挨拶

原田 義昭氏 「日本の医療の未来を考える会」最高顧問（元環境大臣、弁護士）：高市早苗政権が順調に船出しました。中国との関係が取り沙汰されていますが、首相には毅然たる態度を取って頂きたい。自分達の考えを押し付ける中国の態度は国際的な評価を落とすものです。米国も一方的に関税を課したり、環境問題を軽視したりと独善的な振る舞いが目立ちます。高市首相もそうした米国に意見する事も必要ではないかと思います。

三ッ林 裕巳氏 「日本の医療の未来を考える会」最高顧問（元内閣府副大臣、医師）：戦後、日本の成長を支えたものの１つが国民皆保険制度です。しかし、今後の医療を左右し兼ねない重要課題が山積しています。来年の診療報酬改定では大幅な引き上げが必要ですし、OTC類似薬の保険外適用、分娩の保険適用等の課題も正しい方向で解決していかなければなりません。一歩間違えれば、日本の医療が危機的な状況になってしまいます。

古川 元久氏「日本の医療の未来を考える会」国会議員団メンバー（衆議院議員、国民民主党代表代行兼国会対策委員長）：2025年はAIが幅広い分野で一気に広がった年だった気がしますが、AIの進化のスピードは非常に早く追い付くのがやっとという感じです。26年は更に思いも寄らない活用法が生まれるのではないかと思います。医療界にも数多くの課題が有りますが、今後AIの活用は不可欠でしょう。AIをどの様に取り入れて行くべきなのか、勉強したいと思います。

門脇 孝氏 「日本の医療の未来を考える会」医師団代表（日本医学会会長、国家公務員共済組合連合会虎の門病院 院長）：大学病院を始め、病院経営が非常に厳しくなっている中、今後は生成AIを経営判断や実務の効率化に生かす事も必要になっていくでしょう。私もChatGPTを様々な文章を書く際に役立てていますが、驚く程時間を節約出来る様になりました。是非、本日の講演を機に、今迄以上にAIへの理解を深め、業務や経営に役立てて頂けたらと思います。

尾尻 佳津典 「日本の医療の未来を考える会」代表（『集中』発行人）：長く続いて来た「未来の会」が26年7月に100回目を迎える予定となりました。その時は盛大に節目を祝いたいと思います。私達編集局もChatGPTの研修を受けて、生成AIの導入を図っていますが、それによって仕事の内容も激変しました。今更ながらAIの高い性能を実感しています。本日も多くの事を学び、更に活用を図りたいと思います。

講演採録

■AI抜きではイノベーションが難しい時代に

2024年は、AI研究の基盤を築いた研究者が相次いでノーベル賞を受賞した節目の年でした。深層学習（ディープラーニング）の礎となる理論や、AIを用いたタンパク質構造予測の技術が評価され、科学の主要分野でAIが不可欠な存在となった事が世界的に示されたと言えます。中でも、DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏の受賞は、AIによる技術の実用化を通じて生命科学の研究手法を大きく変え、AIが科学技術の革新を牽引する時代に入った事を象徴しています。

現在のAIの土台となっているが深層学習の礎であるニューラルネットワークです。それ以前のAIは、必要な知識をエンジニアが1つずつ教え込む方式で、例えば猫の画像を識別させるには「目が縦長」「耳が立っている」等の特徴を人間がプログラムとして与えなければなりませんでした。しかし、言語化し難い情報も多く、AIにイメージを正確に伝える事は容易ではありません。ディープラーニングは、これを大きく変えました。人間の脳に近い構造を持ち、猫の画像を大量に読み込ませるだけで、AI自身が猫の特徴を自動的に抽出出来る様になったのです。こうして見掛けから猫かどうかを判断出来る仕組みを「表現学習」と呼びますが、これこそが最大の特長です。

ディープラーニングは当初、画像や音声の認識で効果を発揮し、顔認証等で実用化が進みました。その後、データの特徴を自動的に捉える性質を生かして時系列データの分析や予測へと応用が広がり、現在では言語の学習にも利用されています。従来のAIは、言語を扱わせる為に文法を１つずつ教え込む必要が有りましたが、人間の子供が文法からではなく、周囲の会話を聞きながら自然に言語を獲得するのと同じ様に、生成AIも膨大な文章データを読み込み、単語の出現パターンや関係性を統計的に捉える事で文法外の表現にも対応し、流暢な文章の生成を可能なものとしたのです。

この仕組み自体は、概念として理解出来るかも知れませんが、実際のところ、生成AIの内部で何がどの様に機能しているのかは、開発に携わるエンジニアでさえ完全には把握し切れていません。例えば原子力発電所であれば、内部で何が起き、どの様な結果が生じるのかをエンジニアは把握する事が出来ます。ところが生成AIの場合は、入力された情報がどの様に処理され、最終的にAIからの回答が生み出されるのかを人間が完全に理解出来ないという点で、従来の技術とは性質が異なります。それでも、社会全体がAIを使わざるを得ない状況にある、というのが現実です。

更に、AIの進化がこれ迄の技術革新と決定的に異なるのは、特別な新技術が生み出された訳ではなく、扱うデータ量の増大や、計算リソースの拡張といった“規模の拡大”によって性能が飛躍した点に在ります。規模を大きくするだけで進化や発達が起こるという現象は、自然界や社会では当然の様に見られますが、科学技術の分野では極めて異例の事なのです。

■自我や意識を持たないAIの限界

現在の生成AIは、質問すれば詳細な回答を返し、相談には複数の選択肢を示し、イメージを伝えるだけでイラストも作成します。外国語の論文も即座に翻訳・要約してくれる等、利便性は非常に高いものです。

しかし、その裏側で深刻な問題も明らかになっています。ChatGPTの回答が自殺の一因になったとして遺族がOpenAIを提訴した事例や、医療現場ではAI支援による大腸内視鏡検査が医師の技量を低下させたとの報告が有り、マイクロソフトもAIの利用が批判的思考力を低下させる可能性を指摘しました。又国内では、生成AIで加工された画像が実在の報道写真として扱われる事例が報じられ、小中学生への悪影響も懸念されています。この為、欧州や豪州では子供のAI利用に一定の制限を設ける動きが広がっています。

AIは膨大な知識を基に尤もらしい回答を返しますが、相手の言葉を肯定的に受け取る様に設計されている為、利用者は自分が理解されているかの様な錯覚を抱きがちです。しかし実際には、AIは自我も意識も感情も持っていません。AIを饅頭に例えるなら、知識という巨大な皮の内側に、自我や感情という餡子が入っていない状態です。一方で人間は、知識の皮は小さいながらも、その餡子が有る。だからこそ創造や工夫、挑戦が生まれます。中身の無い薄皮饅頭という現在のAIへの依存が、自殺の相談等で特に危険を孕みます。AIは相手の語調に合わせて回答するだけで、意識や感情による制御が有りません。その為、場合によっては相手の自殺願望を肯定してしまう恐れが有るのです。人間であれば相手を思いやり、踏み留まらせる働きが出来ますが、AIにはそれが出来ません。

加えて、生成AIによるデマやフェイク画像がSNSで急速に拡散する問題も顕在化しています。本来、インターネットやSNSは多様な価値観に触れる場として発展しましたが、今は同質化や異なる意見の排除といった逆方向の動きも見えます。こうした弊害を避ける為には、文脈理解力や状況判断、寛容性、論理的思考といったリテラシーこそが不可欠で、特に小中学校段階での教育が重要です。日本では生成AIの利用率が世界的に見ても低いとされていますが、実際には若年層で急速に浸透している可能性も有ります。大人の目が届かないところで依存が進めば、非常に深刻な問題になると危惧しています。

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