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人類創意枯竭,AI促生“創造業”?

2023/12/18

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半導體的“創意生産效率”達到極限

 

      中山淳史:與50年前的上世紀70年代初相比,半導體開發所需要的技術人員數量已經增至18倍以上。美國斯坦福大學的尼古拉斯·布魯姆(Nicholas Bloom)教授等人在最近發表的論文中揭示了這一點。

 

      提起半導體,之前曾一直按照電晶體(半導體元件)的整合度每兩年翻一番的“摩爾定律”發展進化。這使得電腦的進步加快,為IT産業的發展提供了有力支撐,這一點無人否認。

 

      但另一方面,為了讓摩爾定律自身持續下去,該行業不得不大幅增加技術人員的數量。其背景是,技術和設計日益複雜,組織越來越傾向於封閉,已經很難以同樣的速度持續革新。

 

      這篇論文的題目為《人類已經很難再産生創意了嗎?》,探討了尖端研究中的“創意生産效率”這一課題。例如,摩爾定律用“2的2分之n次方(n是年數)”這一公式來表示,如果計算截至2023年的50年裏的成果,那麼半導體元件的整合度應該提高到2的25次方倍,也就是3355萬4432倍。

    

  

      但從研究開發中的效率性(創意生産效率)來看,除以從業人數,50年裏下降到了18分之1。布魯姆指出:“半導體是其中一個例子,在很多領域,需要的技術人員數量都呈現出增加趨勢,每個人産生的創意量相對減少”。

 

  AI成為獲取大量創意的工具

 

      人類的創意正在枯竭,如果是這樣,作為人類的幫手會進一步受到關注的可能就是生成式AI(人工智慧)和量子電腦了。

 

      醫藥品行業現在就已經是這種情況了。人類利用自然界的物質開發藥物的合成化學方法出現停滯,自幾年前起,使用量子技術和超級電腦來開發新藥的做法就開始成為主流。在自動駕駛汽車開發一線,AI模擬與實際行駛實驗同時進行,已成為不可缺少的研究方法。

 

      普通工作場所通過AI獲得創意的動向也出現了擴大跡象。一家名為Fantasy的美國初創企業推出了一項服務,派遣AI虛擬“人造員工”參加客戶企業的線上會議,讓其提出多種創意。人造員工的年齡、家庭結構、專業性等可以隨意設置。

 

 

      劃時代的創意並不那麼容易産生。有研究結果表明,有助於帶來技術革新和發明的靈光一閃,是在存在數千項創意時産生的。革新需要的是大量創意。在不花費成本的情況下,企業能夠在多大程度上獲得創意呢?有可能會使用AI朝著這一方向勇往直前。

 

  對新産業的期待和擔憂

 

       或許不僅僅企業。據悉,9月上市的美國蘋果智慧手機“iPhone15”與上年上市的“iPhone14”相比,在處理器基板上“AI領域”(圖像處理半導體等的佔有率)所佔的面積擴大了幾%。

 

      智慧手機已經具備了説話、拍照等所有功能,易用性也達到了足夠高的水準。“今後在日常生活中也會依賴AI發揮想像力”,即使説蘋果已開始考慮智慧手機的AI化也並非不可思議。

 

      日本野村綜合研究所的數字社會研究室室長森健預測:“將誕生‘創造業’這一領域”。15世紀的活字印刷術帶來了宗教改革和文藝復興。18世紀的工業革命通過人與機械的分工確立了製造業這一巨大産業。今後,人與AI的分工將建立新的産業形態,有可能在新的産業關聯中重新構建現有的産品製造和服務。

 

 

      不過,無法預測會變成什麼樣的分工。如果AI大幅侵佔屬於人的領域,有可能帶來社會動蕩。今年發生的美國電影産業的演員編劇等的抗議運動及圍繞肖像權和著作權的訴訟數量都表明難以與AI共生。大概要禁止過度依賴AI創意。

 

  人發揮作用的領域在哪?

 

      日本醫藥企業衛材因治療認知症的劃時代新藥而備受關注。衛材首席執行官(CEO)內藤晴夫認為,創意來源“應該是共感”。

 

      衛材的治療藥物在美國首次批准用了幾十年時間。這期間,重要的是與患者的接觸。衛材一直督促超過1萬名全球員工在醫院及活動中與患者一起度過業務時間的1%。1%在一年中就是大約2天半,但“這成為了解患者擔憂和憂慮,擴大人與人之間才有的共感的契機”。在AI不能輕易進入的心靈領域,似乎仍有人類發揮作用的空間。

 

衛材CEO內藤和阿爾茨海默病治療藥“LEQEMBI”(産品圖像由衛材提供)

 

      重視創意的經營過去就有。在本田的擴張期,被叫做知名參謀的本田前副社長藤澤武夫(已故)説:“要打破萬物流轉的規律”(遠離衰亡,獲得永續性),目標是建立不受業績左右,能持續提出自由創意的組織。最終決定把研究部門和總部的分開(現在本田的四輪車開發等再次回到了總部)。

 

      但當時畢竟以人類提出創意為基礎。在引入AI提出創意的時代,企業的永續性是什麼樣的?這是本田等所有企業都未經歷的領域。在摸索平衡點在哪時,重要的是人類不過於依賴AI,而是好好管理AI。

 

  本文作者為日本經濟新聞(中文版:日經中文網)評論員 中山淳史

   

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