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

    翻訳: Yumi Urushihara 校正: Kazunori Akashi

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

    AIと人類は共生できる という話をしたいと思います

  • So let me first make a confession about my errors in my 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

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

    まず初めに 私の過ちについて 告白させてください

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

    それは 1991年12月16日の 午前11時のことでした

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

    私は 初めて父親に なろうとしていました

  • going through a very difficult 12-hour labor.

    妻のシェンリンは 病院のベッドに横たわり

  • I sat by her bedside

    12時間にわたって とても苦しい 陣痛に耐えていました

  • but looked anxiously at my watch,

    私は彼女のベッドの脇に座り

  • and I knew something that she didn't.

    心配そうに時計を見ていました

  • I knew that if in one hour,

    妻には伝えていませんでしたが

  • our child didn't come,

    あと1時間以内に

  • I was going to leave her there

    子供が生まれなければ

  • and go back to work

    彼女をそこに残し

  • and make a presentation about AI

    職場に戻って

  • to my boss, Apple's CEO.

    AIについてプレゼンすることに なっていました

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

    相手は私の上司 アップル社のCEOです

  • (Laughter)

    幸い 娘は11時半に生まれました

  • (Applause)

    (笑)

  • sparing me from doing the unthinkable,

    (拍手)

  • and to this day, I am so sorry

    私は やってはならないことを せずに済みました

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

    今でも 家族への愛情より

  • (Applause)

    仕事を優先させてしまったことを 後悔しています

  • My AI talk, however, went off brilliantly.

    (拍手)

  • (Laughter)

    ただ AIのプレゼンは成功しました

  • Apple loved my work and decided to announce it

    (笑)

  • at TED1992,

    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

  • 26 years ago on this very stage.

    TED1992において―

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

    26年前 まさにこのステージ上でした

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

    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

  • But as far as discoveries went,

    翌日の『ウォール・ストリート・ ジャーナル』も同意見でした

  • it turned out,

    ただ 発見という意味では

  • I didn't discover India, or America.

    私の業績は 結局

  • Perhaps I discovered a little island off of Portugal.

    インドやアメリカ大陸級ではなく

  • But the AI era of discovery continued,

    ポルトガル沖の小島程度でしょう

  • and more scientists poured their souls into it.

    その一方で 発見の時代は続き

  • About 10 years ago, the grand AI discovery

    更に多くの科学者が AIに打ち込むようになりました

  • was made by three North American scientists,

    10年ほど前 3人の北米の 科学者の手によって

  • and it's known as deep learning.

    AIについての重大な発見がありました

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

    ディープラーニングです

  • within one single domain

    ディープラーニングとは ひとつの領域に関する

  • and learn to predict or decide at superhuman accuracy.

    大量のデータを取り込み

  • For example, if we show the deep learning network

    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

  • a massive number of food photos,

    例えば ディープラーニングの ネットワークに

  • it can recognize food

    大量の食べ物の写真を 見せたとしましょう

  • such as hot dog or no hot dog.

    それは食べ物を識別し

  • (Applause)

    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

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

    (拍手)

  • from driving on the highway,

    もしくは 高速道路の運転時における

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

    たくさんの写真、動画 センサー・データを見せれば

  • on the highway.

    人間と同じように 実際に高速道路で

  • And what if we showed this deep learning network

    車を運転することもできます

  • all the speeches made by President Trump?

    それではもし ディープラーニングネットワークに

  • Then this artificially intelligent President Trump,

    トランプ大統領のスピーチを 全部見せたら?

  • actually the network --

    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—

  • (Laughter)

    実際は ネットワークなんですが—

  • can --

    (笑)

  • (Applause)

    実際に―

  • You like double oxymorons, huh?

    (拍手)

  • (Laughter)

    皆さん 2重の矛盾語法は お好きでしょう?

  • (Applause)

    (笑)

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

    (拍手)

  • 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

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

    大統領 というかネットワークは こう話すでしょう

  • to build a better world with artificial intelligence.

    (音再生) トランプ:AIを活用し

  • Kai-Fu Lee: And maybe in another language?

    より良い世界を築くのは 素晴らしいことだ

  • DT: (Speaking Chinese)

    リー:他の言語ではどうでしょう?

  • (Laughter)

    トランプ:(中国語を話す)

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

    (笑)

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

    リー:中国語を話せるなんて 知らなかったでしょう?

  • and that's led by the US.

    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

  • But we're now in the era of implementation,

    これを先導するのはアメリカです

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

    でも 今や実用化の時代に突入しています

  • And that's where China comes in.

    実行、商品の品質 スピードやデータが大事な時代です

  • Chinese entrepreneurs,

    そこに中国が台頭してきました

  • who I fund as a venture capitalist,

    私が投資家として出資している 中国の起業家たちは

  • 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

    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

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

    より多くの仕事が生まれたのです

  • so more jobs were created.

    ところがAIは組み立てラインの 仕事をすべて

  • But AI completely replaces the individual jobs

    ロボットに置き換えてしまいます

  • in the assembly line with robots.

    工場だけではありません

  • And it's not just in factories,

    トラックや車の運転手

  • but truckers, drivers

    電話セールスや カスタマーサービスの仕事―

  • and even jobs like telesales, customer service

    そして血液学者や 放射線科医もです

  • and hematologists as well as radiologists

    この先 15年で

  • over the next 15 years

    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

  • are going to be gradually replaced

    そして 創造性を必要とする仕事だけが―

  • by artificial intelligence.

    (笑)

  • And only the creative jobs --

    私も安全圏に入らないと なりませんからね

  • (Laughter)

    そう 創造的な仕事は なくせません

  • I have to make myself safe, right?

    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

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

    しかし 仕事の喪失よりも もっと深刻なのは

  • because AI can optimize but not create.

    意義の喪失です

  • But what's more serious than the loss of jobs

    なぜなら産業革命の仕事観は

  • is the loss of meaning,

    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

  • because the work ethic in the Industrial Age

    私達を洗脳してきたからです

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

    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

  • that work defined the meaning of our lives.

    信じられないほど働きづめでした

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

    分娩室で妻を置いて 出ていきかけたのも

  • I worked incredibly hard.

    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

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

    ところが 私の仕事への執着は

  • that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.

    数年前 突然終わりを迎えました

  • And that obsession that I had with work

    ステージ4の悪性リンパ腫と 診断されたのです

  • ended abruptly a few years ago

    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

  • when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.

    広がる様子を示しています

  • The PET scan here shows over 20 malignant tumors

    それは私の野心を溶かし去りました

  • jumping out like fireballs,

    しかし それ以上に大切なのは

  • melting away my ambition.

    私が人生を見つめ直す 転機になったことです

  • But more importantly,

    あと数か月の命かもしれないと 知ったことで

  • it helped me reexamine my life.

    どれだけ懸命に働き 成果を得たかを

  • Knowing that I may only have a few months to live

    自分の価値の基準とするのは

  • caused me to see how foolish it was

    愚かなことだと 気づきました

  • for me to base my entire self-worth

    私の優先順位は まったく間違っていました

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

    家族をおろそかにしていました

  • My priorities were completely out of order.

    父は亡くなっていましたが

  • I neglected my family.

    大切に想っていると 伝えたことはありませんでした

  • My father had passed away,

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

    子供達の成長にも 立ち会えませんでした

  • My mother had dementia and no longer recognized me,

    化学療法を受けていた頃

  • and my children had grown up.

    ブロニー・ウェアの本を読みました

  • During my chemotherapy,

    死の床にある人々の 最期の願いや後悔を書いた本です

  • I read a book by Bronnie Ware

    彼女は 人は死の間際に

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

    「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

  • She found that facing death,

    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

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

    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

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

    幸いなことに 現在私の腫瘍は寛解しています

  • and that they didn't spread their love.

    (拍手)

  • So I am fortunately today in remission.

    だからまたTEDに戻って

  • (Applause)

    生き方を変えたことを 皆さんにお伝えできます

  • So I can be back at TED again

    私は今は965しか働きません

  • to share with you that I have changed my ways.

    たまに996ですが 普段は965です

  • I now only work 965 --

    母の近くに引っ越し

  • occasionally 996, but usually 965.

    たいてい妻を 私の出張先に連れて行きます

  • I moved closer to my mother,

    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

  • my wife usually travels with me,

    この新しい生き方が

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

    自分にとって

  • So it's a new form of life

    愛がどれほど大切か 気づかせてくれました

  • that helped me recognize

    死に直面して 私の人生は変わりましたが

  • how important it is that love is for me,

    そのおかげで AIが 人類にどれだけ影響を与え

  • and facing death helped me change my life,

    人類と共にどう働き どう共存すべきか

  • but it also helped me see a new way

    新たな視点を得られました

  • of how AI should impact mankind

    AIは実際に 単純労働を どんどん奪っていますが

  • and work and coexist with mankind,

    そういう仕事が 私達の全てではありません

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

    私達の存在理由は愛です

  • but routine jobs are not what we're about.

    私達が生まれたばかりの 赤ちゃんを抱く時

  • Why we exist is love.

    一目で愛を感じます

  • When we hold our newborn baby,

    困っている人を助ける時

  • love at first sight,

    人間だけが 愛を与え 受けとめることができます

  • or when we help someone in need,

    それが私達とAIとの違いです

  • humans are uniquely able to give and receive love,

    SFが描くものとは違って

  • and that's what differentiates us from AI.

    AIは愛情を持たないと 自信をもって言えます

  • Despite what science fiction may portray,

    アルファ碁が世界王者 柯潔に勝った時

  • I can responsibly tell you that AI has no love.

    柯潔が涙を流し 囲碁を愛おしんでいたのに対し

  • When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,

    アルファ碁は 勝利したことに何も幸せを感じず

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

    もちろん 愛する人を 抱擁したいとも思いませんでした

  • AlphaGo felt no happiness from winning

    では AIの時代に私達人間は

  • and certainly no desire to hug a loved one.

    AIとの違いを どう打ち出せばいいのでしょう?

  • So how do we differentiate ourselves

    先程 創造性の有無について お話ししました

  • as humans in the age of AI?

    もちろん それも1つの 可能性ですが

  • We talked about the axis of creativity,

    更に 新しい視点を 紹介したいと思います

  • and certainly that is one possibility,

    思いやり、愛、共感力と 私達が呼んでいるものです

  • and now we introduce a new axis

    これらはAIにないものです

  • that we can call compassion, love, or empathy.

    AIが単純労働を奪っていく一方で

  • Those are things that AI cannot do.

    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

  • So as AI takes away the routine jobs,

    そんな仕事がいくつあるのかと 思うかもしれませんが

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

    考えてみてください

  • You might ask how many of those there are,

    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

  • but I would ask you:

    必要になると思いませんか?

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

    より多くの人により多くの医療を 届けるために

  • to help us make this transition?

    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 need a lot of compassionate caregivers

    子供達がこの素晴らしい新世界で