AIの判断、人間の判断

No Country for Old Probability Theorists | Mises Institute [LINK]

【海外記事紹介】昨今のAI、特に大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を背景に、人間特有の「判断」の本質がどこにあるのかという議論が深まっています。この記事の著者は、経営学や経済学の視点から、判断を「本源的な判断（Original Judgment）」と、代理人に任せられる「派生的な判断（Derived Judgment）」の2つに分けて考察しています。企業家は不確実な状況下で資源をどう使うかという最終的な決定権を持ちますが、その一部を部下やAIといった代理人に委ねることがあります。しかし、代理人はあくまで与えられた権限の範囲内で動く存在であり、自らを雇ったり解雇したり、権限の範囲そのものを変えたりすることはできません。この「最後に責任を負う権利」こそが本源的な判断なのです。

現在のAIは、膨大なデータから次の言葉を予測する「確率エンジン」として機能しています。これは計算可能な「リスク」を扱う能力には長けていますが、将来が予測不可能な「ナイト的不確実性」に対処する能力とは本質的に異なります。シャンパン製造を例に挙げれば、貯蔵中にボトルが割れる確率は統計的に予測できる「リスク」ですが、そもそもどの銘柄を作るか、あるいはシャンパン事業に参入するかどうかを決めるのは、数式では表せない「不確実性」への挑戦です。保険業界でも同様で、過去のデータに基づく料率計算は確率の問題ですが、どのデータを計算に含めるべきか、その基準が妥当かどうかを判断するのは人間の主観的な知性なのです。

著者はこの「責任の所在」を象徴する例として、映画『ノーカントリー』の冷酷な殺し屋、アントン・シガーの行動を引用しています。シガーはコイン投げで犠牲者の運命を決めようとしますが、それは自らの判断をコインという「確率」に委ねているに過ぎません。しかし、物語の中で一人の女性が「決めるのはコインではなく、あなた自身だ」と指摘し、コイン投げに応じることを拒否します。これは、たとえ判断を道具や確率に委ねたとしても、その「委ねるという選択」をした本人に最終的な責任があることを示唆しています。

AIがどれほど高度な予測を提示しても、それを採用し、実行に移すという選択には常に人間による本源的な判断が介在しています。技術が進化し、あらゆる事象がデータ化される時代だからこそ、私たちは「責任を伴う判断」を機械に丸投げすることはできないという冷徹な事実を忘れてはなりません。AIは優れた助言者にはなり得ますが、自らの運命や事業の根幹を決定する主体にはなり得ないのです。