ホワイトブルーカラーとAI
ブルーカラーとホワイトカラーこんな単純な２分でAIとの関係を見ている記事がそこら中で目立つ。浅はか、そもそもAI＝LLMと単純化しすぎ。それゆえにフィジカルAIなんて簡単に言ってしまうんだ。ある時は都合がよくLLM＝AIで、ある時は都合よく、ルールAIなどが中心の産業ロボット系もフィジカルAIと言ってしまう。
何故こんな馬鹿な事が発生したか？ヒューマノイドロボットだ。LLMは言語を話す、ヒューマノイドは形で人間っぽい。両者をつなぐのは人間だ。そして両者が的外れだと思うのも人間だ。両方とも人間風で目指すものからすると人間というくくりでこれらを語って良いのか？
人間ってテーマで新しい次元が来たって事でロボット系を今のLLM系の流れに強引に加えてしまったんだ。実際ヒューマノイドロボットは見た目だけで全く古典的産業ロボット大きな変化がない。人工知能AIの大きなが流れに完全に乗り遅れてるんだ。じゃ今やってる流れってでたらめジャン。
一部正しいのでそれは後で語るが大半は正しくない、投資家のAIテーマを冷やさないための詐欺まがいのラベル張りだ。
さて２つのくくりに移ろう。この２つ何故AIのテーマになるか？AIに奪われない職業でブルーカラーが選ばれてる。でもそれは大きな間違いだというのを今から示す。AIに奪われにくい職業は実際はその括りじゃない。実を言うと確かにその括りはつい最近まで間違いなかった。
今後数年は変化がないと思っていたフィジカルAIに突然ビッグニュースが舞い込んできた。前からやってたが情報が限られていたLBM系のロボットのデモがこれはやばいとすぐわかった点。これまでのロボットが苦手としていたあらゆるタスクを重点的に改善してある。
じゃ穴埋めしただけか？違うそこが怖いな。対処療法じゃない。根本の問題を見つけて丸ごと直した。これは間違いなくフィジカルAIのブレイクスルーだ。それを見て考えを変えてこの２つの区分でAIとの関係を見るのは間違ってるとして新しく組み直してる。
ホワイトカラーは総合職というか、こうやっていうと上の人みたいに見えるのでそうじゃない、ホワイトカラーは何でも屋になる面が多い。仕事の内容が雑多なんだ。もちろん人間側からは専門職に見える。ただLLMの処理からすると専門的じゃないんだ。そのためLLMが大得意な仕事が多い反面、苦手な仕事もたんまりある。
そうするとどうなるか？一人の人間で見た場合、ある特定の仕事は激減するのに、他の仕事は相変わらず山ほどある。この状態で組織全体の仕事量から首を切ると仕事が回らなくなる。はそんな馬鹿な上司いないだろう？いたんだよ実際…。どうしたか？今AIで首を切られた人間の再雇用が進んでいる。
あれじゃAIは職を奪うってのは嘘？本当に首切ったが上司の判断がすこぶる悪かっただけ。じゃAIが職を奪うは嘘？それは違う、ホワイトカラーブルーカラーって分け方が間違っていた。専門性の高いホワイトカラーの職はガンガン奪われてる。具体的には？特に顕著なのがプログラマー。
特に問題は、専門性＝AIにとってかわられやすいだけじゃない。LLMは記号処理がとんでもなく得意で、それは多分人間以上。すべてのプログラムを代替するのは無理。苦手な知性が絡む部分があるからだ。その点業界の中から判断しないとそこらは分からない。ただ基本的にはプログラムはＬＬＭの天職だとも言って良い。
あれじゃブルーカラーやばいんじゃない？うん工場ってのはフォードシステム以来分業作業を軸に進んできた。そのため仕事の専門性が高い事が多い。これはブルーカラーホワイトカラーじゃない工場というっシステムがわざと人間が分業制を強くすることで発展してきたんだ。そのため工場じゃないとブルーカラー＝専門性が高いわけじゃない。
そしてこの工場の仕事を得意とするのがこのＬＢＭってＡＩのシステムとなる。今まで前提としてたＡＩはブルーカラーは苦手というのは産業ロボットやＬＬＭをベースにした議論。絵産業ロボットは工場にいるじゃん？ふふ馬鹿だなとなる。すでに導入されてる産業ロボットは逆に言えば労働者の仕事を奪えない。
ゆえにその延長上にある主流のロボットが労働者の仕事を奪うのは難しいのさ。根本的にフィジカルＡＩという言葉投資家の詐欺に近い言葉だ。本物の革命的なシステムはLBMしかない。ただ全くのウソじゃない。そこがややこしい。今のＡＩの革命は２段階ある。１段階目はディープラーニング。
２段階目はＤＬを土台としたＬＬＭという言語ＡＩになる。それに対してロボットは基本身体はやたらと進化したが、おつむの中は、産業ロボットと大差ない。じゃやっぱ嘘ジャン。基本はそう、それは中国のロボット第一人者が、自らＬＬＭの流れと違ってロボットの頭はブレイクスルーを迎えてないとはっきり言ってる。
じゃ今の流れ何の意味があるの？根本的にはその点本当に詐欺っぽい。中国でこんな発言して粛清されないか？不安になるほどまともな事言ってる。それでも詐欺じゃない面は、３つある。ＤＬ革命を一部視覚判断を使って取り入れてる。不良品チェック業務の代替がかなり上手く行ってる。全部じゃない、ただその担当はかなり高性能。
もう１つは、人型ロボットが産業ロボより安く作れてしまうという中国ならではの大革命のせいで、産業ロボを入れにくい職場で人型ロボット入れてる。この発想は無かった…。これは革命的だと思う。技術じゃない、コスト面が革命的なんだ。
これ産業ロボで良くない？良くない、だって人型ロボットの方が安いんだもん…。同じぐらいの働きならこっち入れる。３つ目がこれまで以上に徹底した自動化。これは単純にヒューマノイド使ってない。え？？？うん中国のフィジカルＡＩってその点雑なんだよ…。人型に限らずロボットなら全部フィジカルAＩにしてる。
本当の意味でフィジカルＡＩと言えるのは多分ＬＢＭロボットだけ、じゃ何故世間に広く広まってないの？これには理由がある。フィジカルＡＩって単語が先行して、後から意味が整えられたので、そこから外れていたのがＬＢＭだからなんだ。言語のせい。
フィジカルＡＩとＬＬＭって実は系統が全く違う。フィジカルＡＩの主流はロボット工学から来てて、ロボットの身体の一部として頭がある考えなんだよ。それに対してＬＬＭは純然たる身体とは離れた知能研究で進んだ人工知能系なんだよ。
ＬＢＭはみりゃわかるが、これＬＬＭをもじって作られてる。言語＝ラングエッジを、ビヘイバーBehavior＝行動から来てる。れっきとした人工知能研究の流れ。この流れを使ってロボット工学と結び付けたので、ロボット界ではっきりって異端なんだ。しかもＡＩはＬＬＭが主流になったので人工知能からも異端視されてる。
これがＬＢＭが世間で全く注目されてない理由になる。それ危ないんじゃないの？なら理論とデモがすごいんだ。言ってみれば実験室では上手く行ってる工業製品の典型。じゃ工場で実務をやったら？？？正直言おうどうなるか？さっぱりわからん。可能性だけはＮＯ１だが、実務となるとあんまり他のヒューマノイドロボット程度にしかならんのじゃないか？と疑ってる。
私がＬＢＭを強く推すのは、今までの主流派ロボットには出来なかったタスクを巧みに幅広くこなすからだ。でもそれが仕事なのか？というと実験室の実験作業に近い。実際中国で大手はデモが出た後も全く無反応。実際稼働を見るまでは静観してる。
明らかに革命的なシステムをあの中国が静観してる。私自身実際実務をやってみんと怪しいかも？と思い始めてる。可能性は世界ＮＯ１のロボット頭脳なのだが。
8/30追記：
何故昨今のフィジカルAIがブーム的で中身がないと批判するか？じゃLBMと何なのか？これが繋がってる。結論から言うとLBMは主流じゃない。これが重要なんだ、現代のロボットでLLM級ブレイクスルーになりえるのはLBMしかない。かつ、仕事では使ってみないと分からない。
何故？？？シンプルに言えばLBMじゃまだ足りないんだ。テスラは全容を明らかにしてない。もう１つ有名なボストン社は身体重視でそれ以上はまだ未搭載と公式発表してる。状況判断と言えるような知性は詰んでない可能性が高い。じゃ何がブレイクスルーなの？身体の動きの根本が全く違う。
LBMは賢い頭に繋がる、賢い体を持ってる。根本的に今のAI了解の主流派とは全く違う。じゃ主流派の問題点って何？これは、仕事と動きじゃ全く意味が違う。主流派の動きの問題点は、世界観が違う。主流派の世界観は、人間が投げるボール。このボールこそがロボットの正体。でLBMはボールを投げる人間の世界観。
どう違う？主流のAIは古典的な惑星軌道運動と同じ。それに対してLBMはボールを投げる人間の脳の挙動に近くしてある。これは主流派の惑星運動と全く違うロジックでボールを投げてる。人間は惑星軌道運動を頭の中で描いて未来予測してない。運動はこれぐらいにしておく。
次仕事、もやもやしたひっかりがやっととれたのだが、ここ数年やたらと進化した人間の動きの模倣学習。これ滅茶苦茶でもあるし、綺麗に模倣出来てると皆すごいとなる。これが全く意味がない…。だからフィジカルAIブームは詐欺だと言ってるんだ。
考えればすぐわかる。学習を終えた模倣AIは制御プログラムで動く産業ロボと同じ問題を抱える。彼らの行動は一様なんだ。ただ決まった流れで繰り返しワンパターンに動くだけ。工場の労働にこういう面があるのは否定しないが、実際こんな単純じゃない。言ってみれば産業ロボってのは逆に単純な仕事だけ置き換えてる。
じゃそうじゃない非一様な仕事は産業ロボじゃできないのでは？出来ない、そしてそれは模倣AIも同じ問題を抱える。これが世界中で主流になってるフィジカルAIの頭の問題だ。
9/22追記：
LLMが言語主体のホワイトカラーを置き換えられないのは例外処理が多すぎるからになる。これはLLMにとって致命的な部分になる。大きく２つの問題に集約される。例外処理が多すぎる仕事は、例外に対処するよりも０からどうするか？考えなおした方が早い。
ここで登場するのが世界モデルになる。世界モデルはあっちこっちの会社で言う事が違うので私なりに強引にまとめてみた。まず世界を作る。次にそこで動かしてみる。最後にその結果どうなるか？を予測する。この３点でほぼどの世界モデルもまあ平均的には説明できる。
で最近LLMがこれをやってるが、全く評価してない、理由はこれを言語世界で作ってる…。いや無理だって。逆に言えば言語世界が役に立つ世界モデル何てあるの？となる。ああ１つだけある。物語だこれ…。現実はフィクションじゃないんですよって感じだ。まあ致命的と言って良い。
次もかなり致命的、結局事前の学習があまり役に立たないとなる、そこでやるのが、仕事をそのまま課程を学修する事なんだ。これ当たり前新人がベテランになるのはこういう過程を踏んでる。その当たり前が、LLMにとって致命的なんだ。LLMは学習を終えて派遣される。
じゃLLMがしてくる学習とは新人と同じだ、最低限の学校卒業レベルの知識と常識だ。ど新人のまま仕事を任せてもずっと成長しない、この人物に上司はどう扱うか？前提としてずっと成長しないのを知ってらそれにあった仕事しか回さない。それで置き換わらないんだ。
じゃ学習させれば？重い、レンタル料が割高、仮に会社が踏み切って全会社が同じ事したらデータセンターパンクする。根本的に詰んでる…。近い事やるならエッジAI＝ローカルのLLMを蒸留などでかなりコンパクトにしたモデルを使って学習アリにすれば軽いのじゃないか？と思ってる。LLM無駄に知識多すぎるんだよ。
LLMが仕事を奪うと安易に考えてしまったのは、AI企業＝ソフト屋が自分たちのデスクワークをホワイトカラーの標準みたいに勘違いしてる可能性が高い。コードをカクシゴトは驚くほどAIによって激変してる。これは革命的と言って良い、この衝撃をデスクワーク標準として社会に流布してしまったからじゃないかな…。
PCって割と幅広い事が出来て、科学的研究の整理も出来るし、音楽のためのDTMによる制作も可能。机に向き合ってPCのきーをたたいても仕事の中身は千差万別でこれをホワイトカラーと１つの業種のように括るのは頭が悪いと断言できる。
ちょっと話題がずれるがここに入れるのが良い。ブルーカラー側で大きな変化があった、中国が、ルールAIや単純な模倣AIから世界モデルに急速に移行してる。じゃアメリカに近くなっただけじゃない？全世界でロボットの頭にぜんぶりしはじめたんだ。これがすごいんだ。今ロボットで中国を無視できない、その中国が本格的に頭に手を付けだした競争が激化する。これは何かあるかもしれない。
本当にこれ突然の事態なんだ。これほどの多くの企業が同時に動くなんて、しゅうきんぺーが何か言ったのかもしれない。
９/２４追記：
ホワイトカラーの業務は言語に溢れている。物理的な荷物運びが長時間に及ぶなんて備品整理ぐらいだ。あれじゃ何故LLMで置き換わらないの？責任というのはたやすい。だがお金を扱うATMは責任重大と何故言われないのか？実際は上手くやれない方が問題なんだ。
言語に溢れた彼らはも実は現実がある。この現実を上手く表現する事が出来なかった。大半が人間とのやり取りになる。言語が飛び交う動物じゃないから言語が中心になる。肉体言語になったら大問題だ。あれれじゃやっぱりLLMの職場では？ならない。これらのやり取りを報告書として文章化される。
これは結果だやり取り自体じゃない。それじゃ学習できない納得できる。じゃ詳細に状況説明し様じゃないか？となる。そもそもそれは通常人間は文章化しない。その前提であえてやったとしてもそれでもだめだ。何故か？学習って文字がずれてるからだ。学ぶべきはそこじゃないんだ。
これは全く意味がない事はない。ただ、LLMはやっぱり現実が知らない事が問題なんだ。本当に知るべき現実は状況説明という文章じゃない。この状況説明を作った時見てるその場が現実なんだ。状況説明を後から読んで学ぶことは本当に必要な能力を学ぶ事とずれてる。
必要とされるのは、状況説明をその場で作る能力、それこそが状況把握の能力なんだ。そしてそれに対してどう行動したか？状況判断能力だ。これはやりながら学ぶしかない。実際は違う別途鍛える事は不可能じゃない、ただどのみち状況説明を読んで鍛えるものじゃない。
言ってみれば筋トレ動画を見て、筋肉が付いたと思う勘違いとほぼ同じだ。
