将来的に、投資やコンサルなどの職種の人材のほとんどが不要になることは ありえますか？

Question

将来的に、投資やコンサルなどの職種の人材のほとんどが不要になることは
ありえますか？昨今、人工知能やビッグデータ解析のニュースをよく耳にします。

将来的に投資銀行やコンサル業界で、コンピュータが投資先を決めたり
コンサルで顧客企業の膨大なデータから課題解決策を演繹的にコンピュータが
提示したりしてこれらの職の人材が大幅に不要になることはありえるのでしょうか。

補足

もちろん最終判断は人間がするでしょうが、思考のプロセスが
コンピュータに置き換わり少人数でよくなってしまうのではないかと
思いまして。

Answer 1

ディープラーニングとかディープニューラルネットワークとか言われるのは、脳をコンピュータで再現しようという試みの最先端です。これが実に大成功を収めています。これは機械学習とよばれる分野の1つです(手法的に異なるものだという人もいます)

実際にある投資家の兄弟がこれらを題材に2つの大きな分かれ道を歩むことになりました。兄は若いころから投資の才能を発揮し、ファンドを設立し大成功を収めていきます。弟はそんな兄に憧れながらも、大学でコンピュータサイエンスを学びました。弟は投資に興味があり、機械学習を用いた投資設計を行いファンドを設立します。兄は天才的な才能を発揮しながら自力で舵を切っていました。あるとき、弟のコンピュータはデータの傾向から暴落が起こることを予期しました。弟はコンピュータに従い早めに資産を売ることにしましたが、兄は自分の感覚を信じて保持します。
結果は弟はその暴落を切り抜け、兄のファンドは倒産してしまったのです。
弟はその際「兄はこの程度で終わる男ではない」と言いました。その通り兄は経験を生かして復活を遂げファンドを設立します。
しかし二度目の大暴落で再び倒産し、その際も弟はコンピュータに従い間一髪で生き延びました。

機械学習は明らかに成果を出しています。
しかし機械学習には大量のデータが必要です。少ないデータでは、その少ないデータに合致するような結果しかでません。ですからどのようにデータを集めるかが重要なのです。ビッグデータと言われる言葉が流行るようになったのもこのような背景があるからです。
後もう1つの問題は、機械学習する際にどのような学習方法をコンピュータに与えるかです。ディープラーニングとかニューラルネットと言っても、それは基本的な方法についてで、今後細かい部分はそれぞれの使用者によって変わってくるでしょう。
人間が行うことはコンピュータが上手く学習できるような方法を与えることです。

ところがこのディープラーニングは、設計者自身も学習方法は与えたけれども、その方法を使って様々なデータからある結論を導き出したコンピュータが、どのようにしてその結論に到ったかは分からないのです。
人間でも同じですね。先生が勉強の仕方を教えたとしても、いずれその子供は先生以上の結果を出すことがあります。勉強の仕方は一貫していたとしても、その過程でなにが起こっているのかというのはもはや分からないのです。

コンサルや投資(クオンツなど)の人間の数は減ると思います。
しかしコンピュータの学習方法を考える人間や、その方法を実際のプログラムに書き起こす人が必要になります。ある職業が減る一方で、ある職業の需要は増えます。
しかし、その需要はコンピュータには出来ないものというところに集まってくるため、何かしらの偏りは出てくるでしょう。

言われているのは、コンピュータやロボットにも出来るが、コンピュータやロボットの運用コストに見合わない作業をする職業と、コンピュータやロボットを統括できるような高度な専門職に二極化されるということです。職業が無くなるということも問題ですが、ほかに何か出来ることはきっと見つかるでしょう。しかしそのときには社会的格差がきっと生じてきます。
クオンツなど高度な数学を駆使する人は、コンピュータを学べば、自分でやっていたことをコンピュータに教える側に変わるだけの人もいるでしょう。
あるいはコンピュータの発展によってプログラミングをできるコンピュータが出来て、プログラマーはいなくなるだろうという予測が外れたように、意外と職業が生き残る可能性もあります。

人工知能が人間を超えられないのは、人間の汎用的な能力にあります。
たとえば棋譜を学ぶほど将棋が強くなる人工知能というのは、いくら囲碁を学んでも強くならないでしょう。しかし、人間は一つの脳しか持たないのに将棋も囲碁も学ぶことが出来ます。ところが、当然将棋だけを見れば人工知能は圧倒的に強いです。素人では当然敵わないのです。プロなら勝てると言っても、人類のうちほとんどは素人なんですから、もしも色々なことにプロ並みに対応できる人工知能がいたら驚異的ですよね。しかしその汎用性は今のところ無いわけです。これが人工知能の今のところ限界であり、とある対象において能力を発揮する人工知能を弱い人工知能と言います。また色々なことに対応できる人工知能は強い人工知能と言います。現在は強い人工知能は実現不可能なんじゃないかという考えが多いですが、そんなこと出来なくとも、対応したい問題に応じて弱い人工知能をそれぞれ作ってしまえば構わないわけです。強い人工知能はロマンではありますが、応用上弱い人工知能でも十分威力があります。

ある職業の分野で弱い人工知能が出来てしまえば、奪われる可能性があるのは当然です。

Answer 2

コンピュータのサポートはさらに多くなるでしょうね。しかし、投資先を決めるロジックを人が言葉で全て説明するのは難しい部分があるでしょう。

昔、ある事をコンピュータにやらすために、専門家がどのように考えるのかを聞きながらプログラムを作っていました。基本的な方針は聞けるのですが、基本に反する事をしているケースがあり、何故そうするのかは本人でも説明できませんでした。

天才たちが、これを乗り超える何かを創り出すかもしれませんけど。コンピュータが人類の知性を超える時期を予測している人もいますし、これが出来たら、それが人類の最終発明になるそうですよ(^^;)

Answer 3

先の事は誰にもわかりませんが人間が全く不要になる事は無いでしょう。