岩上渉AIは人類にとって脅威なのでしょうか?今さら?と思えますが、AIが人間の仕事を奪うという話は未だに頻繁に話題になりますので私も少し乗っかってみたいと思います。有名なのは、野村総合研究所が発表したこれですね。弁理士の仕事の92.1%はAIに取って代わられるという予想もあるとか。根拠を探ってみましたがウェブサイトからはたどり着くことができませんでした。関する研究」が挙げられていましたが、この研究は、各職業に必要なスキルや知識のアンケートをとって集計したもののようです。この集計結果は、業務の具体的な内容を示しておらずAIで代替可能かどうかの議論に値する情報を全く含んでいないと思えるのですが、分析の元データは本当にこのデータなのでしょうか?ウェブサイトに開示されていた情報だけでは発表の内容を深く分析できないので、この発表結果は気にしないことにしてここでは弁理士の業務の代替可能性を技術的に検討してみます。弁理士の業務と言えばまずこれでしょう。分析することが必須と思えます。ちなみに、私自身は、検索業務のような作業系の業務はすぐにでもAIに代替されてほしいと思っています。現在AIと呼ばれているモノで実現性のあるモノといえば機械学習でしょうか。ニューラルネットワークに特許明細書業務を学習させるとか、強化学習で良い明細書を書けるようにするとかが想定されるのでしょうか?無理としか思えません。機械学習を進めるためには正解が必要だからです。具体的に実現しようとすれば、何が正解なのか定義しなければなりません。発明者の書いた発明提案書を明細書に変換するニューラルネットワークを考えてみましょう。この例であれば、発明者の書いた発明提案書と理想的な明細書とを対応づけた教師データを使ってニューラルネットワークに学習させることになりますね。この時点で不可能としか思えません。ある入力情報に対応する理想的な明細書なんてモノは世の中に存在しませんし、既存のデータから正解を創ることはできません。既存のデータ、例えば、発明提案書と出願済明細書とのセットを教師データとすれば学習は可能かもしれませんが、このセットは正解でしょうか。正解ではなく、場合によっては品質が良くない明細書も多く存在するのではないでしょうか。こんな教師データを使って学習しても、意味のない学習しかできません。請求項は、出願人の個別の事情や発明の内容に応じてカスタマイズされる必要があります。そんなことが可能な教師データがどこにあるのでしょうか?判例でしょうか?判例に挙げられた請求項が、正解だとは思えませんし、そもそも圧倒的に数が足りません。上述のニューラルネットワークは私の勝手な予想であり、実際には別の理由で代替可能性が議論され得るのかもしれませんね。発明提案書を入力し、出願済明細書を出力する処理が可能であるという前提がそもそもファンタジーですし。汎用人工知能が完成すれば弁理士の業務をAIが実行することができるでしょうか?できるかもしれませんし、できないかもしれません。いずれにしても、汎用人工知能が具体化する道筋が見えていない現在においてその完成を予想し、しかも弁理士の業務が代替される可能性を予想するのは、ロジカルな話になり得るでしょうか。私にはタイムマシンが実現するか否かを予想するのと同程度の話にしか思えません。弁理士の業務の代替性をまじめに考えるのであれば、少なくとも、どのようなデータを使って学習させるのか明らかにするとか、業務を代替可能にする技術的アプローチを具体化するとか、そのような議論が必要なのではないでしょうか。私自身は、正解のデータを用意できる業務であれば代替される可能性が高いと思いますが、正解のデータを用意できない業務が近い将来に代替されると思えないです。