matters is execution,
product quality, speed and data.
72
240280
5536
実行、商品の品質
スピードやデータが大事な時代です
04:05
And that's where China comes in.
73
245840
2096
そこに中国が台頭してきました
04:07
Chinese entrepreneurs,
74
247960
1576
私が投資家として出資している
中国の起業家たちは
04:09
who I fund as a venture capitalist,
75
249560
1896
04:11
are incredible workers,
76
251480
1736
信じられないほどの働き者で
04:13
amazing work ethic.
77
253240
1936
仕事に対する姿勢には
目を見張ります
04:15
My example in the delivery room is nothing
compared to how hard people work in China.
78
255200
5296
分娩室での私など 中国人の猛烈な
働きぶりに比べたら足元にも及びません
04:20
As an example, one startup
tried to claim work-life balance:
79
260520
3696
例えば ある新興企業は自社の
ワークライフバランスをこう表現しました
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
264240
3696
「弊社は996なので
ぜひ働きに来てください」
04:27
And what does that mean?
81
267960
1256
どういう意味でしょうか?
04:29
It means the work hours
of 9am to 9pm, six days a week.
82
269240
4400
労働時間が 午前9時から午後9時まで
週6日出勤という意味です
04:34
That's contrasted
with other startups that do 997.
83
274960
3280
他の997の新興企業と
比較しているのです
04:39
And the Chinese product quality
has consistently gone up
84
279320
3096
さらに 中国製の商品は
品質がこの10年で
04:42
in the past decade,
85
282440
1696
着実に良くなってきました
04:44
and that's because of
a fiercely competitive environment.
86
284160
4120
競争の激しい環境に
おかれているからです
04:48
In Silicon Valley, entrepreneurs
compete in a very gentlemanly fashion,
87
288760
5896
シリコンバレーでは 起業家たちは
とても紳士的に競争しています
04:54
sort of like in old wars
in which each side took turns
88
294680
3896
昔の戦争で それぞれが
交互に攻撃していたのと
04:58
to fire at each other.
89
298600
1256
似ています
04:59
(Laughter)
90
299880
1056
(笑)
05:00
But in the Chinese environment,
91
300960
2016
しかし中国で起きているのは
05:03
it's truly a gladiatorial
fight to the death.
92
303000
2880
古代ローマの剣闘士のような
やるか やられるかの戦いです
05:06
In such a brutal environment,
entrepreneurs learn to grow very rapidly,
93
306920
6096
そのような厳しい環境で 起業家たちは
急速に成長する方法を学び
05:13
they learn to make their products
better at lightning speed,
94
313040
3936
電光石火の速さで より良い商品を
作ることを学び
05:17
and they learn
to hone their business models
95
317000
2336
ビジネスモデルに磨きをかける
方法を学んでいます
05:19
until they're impregnable.
96
319360
1400
強固な地位を築き上げるまで―
05:21
As a result, great Chinese products
like WeChat and Weibo
97
321400
3856
結果的に WeChatやWeiboのような
中国の素晴らしい発明品は
05:25
are arguably better
98
325280
1416
それに相当するアメリカの
05:26
than the equivalent American products
from Facebook and Twitter.
99
326720
3480
FacebookやTwitterと比べ
優れているのは ほぼ確実でしょう
05:31
And the Chinese market
embraces this change
100
331920
3096
さらに 中国の市場は
この変化を受け入れて
05:35
and accelerated change
and paradigm shifts.
101
335040
3016
変化やパラダイムシフトを
加速させました
05:38
As an example, if any of you go to China,
102
338080
2096
例えば もし皆さんが中国を訪れたら
05:40
you will see it's almost cashless
and credit card-less,
103
340200
4016
現金もクレジットカードも
ほとんど目にしないでしょう
05:44
because that thing that we all
talk about, mobile payment,
104
344240
2736
私達が皆 よく話題にしている
モバイル(スマホ)決済が
05:47
has become the reality in China.
105
347000
2416
中国ではすでに実現しているからです
05:49
In the last year,
106
349440
1296
昨年
05:50
18.8 trillion US dollars
were transacted on mobile internet,
107
350760
5936
スマホ経由のインターネット上で
18.8兆USドルが取引されました
05:56
and that's because
of very robust technologies
108
356720
2936
それを可能にしたのは
裏で支える
05:59
built behind it.
109
359680
1256
強固な技術力です
06:00
It's even bigger than the China GDP.
110
360960
2440
その金額は中国のGDPさえも
超えています
06:04
And this technology, you can say,
how can it be bigger than the GDP?
111
364120
3616
皆さん どうやったらGDPを
超えられるのかと思うでしょう
06:07
Because it includes all transactions:
112
367760
1976
そこに あらゆる取引が
含まれるからです
06:09
wholesale, channels,
retail, online, offline,
113
369760
3776
卸売り、流通ルート、小売り
オンライン・オフライン取引
06:13
going into a shopping mall
or going into a farmers market like this.
114
373560
5056
ショッピングモールや
農家の直売所での買い物もです
06:18
The technology is used
by 700 million people
115
378640
3376
その技術は 商取引だけでなく
互いにお金をやり取りするために
06:22
to pay each other, not just merchants,
116
382040
2056
7億人の人々が利用しています
06:24
so it's peer to peer,
117
384120
1416
個人の直接取引なのです
06:25
and it's almost transaction-fee-free.
118
385560
2680
更に決済費用は ほぼかかりません
06:29
And it's instantaneous,
119
389720
2376
瞬間的にやり取りが可能で
06:32
and it's used everywhere.
120
392120
1440
どこでも使えます
06:34
And finally, the China market is enormous.
121
394320
3376
そして 中国市場は巨大です
06:37
This market is large,
122
397720
1976
市場が大きいので
06:39
which helps give entrepreneurs
more users, more revenue,
123
399720
4496
起業家たちが
顧客を増やし 利益を増やし
06:44
more investment, but most importantly,
124
404240
2336
投資を増やせるのはもちろん
さらに重要なのは
06:46
it gives the entrepreneurs a chance
to collect a huge amount of data
125
406600
4536
起業家たちに
大量のデータを集める機会が与えられ
06:51
which becomes rocket fuel
for the AI engine.
126
411160
2960
それがAIを動かすための起爆剤となる
ということです
06:54
So as a result, the Chinese AI companies
127
414960
2936
だから結果的に 中国のAIの会社は
06:57
have leaped ahead
128
417920
1736
躍進することができました
06:59
so that today, the most valuable companies
129
419680
3096
現在 コンピューターによる画像認識や
07:02
in computer vision, speech recognition,
130
422800
2616
音声認識、音声合成、機械翻訳
ドローンの分野で
07:05
speech synthesis,
machine translation and drones
131
425440
3416
時価総額が最も高い会社は
07:08
are all Chinese companies.
132
428880
1920
全て中国の会社です
07:11
So with the US leading
the era of discovery
133
431400
3216
アメリカが
発見の時代を先導し
07:14
and China leading
the era of implementation,
134
434640
3136
中国が実用化の時代を先導し
07:17
we are now in an amazing age
135
437800
2256
驚くべき時代が実現しています
07:20
where the dual engine
of the two superpowers
136
440080
3256
2つの超大国という
2つの原動力が
07:23
are working together
137
443360
1680
力を合わせ
07:25
to drive the fastest
revolution in technology
138
445960
3656
これまで人類が経験してきた中で
07:29
that we have ever seen as humans.
139
449640
2360
最も急速な技術革命を
引き起こしています
07:32
And this will bring tremendous wealth,
140
452640
2496
そして これは巨大な富を
もたらすでしょう
07:35
unprecedented wealth:
141
455160
1776
かつてない富です
07:36
16 trillion dollars, according to PwC,
142
456960
3896
PwCによれば 2030年に
07:40
in terms of added GDP
to the worldwide GDP by 2030.
143
460880
5376
世界のGDPの総額に
AIが寄与する金額は16兆ドルです
07:46
It will also bring immense challenges
144
466280
2616
仕事がAIに代替される
可能性という意味では
07:48
in terms of potential job replacements.
145
468920
3576
大きな課題もあります
07:52
Whereas in the Industrial Age
146
472520
2160
産業革命期には
仕事がどんどん生み出されました
07:55
it created more jobs
147
475880
1536
07:57
because craftsman jobs were being
decomposed into jobs in the assembly line,
148
477440
5776
熟練した職人の仕事が 組み立てラインの
各工程へと分割されたことで
08:03
so more jobs were created.
149
483240
1976
より多くの仕事が生まれたのです
08:05
But AI completely replaces
the individual jobs
150
485240
4936
ところがAIは組み立てラインの
仕事をすべて
08:10
in the assembly line with robots.
151
490200
2256
ロボットに置き換えてしまいます
08:12
And it's not just in factories,
152
492480
1936
工場だけではありません
08:14
but truckers, drivers
153
494440
2056
トラックや車の運転手
08:16
and even jobs like telesales,
customer service
154
496520
4096
電話セールスや
カスタマーサービスの仕事―
08:20
and hematologists as well as radiologists
155
500640
2976
そして血液学者や
放射線科医もです
08:23
over the next 15 years
156
503640
2096
この先 15年で
08:25
are going to be gradually replaced
157
505760
2536
これらの仕事は徐々に
人工知能に置き換えられていくでしょう
08:28
by artificial intelligence.
158
508320
1440
08:30
And only the creative jobs --
159
510360
2056
そして 創造性を必要とする仕事だけが―
08:32
(Laughter)
160
512440
1976
(笑)
08:34
I have to make myself safe, right?
161
514440
2200
私も安全圏に入らないと
なりませんからね
08:38
Really, the creative jobs
are the ones that are protected,
162
518960
2976
そう 創造的な仕事は
なくせません
08:41
because AI can optimize but not create.
163
521960
3040
なぜならAIは 最適化はできても
創造はできないからです
08:45
But what's more serious
than the loss of jobs
164
525960
3575
しかし 仕事の喪失よりも
もっと深刻なのは
08:49
is the loss of meaning,
165
529559
1777
意義の喪失です
08:51
because the work ethic
in the Industrial Age
166
531360
3136
なぜなら産業革命の仕事観は
08:54
has brainwashed us into thinking
that work is the reason we exist,
167
534520
5616
仕事こそが 私達の存在意義であり
人生の意味を決めるのは仕事であると
09:00
that work defined
the meaning of our lives.
168
540160
2936
私達を洗脳してきたからです
09:03
And I was a prime and willing victim
to that type of workaholic thinking.
169
543120
6296
私はそのような仕事中心の考え方を
自らにあてはめようとする典型でした
09:09
I worked incredibly hard.
170
549440
1616
信じられないほど働きづめでした
09:11
That's why I almost left
my wife in the delivery room,
171
551080
3576
分娩室で妻を置いて
出ていきかけたのも
09:14
that's why I worked 996
alongside my entrepreneurs.
172
554680
4176
投資した起業家たちと共に
996で働いたのも そのためです
09:18
And that obsession that I had with work
173
558880
4416
ところが 私の仕事への執着は
09:23
ended abruptly a few years ago
174
563320
3056
数年前 突然終わりを迎えました
09:26
when I was diagnosed
with fourth stage lymphoma.
175
566400
3920
ステージ4の悪性リンパ腫と
診断されたのです
09:31
The PET scan here shows
over 20 malignant tumors
176
571480
4136
このPET検査の画像は
20以上の悪性腫瘍が火の玉のように
09:35
jumping out like fireballs,
177
575640
2176
広がる様子を示しています
09:37
melting away my ambition.
178
577840
2576
それは私の野心を溶かし去りました
09:40
But more importantly,
179
580440
1456
しかし それ以上に大切なのは
09:41
it helped me reexamine my life.
180
581920
2736
私が人生を見つめ直す
転機になったことです
09:44
Knowing that I may only have
a few months to live
181
584680
3096
あと数か月の命かもしれないと
知ったことで
09:47
caused me to see how foolish it was
182
587800
2936
どれだけ懸命に働き
成果を得たかを
09:50
for me to base my entire self-worth
183
590760
3576
自分の価値の基準とするのは
09:54
on how hard I worked
and the accomplishments from hard work.
184
594360
4040
愚かなことだと
気づきました
09:59
My priorities were
completely out of order.
185
599320
2976
私の優先順位は
まったく間違っていました
10:02
I neglected my family.
186
602320
1600
家族をおろそかにしていました
10:05
My father had passed away,
187
605000
1416
父は亡くなっていましたが
10:06
and I never had a chance
to tell him I loved him.
188
606440
2800
大切に想っていると
伝えたことはありませんでした
10:10
My mother had dementia
and no longer recognized me,
189
610120
3736
母は認知症で 私のことを
もう息子だと分かってくれません
10:13
and my children had grown up.
190
613880
1920
子供達の成長にも
立ち会えませんでした
10:16
During my chemotherapy,
191
616400
1656
化学療法を受けていた頃
10:18
I read a book by Bronnie Ware
192
618080
2456
ブロニー・ウェアの本を読みました
10:20
who talked about dying wishes and regrets
of the people in the deathbed.
193
620560
5496
死の床にある人々の
最期の願いや後悔を書いた本です
10:26
She found that facing death,
194
626080
2256
彼女は 人は死の間際に
10:28
nobody regretted that they didn't
work hard enough in this life.
195
628360
3600
「もっと懸命に働いていれば」と
後悔することなどないと知りました
10:32
They only regretted that they didn't
spend enough time with their loved ones
196
632880
5176
後悔するのは 愛する人たちと
もっと一緒にいればよかったとか
10:38
and that they didn't spread their love.
197
638080
2760
大切に想う気持ちを
伝えていればということだけでした
10:42
So I am fortunately today in remission.
198
642400
4536
幸いなことに
現在私の腫瘍は寛解しています
10:46
(Applause)
199
646960
6856
(拍手)
10:53
So I can be back at TED again
200
653840
1976
だからまたTEDに戻って
10:55
to share with you
that I have changed my ways.
201
655840
3376
生き方を変えたことを
皆さんにお伝えできます
10:59
I now only work 965 --
202
659240
2760
私は今は965しか働きません
11:03
occasionally 996, but usually 965.
203
663200
3976
たまに996ですが 普段は965です
11:07
I moved closer to my mother,
204
667200
1896
母の近くに引っ越し
11:09
my wife usually travels with me,
205
669120
2456
たいてい妻を
私の出張先に連れて行きます
11:11
and when my kids have vacation,
if they don't come home, I go to them.
206
671600
3816
子供達が休みに入って
実家に戻らなければ 私が会いに行きます
11:15
So it's a new form of life
207
675440
2456
この新しい生き方が
11:17
that helped me recognize
208
677920
1816
自分にとって
11:19
how important it is that love is for me,
209
679760
3176
愛がどれほど大切か
気づかせてくれました
11:22
and facing death
helped me change my life,
210
682960
3416
死に直面して
私の人生は変わりましたが
11:26
but it also helped me see a new way
211
686400
2456
そのおかげで AIが
人類にどれだけ影響を与え
11:28
of how AI should impact mankind
212
688880
3776
人類と共にどう働き
どう共存すべきか
11:32
and work and coexist with mankind,
213
692680
2480
新たな視点を得られました
11:36
that really, AI is taking away
a lot of routine jobs,
214
696680
4496
AIは実際に 単純労働を
どんどん奪っていますが
11:41
but routine jobs are not what we're about.
215
701200
3656
そういう仕事が
私達の全てではありません
11:44
Why we exist is love.
216
704880
2256
私達の存在理由は愛です
11:47
When we hold our newborn baby,
217
707160
2096
私達が生まれたばかりの
赤ちゃんを抱く時
11:49
love at first sight,
218
709280
1496
一目で愛を感じます
11:50
or when we help someone in need,
219
710800
1776
困っている人を助ける時
11:52
humans are uniquely able
to give and receive love,
220
712600
4256
人間だけが 愛を与え
受けとめることができます
11:56
and that's what differentiates us from AI.
221
716880
2800
それが私達とAIとの違いです
12:00
Despite what science fiction may portray,
222
720800
2696
SFが描くものとは違って
12:03
I can responsibly tell you
that AI has no love.
223
723520
3736
AIは愛情を持たないと
自信をもって言えます
12:07
When AlphaGo defeated
the world champion Ke Jie,
224
727280
3536
アルファ碁が世界王者
柯潔に勝った時
12:10
while Ke Jie was crying
and loving the game of go,
225
730840
3096
柯潔が涙を流し
囲碁を愛おしんでいたのに対し
12:13
AlphaGo felt no happiness from winning
226
733960
3176
アルファ碁は
勝利したことに何も幸せを感じず
12:17
and certainly no desire
to hug a loved one.
227
737160
4480
もちろん 愛する人を
抱擁したいとも思いませんでした
12:23
So how do we differentiate ourselves
228
743600
2656
では AIの時代に私達人間は
12:26
as humans in the age of AI?
229
746280
2536
AIとの違いを
どう打ち出せばいいのでしょう?
12:28
We talked about the axis of creativity,
230
748840
3096
先程 創造性の有無について
お話ししました
12:31
and certainly that is one possibility,
231
751960
2856
もちろん それも1つの
可能性ですが
12:34
and now we introduce a new axis
232
754840
2296
更に 新しい視点を
紹介したいと思います
12:37
that we can call compassion,
love, or empathy.
233
757160
3616
思いやり、愛、共感力と
私達が呼んでいるものです
12:40
Those are things that AI cannot do.
234
760800
2576
これらはAIにないものです
12:43
So as AI takes away the routine jobs,
235
763400
2816
AIが単純労働を奪っていく一方で
12:46
I like to think we can, we should
and we must create jobs of compassion.
236
766240
4960
人間は 思いやりのある仕事を作れるし
そうすべきだと考えたいのです
12:51
You might ask how many of those there are,
237
771800
2336
そんな仕事がいくつあるのかと
思うかもしれませんが
12:54
but I would ask you:
238
774160
1616
考えてみてください
12:55
Do you not think that we are going
to need a lot of social workers
239
775800
3816
その転換を実行していくために
たくさんのソーシャルワーカーが
12:59
to help us make this transition?
240
779640
1600
必要になると思いませんか?
13:01
Do you not think we need
a lot of compassionate caregivers
241
781960
3256
より多くの人により多くの医療を
届けるために
13:05
to give more medical care to more people?
242
785240
2696
思いやりのある介護士が
大勢必要になると思いませんか?
13:07
Do you not think we're going to need
10 times more teachers
243
787960
3256
子供達がこの素晴らしい新世界で
13:11
to help our children find their way
244
791240
2776
生き抜き成功するために
13:14
to survive and thrive
in this brave new world?
245
794040
3256
教師の数を10倍にするべきだと
思いませんか?
13:17
And with all the newfound wealth,
246
797320
2440
新しく得られた富で
13:19
should we not also make
labors of love into careers
247
799800
4536
お年寄りへの付き添いや
13:24
and let elderly accompaniment
248
804360
2696
ホームスクール(通学しない家庭教育)などの
13:27
or homeschooling become careers also?
249
807080
3496
愛情を必要とする労働を
新たに職業とするべきではないですか?
13:30
(Applause)
250
810600
5280
(拍手)
13:36
This graph is surely not perfect,
251
816800
2256
このグラフはもちろん
完璧ではありませんが
13:39
but it points at four ways
that we can work with AI.
252
819080
3536
AIと共存していく道を
4つ示しています
13:42
AI will come and take away
the routine jobs
253
822640
3576
いずれAIが存在感を増して
単純労働を担うようになると
13:46
and in due time, we will be thankful.
254
826240
2040
私達は感謝するでしょう
13:49
AI will become great tools
for the creatives
255
829000
3096
また AIは創造性を伴う職業では
素晴らしい道具になります
13:52
so that scientists, artists,
musicians and writers
256
832120
3656
科学者、アーティスト
音楽家、作家などが
13:55
can be even more creative.
257
835800
1600
更に創造性豊かになれるでしょう
13:58
AI will work with humans
as analytical tools
258
838120
5376
AIは分析ツールとして人間と協働し
14:03
that humans can wrap their warmth around
259
843520
2696
私達がAIを人間的な温かみで
包んでやることで
14:06
for the high-compassion jobs.
260
846240
1896
思いやりが必要な仕事に利用できます
14:08
And we can always differentiate ourselves
261
848160
2656
そして私達は
14:10
with the uniquely capable jobs
262
850840
1816
思いやりと創造性の
両方が求められる―
14:12
that are both compassionate and creative,
263
852680
3616
独自の能力が必要な職業で
代替のきかない頭と心を活用し
14:16
using and leveraging
our irreplaceable brains and hearts.
264
856320
5176
常にAIと差別化することができます
14:21
So there you have it:
265
861520
1296
さあ 皆さんの手には
14:22
a blueprint of coexistence
for humans and AI.
266
862840
3640
人間とAIの共生に向けた
設計図があります
14:27
AI is serendipity.
267
867400
1816
AIは幸せをもたらしてくれます
14:29
It is here to liberate us
from routine jobs,
268
869240
2976
単純労働から私達を解放し
14:32
and it is here to remind us
what it is that makes us human.
269
872240
3680
私達を人間たらしめるものは何かに
気づかせてくれます
14:36
So let us choose to embrace AI
and to love one another.
270
876440
3976
AIを受け入れることを選び
お互いに愛を持って接しましょう
14:40
Thank you.
271
880440
1216
ありがとうございました
14:41
(Applause)
272
881680
6160
(拍手)
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