文明の星(二訂版)

平 一

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10 文明課題対策図

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人工知能(AI)を中心とする新技術と、
それを活用した政策が、
現代の様々な社会課題を
解決できることを示した図です。

個々の人々や組織から見れば、
理論的には図9のような文明課題を、
技術と政策で解決することになりますが、
ここでは社会全体から見た、
実務的な政策の視点から課題を分け直し、
政策ごとに活用できる技術を書きました。


(1)政策の視点からみる理由

なぜ文明課題を、
政策の視点から分けるのか?

『こうである』という技術と、
『こうすべき』という政策の違いは、
『これがいい』という人々の欲求、
社会需要が含まれるかどうかです。

そこで、文明課題を
社会全体の問題として見る場合には、
政策課題としてまとめて考えるのが、
合理的で効率的だからです。

以上のような論理的理由の他に、
次の理由もあげられると思います。

まず現実的に、今はまだ技術だけで
政策的な課題まで扱うのは難しいが、
政策は技術的政策というかたちで、
技術的な課題も扱えることです。

人間以上に人工知能が発達して、
あらゆる政策課題も解決できれば、
全てを技術で解決できるはずですが、
丸投げするのは恐い気もします(笑)。

そこで理念的にも、人類が自らの手で
文明課題を自ら解決し発展していくと
いえるためには、少なくとも政策の
最終決定権は手放せないと思います。


(2)政策ごとの課題

この図にある科学・技術の持続可能性とは、
技術的政策における課題です。

資源枯渇、環境破壊、都市の老朽化や
災害・事故・犯罪などの問題に対し、
富の生産(安全含む)に役立つ技術を、
健全に開発・活用する政策の課題です。

経済・社会活動の持続可能性は、
経済・社会政策の課題です。

拡大・複雑・加速化する経済・社会活動を
健全に保ち続けるため、
富の分配(再投資を含む)を調整する
政策の課題です。

人的資源の持続可能性は、
人的資源政策の課題です。

社会の変化による健康水準の低下や
教育難度の上昇に対して、
政策実現に必要な、富を作って分ける人々、
あるいは人々の健康・教育という、
最も重要な富を向上させる政策の課題です。

制度・政策の持続可能性は、
行政管理政策の課題です。

経済・社会活動の変化に対応した、
政策の国際化など巨大化や、
民主化・自由化など分権化の要請です。
これは人々自身あるいは健康・教育という、
富を活用する政策の課題ともいえます。

ところで、持続可能性といえば
一般に環境、経済、社会、政策の
4種類のものがあげられます。

この図での科学・技術の持続可能性は
「主に」環境の持続可能性、
経済活動の持続可能性は
経済の持続可能性、
社会活動と人的資源の持続可能性は
社会の持続可能性、
制度・政策の持続可能性は
政策の持続可能性として説明できます。

「主に」というのは、
事故や犯罪も技術的政策の
課題に含まれるからですが、
これらは社会環境の問題として
考えることもできます。

社会活動の持続可能性は経済と分かれ、
人的資源のそれと合わさっていますが、
両者は元々、実務上関係が深いので、
〝保健福祉〟というように
結びつけられることが多いです。


(3)なぜ〝持続可能性〟なのか?

ではなぜ、全ての政策で持続可能性が
求められるのでしょうか?
人類は今、文明の転換期ともいうべき、
文明段階の移行期にあるからです。

農耕技術は、文明を生み出しました。
工業技術は、世界的に拡大しました。
情報技術は、地球という空間的限界への
到達による衝撃を緩和しました。

しかし私達はまだ、文明の時間的な
持続可能性を見通せていません。
そこで〝文明〟全体の持続的発展が
問われるようになったのだと思います。

皮肉なことに、広い世界で
多くの国々が争っていた時代には、
各種の持続可能性を保ちやすかった
面もあるのかもしれません。

資源不足や格差拡大が起きたら
植民地を求めて出ればよく、
開拓や戦争で私のような虚弱者や、
粗暴者、遅れた制度も淘汰とうたされました。

しかし今や地球の限界、世界の一体化、
生活の向上、核兵器の出現などにより、
そうした〝解決〟は許容できず、
より根本的で人道的な方法での、
持続的発展が求められるのでしょう。


(4)課題解決に役立つ技術

ある一定の技術水準において
利害調整の政策を極めたら、
さらなる問題を解決するには、
次世代技術の導入政策が必要です。

また現在、AIを中心として、
文明の持続可能性を実現できる、
新たな次世代技術群も
生まれつつあります。

従来型の電算機コンピュータは、
『こういう時はこうする』と
指示された仕事しかできませんが、
人工知能(AI)演算指示ソフトウエアを使えば、
試行錯誤しこうさくごを通じた機械学習マシン・ラーニングによって
大量情報ビッグデータから法則性を発見・活用し、
『こうすれば』と提案もできるのです。

このAIを用いれば、
新素材・エネルギーを開発し、
小規模電力を広域安定集配し、
人間の仕事を機械により多く代行させ、
様々な投資と分配を最適に両立させ、
膨大複雑な統計情報、生体分子や知的活動を
解析して医療や教育に役立て、
行政の公正・効率や内外連携、
市民参画、官民協働を高めるなど、
全政策分野での課題解決が可能になるのです!

すなわち、AIを中心とする次世代技術は、
① 新素材・新エネルギーや知能インテリジェントロボット、
IoTインターネット・オブ・シングスとビッグデータ処理、
生物工学バイオテクノロジー生体工学バイオニクス、先進医療・教育など、
② 人工物・自然物間の障壁を除いて、
双方の持続可能性サステナビリティーを高める、
体内環境含む自然・社会環境に優しい技術であり、
③ 富の生産(安全)と分配(投資)に加え、
人の向上(支援)と協力(参画)も増進して、
④ 環境、経済、社会(人間含む)、政策の全分野で、
文明の持続的発展に役立つ技術です。

それは、これまである意味で、様々な環境の
〝外〟にあった文明活動を、環境になじませる
〝環境親和技術〟あるいは、
人智を越えて複雑化する文明活動を、
自動最適化により支援し、発展させ続けられる
〝持続可能性技術〟といえましょう。


(5)現実政策との関係

以上の考え方は、
現実の様々な政策も説明できます。

政策の二大条件は、社会的な必要性と
技術的な(実現)可能性だとすれば、
両者はすでに揃いつつあります。

他には私的利害や文化的因習などの、
政治的な許容性が考えられますが、
それは政策自身により克服可能です。

そこで、国連のSDGsエスディージーズ
(サステナブル・ディベロップメント・ゴールズ)のように、
持続可能性サステナビリティー〟を鍵言葉キーワードとした
国際的な総合政策ができるように
なったのだと思います。

SDGsの要素とは〝5Psファイブピーズ
すなわち地球プラネット繁栄プロスペリティー
人々ピープル平和ピース協働パートナーシップであり、
これらは環境、経済、(人間含む)社会、
政策(巨大化と分権化)に対応します。

他の政策においても、
国連の〝人間の安全保障ヒューマン・セキュリティ〟、
我国のソサエティ5.0、スマートグリッド、
DX(デジタル改革トランスフォーメーション)、
ESG(環境・社会・企業統治)投資、
スマート(スーパー)シティ、マイナンバー、
データヘルス、エデュテック活用など様々な分野で、
以上のことが考えられていると思います。
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