I'm going to talk about how AI and mankind can coexist, but first, we have to rethink about our human values. So let me first make a confession about my errors in my values.
AIと人類は共生できる という話をしたいと思います でも その前に人間の価値観を 問い直す必要があります 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. I was about to become a father for the first time. My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed going through a very difficult 12-hour labor. I sat by her bedside but looked anxiously at my watch, and I knew something that she didn't. I knew that if in one hour, our child didn't come, I was going to leave her there and go back to work and make a presentation about AI to my boss, Apple's CEO. Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
それは 1991年12月16日の 午前11時のことでした 私は 初めて父親に なろうとしていました 妻のシェンリンは 病院のベッドに横たわり 12時間にわたって とても苦しい 陣痛に耐えていました 私は彼女のベッドの脇に座り 心配そうに時計を見ていました 妻には伝えていませんでしたが あと1時間以内に 子供が生まれなければ 彼女をそこに残し 職場に戻って AIについてプレゼンすることに なっていました 相手は私の上司 アップル社のCEOです 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, and to this day, I am so sorry for letting my work ethic take precedence over love for my family.
私は やってはならないことを せずに済みました 今でも 家族への愛情より 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 at TED1992, 26 years ago on this very stage. I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI, and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
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 TED1992において― 26年前 まさにこのステージ上でした 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 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, it turned out, I didn't discover India, or America. Perhaps I discovered a little island off of Portugal. But the AI era of discovery continued, and more scientists poured their souls into it. About 10 years ago, the grand AI discovery was made by three North American scientists, and it's known as deep learning.
ただ 発見という意味では 私の業績は 結局 インドやアメリカ大陸級ではなく ポルトガル沖の小島程度でしょう その一方で 発見の時代は続き 更に多くの科学者が AIに打ち込むようになりました 10年ほど前 3人の北米の 科学者の手によって AIについての重大な発見がありました ディープラーニングです
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data within one single domain and learn to predict or decide at superhuman accuracy. For example, if we show the deep learning network a massive number of food photos, it can recognize food such as hot dog or no hot dog.
ディープラーニングとは ひとつの領域に関する 大量のデータを取り込み 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 例えば ディープラーニングの ネットワークに 大量の食べ物の写真を 見せたとしましょう それは食べ物を識別し 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 from driving on the highway, it can actually drive a car as well as a human being on the highway. And what if we showed this deep learning network all the speeches made by President Trump? Then this artificially intelligent President Trump, actually the network --
もしくは 高速道路の運転時における たくさんの写真、動画 センサー・データを見せれば 人間と同じように 実際に高速道路で 車を運転することもできます それではもし ディープラーニングネットワークに トランプ大統領のスピーチを 全部見せたら? 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— 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, he, or it, might say --
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 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 to build a better world with artificial intelligence.
(音再生) トランプ:AIを活用し 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, and that's led by the US. But we're now in the era of implementation, where what really matters is execution, product quality, speed and data. And that's where China comes in. Chinese entrepreneurs, who I fund as a venture capitalist, are incredible workers, amazing work ethic. My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China. As an example, one startup tried to claim work-life balance: "Come work for us because we are 996." And what does that mean? It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week. That's contrasted with other startups that do 997.
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 これを先導するのはアメリカです でも 今や実用化の時代に突入しています 実行、商品の品質 スピードやデータが大事な時代です そこに中国が台頭してきました 私が投資家として出資している 中国の起業家たちは 信じられないほどの働き者で 仕事に対する姿勢には 目を見張ります 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 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 「弊社は996なので ぜひ働きに来てください」 どういう意味でしょうか? 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 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 in the past decade, and that's because of a fiercely competitive environment. In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion, sort of like in old wars in which each side took turns to fire at each other.
さらに 中国製の商品は 品質がこの10年で 着実に良くなってきました 競争の激しい環境に おかれているからです 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 昔の戦争で それぞれが 交互に攻撃していたのと 似ています
(Laughter)
(笑)
But in the Chinese environment, it's truly a gladiatorial fight to the death. In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly, they learn to make their products better at lightning speed, and they learn to hone their business models until they're impregnable. As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo are arguably better than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
しかし中国で起きているのは 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 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 電光石火の速さで より良い商品を 作ることを学び ビジネスモデルに磨きをかける 方法を学んでいます 強固な地位を築き上げるまで― 結果的に WeChatやWeiboのような 中国の素晴らしい発明品は それに相当するアメリカの 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 and accelerated change and paradigm shifts. As an example, if any of you go to China, you will see it's almost cashless and credit card-less, because that thing that we all talk about, mobile payment, has become the reality in China. In the last year, 18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet, and that's because of very robust technologies built behind it. It's even bigger than the China GDP. And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP? Because it includes all transactions: wholesale, channels, retail, online, offline, going into a shopping mall or going into a farmers market like this. The technology is used by 700 million people to pay each other, not just merchants, so it's peer to peer, and it's almost transaction-fee-free. And it's instantaneous, and it's used everywhere. And finally, the China market is enormous. This market is large, which helps give entrepreneurs more users, more revenue, more investment, but most importantly, it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data which becomes rocket fuel for the AI engine. So as a result, the Chinese AI companies have leaped ahead so that today, the most valuable companies in computer vision, speech recognition, speech synthesis, machine translation and drones are all Chinese companies.
さらに 中国の市場は この変化を受け入れて 変化やパラダイムシフトを 加速させました 例えば もし皆さんが中国を訪れたら 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 私達が皆 よく話題にしている モバイル(スマホ)決済が 中国ではすでに実現しているからです 昨年 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 それを可能にしたのは 裏で支える 強固な技術力です その金額は中国のGDPさえも 超えています 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 そこに あらゆる取引が 含まれるからです 卸売り、流通ルート、小売り オンライン・オフライン取引 ショッピングモールや 農家の直売所での買い物もです 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 7億人の人々が利用しています 個人の直接取引なのです 更に決済費用は ほぼかかりません 瞬間的にやり取りが可能で どこでも使えます そして 中国市場は巨大です 市場が大きいので 起業家たちが 顧客を増やし 利益を増やし 投資を増やせるのはもちろん さらに重要なのは 起業家たちに 大量のデータを集める機会が与えられ それがAIを動かすための起爆剤となる ということです だから結果的に 中国のAIの会社は 躍進することができました 現在 コンピューターによる画像認識や 音声認識、音声合成、機械翻訳 ドローンの分野で 時価総額が最も高い会社は 全て中国の会社です
So with the US leading the era of discovery and China leading the era of implementation, we are now in an amazing age where the dual engine of the two superpowers are working together to drive the fastest revolution in technology that we have ever seen as humans. And this will bring tremendous wealth, unprecedented wealth: 16 trillion dollars, according to PwC, in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030. It will also bring immense challenges in terms of potential job replacements. Whereas in the Industrial Age it created more jobs because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line, so more jobs were created. But AI completely replaces the individual jobs in the assembly line with robots. And it's not just in factories, but truckers, drivers and even jobs like telesales, customer service and hematologists as well as radiologists over the next 15 years are going to be gradually replaced by artificial intelligence. And only the creative jobs --
アメリカが 発見の時代を先導し 中国が実用化の時代を先導し 驚くべき時代が実現しています 2つの超大国という 2つの原動力が 力を合わせ これまで人類が経験してきた中で 最も急速な技術革命を 引き起こしています そして これは巨大な富を もたらすでしょう かつてない富です PwCによれば 2030年に 世界のGDPの総額に AIが寄与する金額は16兆ドルです 仕事がAIに代替される 可能性という意味では 大きな課題もあります 産業革命期には 仕事がどんどん生み出されました 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 より多くの仕事が生まれたのです ところがAIは組み立てラインの 仕事をすべて ロボットに置き換えてしまいます 工場だけではありません トラックや車の運転手 電話セールスや カスタマーサービスの仕事― そして血液学者や 放射線科医もです この先 15年で 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 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? Really, the creative jobs are the ones that are protected, because AI can optimize but not create.
私も安全圏に入らないと なりませんからね そう 創造的な仕事は なくせません 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 is the loss of meaning, because the work ethic in the Industrial Age has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist, that work defined the meaning of our lives. And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking. I worked incredibly hard. That's why I almost left my wife in the delivery room, that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs. And that obsession that I had with work ended abruptly a few years ago when I was diagnosed with fourth stage lymphoma. The PET scan here shows over 20 malignant tumors jumping out like fireballs, melting away my ambition. But more importantly, it helped me reexamine my life. Knowing that I may only have a few months to live caused me to see how foolish it was for me to base my entire self-worth on how hard I worked and the accomplishments from hard work. My priorities were completely out of order. I neglected my family. My father had passed away, and I never had a chance to tell him I loved him. My mother had dementia and no longer recognized me, and my children had grown up.
しかし 仕事の喪失よりも もっと深刻なのは 意義の喪失です なぜなら産業革命の仕事観は 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 私達を洗脳してきたからです 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 信じられないほど働きづめでした 分娩室で妻を置いて 出ていきかけたのも 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 ところが 私の仕事への執着は 数年前 突然終わりを迎えました ステージ4の悪性リンパ腫と 診断されたのです 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 広がる様子を示しています それは私の野心を溶かし去りました しかし それ以上に大切なのは 私が人生を見つめ直す 転機になったことです あと数か月の命かもしれないと 知ったことで どれだけ懸命に働き 成果を得たかを 自分の価値の基準とするのは 愚かなことだと 気づきました 私の優先順位は まったく間違っていました 家族をおろそかにしていました 父は亡くなっていましたが 大切に想っていると 伝えたことはありませんでした 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 子供達の成長にも 立ち会えませんでした
During my chemotherapy, I read a book by Bronnie Ware who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed. She found that facing death, nobody regretted that they didn't work hard enough in this life. They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones and that they didn't spread their love.
化学療法を受けていた頃 ブロニー・ウェアの本を読みました 死の床にある人々の 最期の願いや後悔を書いた本です 彼女は 人は死の間際に 「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 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 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 to share with you that I have changed my ways. I now only work 965 -- occasionally 996, but usually 965. I moved closer to my mother, my wife usually travels with me, and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them. So it's a new form of life that helped me recognize how important it is that love is for me, and facing death helped me change my life, but it also helped me see a new way of how AI should impact mankind and work and coexist with mankind, that really, AI is taking away a lot of routine jobs, but routine jobs are not what we're about.
だからまたTEDに戻って 生き方を変えたことを 皆さんにお伝えできます 私は今は965しか働きません たまに996ですが 普段は965です 母の近くに引っ越し たいてい妻を 私の出張先に連れて行きます 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 この新しい生き方が 自分にとって 愛がどれほど大切か 気づかせてくれました 死に直面して 私の人生は変わりましたが そのおかげで AIが 人類にどれだけ影響を与え 人類と共にどう働き どう共存すべきか 新たな視点を得られました AIは実際に 単純労働を どんどん奪っていますが そういう仕事が 私達の全てではありません
Why we exist is love. When we hold our newborn baby, love at first sight, or when we help someone in need, humans are uniquely able to give and receive love, and that's what differentiates us from AI.
私達の存在理由は愛です 私達が生まれたばかりの 赤ちゃんを抱く時 一目で愛を感じます 困っている人を助ける時 人間だけが 愛を与え 受けとめることができます それが私達とAIとの違いです
Despite what science fiction may portray, I can responsibly tell you that AI has no love. When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie, while Ke Jie was crying and loving the game of go, AlphaGo felt no happiness from winning and certainly no desire to hug a loved one.
SFが描くものとは違って AIは愛情を持たないと 自信をもって言えます アルファ碁が世界王者 柯潔に勝った時 柯潔が涙を流し 囲碁を愛おしんでいたのに対し アルファ碁は 勝利したことに何も幸せを感じず 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 as humans in the age of AI? We talked about the axis of creativity, and certainly that is one possibility, and now we introduce a new axis that we can call compassion, love, or empathy. Those are things that AI cannot do. So as AI takes away the routine jobs, I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion. You might ask how many of those there are, but I would ask you: Do you not think that we are going to need a lot of social workers to help us make this transition? Do you not think we need a lot of compassionate caregivers to give more medical care to more people? Do you not think we're going to need 10 times more teachers to help our children find their way to survive and thrive in this brave new world? And with all the newfound wealth, should we not also make labors of love into careers and let elderly accompaniment or homeschooling become careers also?
では AIの時代に私達人間は AIとの違いを どう打ち出せばいいのでしょう? 先程 創造性の有無について お話ししました もちろん それも1つの 可能性ですが 更に 新しい視点を 紹介したいと思います 思いやり、愛、共感力と 私達が呼んでいるものです これらはAIにないものです AIが単純労働を奪っていく一方で 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 そんな仕事がいくつあるのかと 思うかもしれませんが 考えてみてください 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 必要になると思いませんか? より多くの人により多くの医療を 届けるために 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? 子供達がこの素晴らしい新世界で 生き抜き成功するために 教師の数を10倍にするべきだと 思いませんか? 新しく得られた富で お年寄りへの付き添いや ホームスクール(通学しない家庭教育)などの 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, but it points at four ways that we can work with AI. AI will come and take away the routine jobs and in due time, we will be thankful. AI will become great tools for the creatives so that scientists, artists, musicians and writers can be even more creative. AI will work with humans as analytical tools that humans can wrap their warmth around for the high-compassion jobs. And we can always differentiate ourselves with the uniquely capable jobs that are both compassionate and creative, using and leveraging our irreplaceable brains and hearts. So there you have it: a blueprint of coexistence for humans and AI.
このグラフはもちろん 完璧ではありませんが AIと共存していく道を 4つ示しています 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 私達は感謝するでしょう 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 科学者、アーティスト 音楽家、作家などが 更に創造性豊かになれるでしょう AIは分析ツールとして人間と協働し 私達がAIを人間的な温かみで 包んでやることで 思いやりが必要な仕事に利用できます そして私達は 思いやりと創造性の 両方が求められる― 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 常にAIと差別化することができます さあ 皆さんの手には 人間とAIの共生に向けた 設計図があります
AI is serendipity. It is here to liberate us from routine jobs, and it is here to remind us what it is that makes us human. So let us choose to embrace AI and to love one another.
AIは幸せをもたらしてくれます 単純労働から私達を解放し 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 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)