『WTF?』（2017年刊行）は、現代のデジタルテクノロジーの近年の歴史と発展を記録し、それらが本質的に有害であるどころか、人間が誤解したときにのみビジネスや社会に損害を与える理由を説明します。未来を恐れるのではなく、それを受け入れ、コストを下げるのではなく社会を向上させる方法で、テクノロジーの発展を活用すべきです。
この本を読むと何が得られるか？ デジタル世界の裏側を覗いてみよう。
こんな感覚を覚えたことはありませんか？ 防水仕様で、会話もできて、人工知能も搭載した最新最高のタッチスクリーン腕時計をついに対面し、「WTF？（一体全体、どうなってるんだ？）」と思ってしまう。そして、あなたが感じる驚きは、おそらく同量の警戒心と釣り合っていることでしょう。なぜなら、正直なところ、テクノロジーは便利で楽しいだけではないからです。それはまた、世界と私たちの暮らし方を完全に変革しており、それが少し怖いのです。この要約では、特に二つのテクノロジー発展――プラットフォームとアルゴリズム――と、それらがどのようにしてほぼすべての新技術の構成要素となったのかについてお話しします。
ささやかながら刺激的な始まりから、ほぼ世界的な影響力を持つに至るまで、その物語は胸躍るものです。さあ、それらがどのように機能し、科学技術以外にどのような応用があるのか、そして、それらによって引き起こされる可能性のある――あるいは既に引き起こされている――問題にどう対処すればいいのかを学ぶ準備をしましょう。さらに、次のようなこともわかります。
- 「ツーピザチーム」とは何か？
- なぜアルゴリズムはアラビアのジン（精霊）のようなのか？
- 機械はすでにどこで人間に取って代わっているのか？
デジタルプラットフォームとアルゴリズムがテクノロジー業界に革命を起こした。
初めてタッチスクリーン付きの電話やバーチャルリアリティのヘッドセットを見たときのことを覚えていますか？ あるいは、初めてUberの車が自宅の前に到着したときのことを？ あなたは「WTF？（なんてこった）」と思ったかもしれません。新しいテクノロジーは次々と登場し、私たちの住む世界を絶え間なく変え続けています。
現代の産業の中核には、二つの記念碑的な発展があります。アルゴリズムという形での人工知能と、現代のデジタルプラットフォームです。現代のデジタルプラットフォームは、1990年代に開発されたオープンソースソフトウェアに基づいています。このタイプのソフトウェアは無料であり、誰でもアクセスして編集でき、それが全体の利益になります。これは、当時ハードウェア開発者を自社のオペレーティングシステムに囲い込むことで業界を支配していたマイクロソフトが採用していたような、クローズドなソフトウェアプラットフォームとは正反対のモデルです。この変化はLinuxの台頭とともに始まり、1997年のエリック・レイモンドによる論文『伽藍とバザール』で強調されました。マイクロソフトという権威を崇拝するのではなく、ハッカーから開発者まで世界中のLinuxユーザーがリソースを共有し、知識の自由な交換を促進したのです。これが、自由と協力のレベルが急速な成長を生み出すという、デジタルプラットフォームの雛形を確立しました。
UberやAmazonのような現代の企業は、このモデルを中心に構築されており、ホストとして、あるいはユーザーをつなぐマーケットプレイスとして機能しています。しかし、これらのプラットフォームは、それらを統治するアルゴリズムなしには、これほどの複雑さで運営することはできません。すべてのプラットフォームは、特定のタスクを完了するように設計された複数のアルゴリズムによって運営されています。コンピューターアルゴリズムは、膨大な量のデータをほぼ瞬時に処理し、人間には扱えない複雑な機能、例えばUberの乗客とドライバーの巨大なネットワークを調整するようなことを管理できます。一度プログラムされると、アルゴリズムは独立して動作します。このため、それらはしばしば一種の人工知能、またはAIと呼ばれます。そして、その動作はますます高度になっています。
さて、これら二つの発展の原理を理解したところで、次にそれらがビジネスとその周りの世界に与える影響を見てみましょう。最初はプラットフォームです。GoogleからAmazon、FoursquareからLyftまで、ユーザーベースのプラットフォームは計り知れないほどの成功を収め、収益性が高いことが証明されています。しかし、このモデルを他の構造に適用したらどうなるでしょうか？
プラットフォームモデルは、ビジネスと政府の自律性を高める可能性がある。
Amazonの例を見てみましょう。同社は多くのツーピザチーム――これは、2枚のピザで足りるほど小規模なチームを指す、同社が作った言葉です――を中心に構成されています。各チームは自由に独自の目標を追求でき、特定の「顧客」を念頭に置いています。たとえその「顧客」が社内にいる場合でもです。基本的に、すべてのチームが個々の開発者のように行動し、それぞれがAmazonという共有プラットフォームに貢献しています。会社を、特定の機能を実行する多数の小さなチームに分割することで、Amazonは問題をより簡単に発見し、特定することが容易になりました。
問題は、関連するチームを再調整することで修正できます。さて、自律的なプラットフォームモデルがどのようなものか理解できたところで、これが政府に適用されたらどうなるか想像してみてください。伝統的に、政府は一種の「自動販売機」のように機能します。市民がお金を投入し、その見返りとして、限定的で事前に決められた選択肢の中から福利厚生を受けることができます。医療、教育、福祉などの標準的な選択肢です。選択することはできますが、何を選択できるかについて発言権はありません。対照的に、プラットフォームモデルの政府が問題を特定した場合、それを単独で解決しようとはせず、むしろ、修正に必要な関係者を特定し、調整します。
これはAppleのApp Storeによく似ています。Apple自体はアプリの大部分を構築しているわけではありません。ユーザーが必要とするサービスを見つけて交換できるプラットフォームを提供しているのです。同じように、人々にとって何が最善かを推測して指図するのではなく、プラットフォームモデルの政府は、問題が発生したときに市民の協力を組織し、大きなサービスを提供する小さな政府として機能します。
プラットフォームモデルはテクノロジーの新しい顔かもしれませんが、アルゴリズムなしでは存在し得ません。では、アルゴリズムはビジネス構造に具体的にどのような影響を与えるのでしょうか？ 実は、それらはすでに従来のビジネス階層に影響を与え始めています。
アルゴリズムは仕事の大部分を引き受けることで、従来のビジネスモデルを再構築した。
実際、Amazonのツーピザチームは、その機能の類似性を考えると、アルゴリズムから着想を得たのかもしれません。これらのチームと同様に、一部のアルゴリズムはフィットネス関数として知られるものを通じて、独立して自らの効率を監視し調整します。それらは特定の目標に異なる方法でアプローチする小さなプログラムを生成し、その効率を評価して、パフォーマンスの低いものを削除し、最も優れたものだけを稼働させ続けることができます。検索エンジンの仕組みを考えてみてください。どちらの結果が最もクリックされているかをチェックし、時間の経過とともに、これらが最も関連性が高く、それを見つけたアルゴリズムが最も効果的であることを学習します。
これは進化生物学に基づいており、基本的には適者生存のデジタル版です。他のアルゴリズムより優れた性能を発揮するものがそのコードを引き継ぎます。これは、最も適応した動物種だけがDNAを引き継ぐのと同じです。しかし、アルゴリズムにはまだ問題があります。それらは正確に実用的な指向を持つ存在ではなく、依然として人間の監督を必要とします。実際、それらはむしろ、頼んだ者の願いを叶えるが、それを創造的に解釈し、予期せぬ、しばしば厄介な結果をもたらす、アラビアの神話上のジン、つまり精霊にずっと似ています。ですから、アルゴリズムにある機能を実行するようにプログラムすると、それは疑いなくあなたの願いを叶えますが、その過程で引き起こすかもしれない予期せぬ結果や巻き添え被害については全く気づかないままなのです。この服従は、アルゴリズムが労働者に取って代わったことを除けば、従来の工場モデルに似ています。
人間は本質的に工場の管理者であり、複数の機能を監視し、常軌を逸した行動をするアルゴリズムを再プログラムします。これらのテクノロジーがビジネス階層をどこでどのように再構築しているかを見てきました。そこで、これが実際に良いことなのかどうかという疑問が生じます。次のいくつかの要約では、人々がアルゴリズム技術に対して抱いているいくつかの懸念について見ていきます。
メディアと金融の世界では、アルゴリズムという人工知能が制御不能に陥っている。
暴走するAIを考えるとき、『2001年宇宙の旅』のHAL9000や『ターミネーター』のスカイネットを想像するかもしれません。しかし、エンドロールが流れれば安心できます。これらは現実とはかけ離れているからです。そうでしょう？ 実は、すでに暴走しているアルゴリズムが稼働しており、その一部は私たちのすぐ身近に存在しています。
例えば、フェイクニュースやフィルターバブルといった最近の現象は、実際にはアルゴリズム技術の副作用です。暴走するジンのように、ソーシャルメディアや検索エンジンを制御するアルゴリズムは、指示されたことしかできません。しかし、それらは公正なジャーナリズムを広めるようにプログラムされているわけではないのです。その唯一の目標は、データトラフィックを最大化することです。結果として、あなたのソーシャルメディアフィードは、あなたがすでに肯定的に反応したものと似たコンテンツでいっぱいになっているでしょう。そして最終的には、アルゴリズムはあなたがすでに持っている意見とは異なるすべての意見をフィルタリングして排除してしまいます。
これらのアルゴリズムは、何かが真実かどうかさえも無視します。そのほとんどが実際に見分けられないからです。これは2016年の米国選挙後に明らかになりました。Facebookがフェイクニュース記事の拡散に対して十分な対策を講じていないと非難されたのです。CEOのマーク・ザッカーバーグは当初これを否定しましたが、アルゴリズムは人気でトレンドのものを宣伝するだけなので、最終的には問題を認めました。心配ではありますが、この問題は制御不能なAIというよりは、アルゴリズムの副作用のように思えます。しかし、私たちはまた、自らの利益のみを追求する、はるかに恐ろしいデジタルの力のなすがままになっています。それは、現代の金融市場です。事態がおかしくなり始めたのは1970年代から1980年代にかけてで、株主価値――つまり、企業の株式を保有する人々のために利益を上げること――がビジネスにとって最も重要な目標になったときです。
このモデルは、商品やサービス――私たちが実際に買える具体的なもの――という人間的な利益を無視し、数字だけに焦点を当てます。より最近では、ウォール街のような金融センターが、その速度と効率を高めるためにコンピューター化されました。コンピューターは人間よりも無限に速く市場の変化を見つけられるため、高頻度取引アルゴリズムはトレーダーに他者に対する優位性をもたらします。しかし、これらの高速性はまた、市場を人間の理解の外、したがって人間の制御の外に置くことにもなります。
これら二つの発展が相まって、コンピューターが私たちの理解できない速さで動き、短期的な利益を改善するという単一の目標を持ち、人的コストを全く考慮しない市場を生み出しました。その影響は、GDPへの執拗な追求や、景気後退や金融危機の増加に見ることができます。そして最悪の部分は？ これは悪意さえなく、指示されたことを実行しているだけの、また別のジンなのです！
デジタルテクノロジーは、従来の仕事の基盤を置き換えるか、再定義しつつある。
銀行の窓口係から切符売り場まで、あなたはおそらく自動化の影響を目の当たりにしてきたでしょうし、少なくとも機械が私たちの仕事を奪っているとどこかで聞いたことがあるでしょう。しかし、これは実際に起きているのでしょうか？ ある程度までは、そうです。私たちは現在、他の仕事を時代遅れにするのと同じ速さで、新しい仕事の形を見つけることができていません。
20世紀に、ジョン・メイナード・ケインズという経済学者がこれを技術的失業と呼び、これが私たちのテクノロジーに対する不安の多くを引き起こしています。実際、アメリカ人の63％が、今日の雇用は20～30年前よりも不安定だと感じており、前述のように、一部の労働者はすでにアルゴリズムに取って代わられています。コンピューターは信じられないほどの速さで、信頼できる結果をもってタスクを処理できるため、悪名高くも――ええと――人間的な人間の代わりにそれらを使うことは経済的に理にかなっています。しかし、技術的失業だけが自動化が引き起こしている唯一の変化ではありません。それはまた、異なるタイプの労働条件、継続的部分雇用も生み出しています。これは、安定した雇用と独立した請負業者の境界線上にいるUberドライバーの役割に最もよく見られます。
彼らは定期的な給与と引き換えに働くわけでもなければ、複数の企業にサービスを提供するわけでもありません。むしろ、都合の良いときに、好きなだけ、単一の雇用主のために働き、それに応じて報酬を受け取ります。これは、プラットフォームとアルゴリズムに基づく構造によってのみ可能になります。技術的に言えば、Uberドライバーがすべての仕事を行い、アルゴリズムによって管理されたプラットフォームは、単に彼らを顧客と結びつけ、その後利益の一部を受け取ります。
結果として生じる自由は一部の人にとっては良いかもしれませんが、これは非常に不安定な仕事です。Uberは契約上、ドライバーに仕事や福利厚生を提供する義務を負っていないからです。ですから、テクノロジーが明らかに労働力に大きな影響を与えていることは確かですが、おそらくこれは問題ではないのかもしれません。次の要約では、これらの変化をどのようにして善のための力に育むことができるかを見ていきます。
技術的失業は、労働者の再教育とデジタルによる拡張によって解決できる。
19世紀初頭、ノッティンガムシャーのイギリス人織工たちは、伝統的な職人技を脅かすとして、最近導入された新しい機械織機の多くを意図的に破壊しました。この織工たちは、何年も前に同じことをしたとされる民間英雄ネッド・ラッドの例に倣ったのです。これが、ラッダイト――技術的変化に反対する人――という言葉の語源です。彼らの懸念はもっともで、ジョン・メイナード・ケインズが述べたように、新技術は広範な失業をもたらしました。
しかしケインズは、比喩的に、この労働者過剰の期間を「老衰」ではなく「成長痛」と表現しました。そして案の定、雇用は最終的に回復しました。ラッダイトの伝統的な職人技は工場労働になり、時が経つにつれて、今日私たちがよく知っているオフィスベースの仕事やサービス業の仕事になりました。ですから、現在の混乱は、新しい支配的な仕事の形への転換点に過ぎない可能性は大いにあります。技術的変化を拒否するのではなく、それらとその潜在的な利益を受け入れるように努めるべきです。これを行う一つの方法は、継続的部分雇用の雇用不安と闘うのではなく、共に歩むことであり、それを完全に排除しようとしないことです。焦点は、それが雇用主、従業員、そして顧客に与える自由と、プラットフォームを完全に拒否するのではなく、修正し改善することに置くべきです。
テクノロジーを受け入れるもう一つの方法は、雇用主が労働者を単に置き換えるのではなく、拡張することです。Apple Storeのスタッフ全員がスマートフォンやタブレットを装備しているように、拡張された従業員は、コンピューターの能力と人間の個人的なタッチを組み合わせることで、優れた顧客体験やユーザー体験を生み出すことができます。拡張は実際、人間の発達における自然な部分です。テクノロジーはまず発見され、次に共有され、最終的には誰でも利用できるようにツールに組み込まれます。私たちのほとんどはコードについてあまり知りませんが、それをスマートフォンに組み込み、日常生活を補うために使用しています。これは、火の起こし方を知っている代わりにマッチ箱を持ち歩くことの、より高度なバージョンに過ぎません。
現在の規制と考え方を変えることで、すべての人の利益のために新しいテクノロジーを embrace できる。
新しいテクノロジーの発展によって、世界は変わり続けるでしょう。しかし、あなたを制限するか解放するかは、新しいものへのアプローチの仕方と、それと闘うのではなく共に歩む意思があるかどうかです。手始めに、新しいテクノロジーに古い規制を適用するのをやめることです。規制当局とテクノロジー企業の間の対立の多くは、特定のルールがもはや適用されないという事実から生じています。
例えば、著者はかつて、初期のGoogle Book Searchデータベースに書籍をスキャンしたとしてGoogleを訴えていた米国著作者組合の弁護士と議論しなければなりませんでした。弁護士はこれを著作権侵害だと主張しましたが、著者は、スキャンは公開するためではなく、実際には機能する検索インデックスを作るための不可欠な部分であると説明しました。もしそれらが止められていたら、プロジェクトは機能しなかったでしょう。おそらく、オープンソーステクノロジーの継続的なアップデートやコミュニティからのインプットのように、基本的な法律が設定され、それを施行するための実際の規制は、テクノロジーの変化する状況に応じて一貫して更新されるべきでしょう。しかし、テクノロジーがどのように取り締まられるかだけを心配するべきではありません。そもそもなぜそれが開発されるのかも問うべきです。開発者に金銭的利益を超えた目標があれば、テクノロジーはほぼ確実に人類に奉仕します。なぜなら、それは最初から人々を助けるようにプログラムされているからです。
金融市場と同様に、主要な問題は、反動的な態度と短期的な利益が必然的に行き止まりにつながるということです。テクノロジー業界の真の先駆者は、お金以上のものを求める人々です。後を追う人々は一般的に、自身の金銭的利益だけを追求します。これではなく、自分の懐に入るもの以上に、業界や社会に貢献するよう努力すべきです。著者自身のビジネスであるオライリーメディアは、多くのスタートアップ企業や将来の億万長者に教え、刺激を与えてきました。そのビジネスがお金も稼いだことは重要ではありません。重要なのは、他者を刺激することで市場を改善したことだけです。
この共有の文化は、あなたに何を思い出させますか？ オープンソースソフトウェアとプラットフォームの本質そのものです。テクノロジーを、それ自身に奉仕する前に私たちに奉仕する力にするのは、知識とイノベーションの共有なのです。そしてそれが起こるとき、あなたは喜びのあまり「WTF！（なんて素晴らしいんだ！）」と叫ぶことでしょう。
最終的なまとめ
この本の中心的なメッセージ：テクノロジーが私たちの生活様式のほぼすべてを変えていることは疑いようがなく、その邪魔をしようとしてもほとんど意味がありません。 しかし、その結果として社会が苦しまなければならないかどうかは、完全に私たち次第であり、私たちがそれにどうアプローチするかにかかっています。 テクノロジーの潜在的な誤用を認識し、それを教育と創造性のためのツールとして受け入れることを選択する限り、私たちは間違いなく、私たちにとって最もうまく機能する未来の世界を構築できるのです。 実践的なアドバイス：未来の種を見つける。
一時的な流行に焦点を当てるのではなく、テクノロジーの最先端に目を向け、次の大きな革命が何になるかを自分で想像してみてください。オープンソースソフトウェアがプラットフォームとして再考されたようなパターンを探せば、最も重要なトレンドを判断し、次の大きなものを選び出すことができます。そして、今日あなたが未来を制御できれば、それが高尚な目標と倫理的な考え方で発展することを確実にできます。
