How AI can save our humanity | Kai-Fu Lee

翻訳: Yumi Urushihara 校正: Kazunori Akashi

I'm going to talk about how AI and mankind can coexist,

AIと人類は共生できる という話をしたいと思います

but first, we have to rethink about our human values.

でも その前に人間の価値観を 問い直す必要があります

So let me first make a confession about my errors in my values.

まず初めに 私の過ちについて 告白させてください

It was 11 o'clock, December 16, 1991.

それは 1991年12月16日の 午前11時のことでした

I was about to become a father for the first time.

私は 初めて父親に なろうとしていました

My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed

妻のシェンリンは 病院のベッドに横たわり

going through a very difficult 12-hour labor.

12時間にわたって とても苦しい 陣痛に耐えていました

I sat by her bedside

私は彼女のベッドの脇に座り

but looked anxiously at my watch,

心配そうに時計を見ていました

and I knew something that she didn't.

妻には伝えていませんでしたが

I knew that if in one hour,

あと１時間以内に

our child didn't come,

子供が生まれなければ

I was going to leave her there

彼女をそこに残し

and go back to work

職場に戻って

and make a presentation about AI

AIについてプレゼンすることに なっていました

to my boss, Apple's CEO.

相手は私の上司 アップル社のCEOです

Fortunately, my daughter was born at 11:30 --

幸い 娘は11時半に生まれました

(Laughter)

（笑）

(Applause)

（拍手）

sparing me from doing the unthinkable,

私は やってはならないことを せずに済みました

and to this day, I am so sorry

今でも 家族への愛情より

for letting my work ethic take precedence over love for my family.

仕事を優先させてしまったことを 後悔しています

(Applause)

（拍手）

My AI talk, however, went off brilliantly.

ただ AIのプレゼンは成功しました

(Laughter)

（笑）

Apple loved my work and decided to announce it

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

at TED1992,

TED1992において―

26 years ago on this very stage.

26年前 まさにこのステージ上でした

I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI,

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

and so did the "Wall Street Journal" on the following day.

翌日の『ウォール・ストリート・ ジャーナル』も同意見でした

But as far as discoveries went,

ただ 発見という意味では

it turned out,

私の業績は 結局

I didn't discover India, or America.

インドやアメリカ大陸級ではなく

Perhaps I discovered a little island off of Portugal.

ポルトガル沖の小島程度でしょう

But the AI era of discovery continued,

その一方で 発見の時代は続き

and more scientists poured their souls into it.

更に多くの科学者が AIに打ち込むようになりました

About 10 years ago, the grand AI discovery

10年ほど前 ３人の北米の 科学者の手によって

was made by three North American scientists,

AIについての重大な発見がありました

and it's known as deep learning.

ディープラーニングです

Deep learning is a technology that can take a huge amount of data

ディープラーニングとは ひとつの領域に関する

within one single domain

大量のデータを取り込み

and learn to predict or decide at superhuman accuracy.

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

For example, if we show the deep learning network

例えば ディープラーニングの ネットワークに

a massive number of food photos,

大量の食べ物の写真を 見せたとしましょう

it can recognize food

それは食べ物を識別し

such as hot dog or no hot dog.

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

(Applause)

（拍手）

Or if we show it many pictures and videos and sensor data

もしくは 高速道路の運転時における

from driving on the highway,

たくさんの写真、動画 センサー・データを見せれば

it can actually drive a car as well as a human being

人間と同じように 実際に高速道路で

on the highway.

車を運転することもできます

And what if we showed this deep learning network

それではもし ディープラーニングネットワークに

all the speeches made by President Trump?

トランプ大統領のスピーチを 全部見せたら？

Then this artificially intelligent President Trump,

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—

actually the network --

実際は ネットワークなんですが—

(Laughter)

（笑）

can --

実際に―

(Applause)

（拍手）

You like double oxymorons, huh?

皆さん ２重の矛盾語法は お好きでしょう？

(Laughter)

（笑）

(Applause)

（拍手）

So this network, if given the request to make a speech about AI,

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

he, or it, might say --

大統領 というかネットワークは こう話すでしょう

(Recording) Donald Trump: It's a great thing

（音再生） トランプ：AIを活用し

to build a better world with artificial intelligence.

より良い世界を築くのは 素晴らしいことだ

Kai-Fu Lee: And maybe in another language?

リー：他の言語ではどうでしょう？

DT: (Speaking Chinese)

トランプ：（中国語を話す）

(Laughter)

（笑）

KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?

リー：中国語を話せるなんて 知らなかったでしょう？

So deep learning has become the core in the era of AI discovery,

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

and that's led by the US.

これを先導するのはアメリカです

But we're now in the era of implementation,

でも 今や実用化の時代に突入しています

where what really matters is execution, product quality, speed and data.

実行、商品の品質 スピードやデータが大事な時代です

And that's where China comes in.

そこに中国が台頭してきました

Chinese entrepreneurs,

私が投資家として出資している 中国の起業家たちは

who I fund as a venture capitalist,

are incredible workers,

信じられないほどの働き者で

amazing work ethic.

仕事に対する姿勢には 目を見張ります

My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.

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

As an example, one startup tried to claim work-life balance:

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

"Come work for us because we are 996."

「弊社は996なので ぜひ働きに来てください」

And what does that mean?

どういう意味でしょうか？

It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.

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

That's contrasted with other startups that do 997.

他の997の新興企業と 比較しているのです

And the Chinese product quality has consistently gone up

さらに 中国製の商品は 品質がこの10年で

in the past decade,

着実に良くなってきました

and that's because of a fiercely competitive environment.

競争の激しい環境に おかれているからです

In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,

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

sort of like in old wars in which each side took turns

昔の戦争で それぞれが 交互に攻撃していたのと

to fire at each other.

似ています

(Laughter)

（笑）

But in the Chinese environment,

しかし中国で起きているのは

it's truly a gladiatorial fight to the death.

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

In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,

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

they learn to make their products better at lightning speed,

電光石火の速さで より良い商品を 作ることを学び

and they learn to hone their business models

ビジネスモデルに磨きをかける 方法を学んでいます

until they're impregnable.

強固な地位を築き上げるまで―

As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo

結果的に WeChatやWeiboのような 中国の素晴らしい発明品は

are arguably better

それに相当するアメリカの

than the equivalent American products from Facebook and Twitter.

FacebookやTwitterと比べ 優れているのは ほぼ確実でしょう

And the Chinese market embraces this change

さらに 中国の市場は この変化を受け入れて

and accelerated change and paradigm shifts.

変化やパラダイムシフトを 加速させました

As an example, if any of you go to China,

例えば もし皆さんが中国を訪れたら

you will see it's almost cashless and credit card-less,

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

because that thing that we all talk about, mobile payment,

私達が皆 よく話題にしている モバイル（スマホ）決済が

has become the reality in China.

中国ではすでに実現しているからです

In the last year,

昨年

18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,

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

and that's because of very robust technologies

それを可能にしたのは 裏で支える

built behind it.

強固な技術力です

It's even bigger than the China GDP.

その金額は中国のGDPさえも 超えています

And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?

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

Because it includes all transactions:

そこに あらゆる取引が 含まれるからです

wholesale, channels, retail, online, offline,

卸売り、流通ルート、小売り オンライン・オフライン取引

going into a shopping mall or going into a farmers market like this.

ショッピングモールや 農家の直売所での買い物もです

The technology is used by 700 million people

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

to pay each other, not just merchants,

７億人の人々が利用しています

so it's peer to peer,

個人の直接取引なのです

and it's almost transaction-fee-free.

更に決済費用は ほぼかかりません

And it's instantaneous,

瞬間的にやり取りが可能で

and it's used everywhere.

どこでも使えます

And finally, the China market is enormous.

そして 中国市場は巨大です

This market is large,

市場が大きいので

which helps give entrepreneurs more users, more revenue,

起業家たちが 顧客を増やし 利益を増やし

more investment, but most importantly,

投資を増やせるのはもちろん さらに重要なのは

it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data

起業家たちに 大量のデータを集める機会が与えられ

which becomes rocket fuel for the AI engine.

それがAIを動かすための起爆剤となる ということです

So as a result, the Chinese AI companies

だから結果的に 中国のAIの会社は

have leaped ahead

躍進することができました

so that today, the most valuable companies

現在 コンピューターによる画像認識や

in computer vision, speech recognition,

音声認識、音声合成、機械翻訳 ドローンの分野で

speech synthesis, machine translation and drones

時価総額が最も高い会社は

are all Chinese companies.

全て中国の会社です

So with the US leading the era of discovery

アメリカが 発見の時代を先導し

and China leading the era of implementation,

中国が実用化の時代を先導し

we are now in an amazing age

驚くべき時代が実現しています

where the dual engine of the two superpowers

２つの超大国という ２つの原動力が

are working together

力を合わせ

to drive the fastest revolution in technology

これまで人類が経験してきた中で

that we have ever seen as humans.

最も急速な技術革命を 引き起こしています

And this will bring tremendous wealth,

そして これは巨大な富を もたらすでしょう

unprecedented wealth:

かつてない富です

16 trillion dollars, according to PwC,

PwCによれば 2030年に

in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.

世界のGDPの総額に AIが寄与する金額は16兆ドルです

It will also bring immense challenges

仕事がAIに代替される 可能性という意味では

in terms of potential job replacements.

大きな課題もあります

Whereas in the Industrial Age

産業革命期には 仕事がどんどん生み出されました

it created more jobs

because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line,

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

so more jobs were created.

より多くの仕事が生まれたのです

But AI completely replaces the individual jobs

ところがAIは組み立てラインの 仕事をすべて

in the assembly line with robots.

ロボットに置き換えてしまいます

And it's not just in factories,

工場だけではありません

but truckers, drivers

トラックや車の運転手

and even jobs like telesales, customer service

電話セールスや カスタマーサービスの仕事―

and hematologists as well as radiologists

そして血液学者や 放射線科医もです

over the next 15 years

この先 15年で

are going to be gradually replaced

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

by artificial intelligence.

And only the creative jobs --

そして 創造性を必要とする仕事だけが―

(Laughter)

（笑）

I have to make myself safe, right?

私も安全圏に入らないと なりませんからね

Really, the creative jobs are the ones that are protected,

そう 創造的な仕事は なくせません

because AI can optimize but not create.

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

But what's more serious than the loss of jobs

しかし 仕事の喪失よりも もっと深刻なのは

is the loss of meaning,

意義の喪失です

because the work ethic in the Industrial Age

なぜなら産業革命の仕事観は

has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist,

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

that work defined the meaning of our lives.

私達を洗脳してきたからです

And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking.

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

I worked incredibly hard.

信じられないほど働きづめでした

That's why I almost left my wife in the delivery room,

分娩室で妻を置いて 出ていきかけたのも

that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.

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

And that obsession that I had with work

ところが 私の仕事への執着は

ended abruptly a few years ago

数年前 突然終わりを迎えました

when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.

ステージ４の悪性リンパ腫と 診断されたのです

The PET scan here shows over 20 malignant tumors

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

jumping out like fireballs,

広がる様子を示しています

melting away my ambition.

それは私の野心を溶かし去りました

But more importantly,

しかし それ以上に大切なのは

it helped me reexamine my life.

私が人生を見つめ直す 転機になったことです

Knowing that I may only have a few months to live

あと数か月の命かもしれないと 知ったことで

caused me to see how foolish it was

どれだけ懸命に働き 成果を得たかを

for me to base my entire self-worth

自分の価値の基準とするのは

on how hard I worked and the accomplishments from hard work.

愚かなことだと 気づきました

My priorities were completely out of order.

私の優先順位は まったく間違っていました

I neglected my family.

家族をおろそかにしていました

My father had passed away,

父は亡くなっていましたが

and I never had a chance to tell him I loved him.

大切に想っていると 伝えたことはありませんでした

My mother had dementia and no longer recognized me,

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

and my children had grown up.

子供達の成長にも 立ち会えませんでした

During my chemotherapy,

化学療法を受けていた頃

I read a book by Bronnie Ware

ブロニー・ウェアの本を読みました

who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.

死の床にある人々の 最期の願いや後悔を書いた本です

She found that facing death,

彼女は 人は死の間際に

nobody regretted that they didn't work hard enough in this life.

「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

They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones

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

and that they didn't spread their love.

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

So I am fortunately today in remission.

幸いなことに 現在私の腫瘍は寛解しています

(Applause)

（拍手）

So I can be back at TED again

だからまたTEDに戻って

to share with you that I have changed my ways.

生き方を変えたことを 皆さんにお伝えできます

I now only work 965 --

私は今は965しか働きません

occasionally 996, but usually 965.

たまに996ですが 普段は965です

I moved closer to my mother,

母の近くに引っ越し

my wife usually travels with me,

たいてい妻を 私の出張先に連れて行きます

and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them.

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

So it's a new form of life

この新しい生き方が

that helped me recognize

自分にとって

how important it is that love is for me,

愛がどれほど大切か 気づかせてくれました

and facing death helped me change my life,

死に直面して 私の人生は変わりましたが

but it also helped me see a new way

そのおかげで AIが 人類にどれだけ影響を与え

of how AI should impact mankind

人類と共にどう働き どう共存すべきか

and work and coexist with mankind,

新たな視点を得られました

that really, AI is taking away a lot of routine jobs,

AIは実際に 単純労働を どんどん奪っていますが

but routine jobs are not what we're about.

そういう仕事が 私達の全てではありません

Why we exist is love.

私達の存在理由は愛です

When we hold our newborn baby,

私達が生まれたばかりの 赤ちゃんを抱く時

love at first sight,

一目で愛を感じます

or when we help someone in need,

困っている人を助ける時

humans are uniquely able to give and receive love,

人間だけが 愛を与え 受けとめることができます

and that's what differentiates us from AI.

それが私達とAIとの違いです

Despite what science fiction may portray,

SFが描くものとは違って

I can responsibly tell you that AI has no love.

AIは愛情を持たないと 自信をもって言えます

When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,

アルファ碁が世界王者 柯潔に勝った時

while Ke Jie was crying and loving the game of go,

柯潔が涙を流し 囲碁を愛おしんでいたのに対し

AlphaGo felt no happiness from winning

アルファ碁は 勝利したことに何も幸せを感じず

and certainly no desire to hug a loved one.

もちろん 愛する人を 抱擁したいとも思いませんでした

So how do we differentiate ourselves

では AIの時代に私達人間は

as humans in the age of AI?

AIとの違いを どう打ち出せばいいのでしょう？

We talked about the axis of creativity,

先程 創造性の有無について お話ししました

and certainly that is one possibility,

もちろん それも１つの 可能性ですが

and now we introduce a new axis

更に 新しい視点を 紹介したいと思います

that we can call compassion, love, or empathy.

思いやり、愛、共感力と 私達が呼んでいるものです

Those are things that AI cannot do.

これらはAIにないものです

So as AI takes away the routine jobs,

AIが単純労働を奪っていく一方で

I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.

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

You might ask how many of those there are,

そんな仕事がいくつあるのかと 思うかもしれませんが

but I would ask you:

考えてみてください

Do you not think that we are going to need a lot of social workers

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

to help us make this transition?

必要になると思いませんか？

Do you not think we need a lot of compassionate caregivers

より多くの人により多くの医療を 届けるために

to give more medical care to more people?

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？

Do you not think we're going to need 10 times more teachers

子供達がこの素晴らしい新世界で

to help our children find their way

生き抜き成功するために

to survive and thrive in this brave new world?

教師の数を10倍にするべきだと 思いませんか？

And with all the newfound wealth,

新しく得られた富で

should we not also make labors of love into careers

お年寄りへの付き添いや

and let elderly accompaniment

ホームスクール（通学しない家庭教育）などの

or homeschooling become careers also?

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？

(Applause)

（拍手）

This graph is surely not perfect,

このグラフはもちろん 完璧ではありませんが

but it points at four ways that we can work with AI.

AIと共存していく道を ４つ示しています

AI will come and take away the routine jobs

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

and in due time, we will be thankful.

私達は感謝するでしょう

AI will become great tools for the creatives

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

so that scientists, artists, musicians and writers

科学者、アーティスト 音楽家、作家などが

can be even more creative.

更に創造性豊かになれるでしょう

AI will work with humans as analytical tools

AIは分析ツールとして人間と協働し

that humans can wrap their warmth around

私達がAIを人間的な温かみで 包んでやることで

for the high-compassion jobs.

思いやりが必要な仕事に利用できます

And we can always differentiate ourselves

そして私達は

with the uniquely capable jobs

思いやりと創造性の 両方が求められる―

that are both compassionate and creative,

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

using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.

常にAIと差別化することができます

So there you have it:

さあ 皆さんの手には

a blueprint of coexistence for humans and AI.

人間とAIの共生に向けた 設計図があります

AI is serendipity.

AIは幸せをもたらしてくれます

It is here to liberate us from routine jobs,

単純労働から私達を解放し

and it is here to remind us what it is that makes us human.

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

So let us choose to embrace AI and to love one another.

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

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

（拍手）