それでは、ポストAGI経済の話題に戻りましょう。今日の動画では、経済とAGI、そして人工知能が経済の未来と進化する景観にどのような影響を与えるかについて、進化する雇用市場に関する最も重要なストーリーのいくつかを見ていきます。
最近、OpenAIの準備責任者であるAlexander Madreが新しいポッドキャストを立ち上げました。このエピソードで彼は、スタンフォード大学の教授である著名な経済学者のEricとともに、多くの重要なトピックについて掘り下げています。私が視聴したこのインタビューから、AIの開発が経済に影響を与える方向性を示す2つの重要なポイントを皆さんと共有したいと思います。
彼らが実際に話し合った最初のことは、AIが補完的なものであるか、それともすべての仕事を奪うものであるかということです。AIが代替品ではなく補完品であるという非常に重要な概念があります。そして、あなたはチューリングトラップのようなことについて話します。それについてもう少し詳しく教えてもらえますか？」
「はい、これを強調してくれてありがとうございます。おそらく、経済学者として私がよく遭遇する最大の誤解は、AIがすべての仕事を奪うという仮定と、AIが人間の完璧な代替品になるという仮定です。確かに、AIが人々を代替することもありますが、より多くの場合、それは補完品となります。代替品は何かが何かに取って代わるもの、補完品は何かをより価値あるものにするものです。
歴史を通じて見ると、技術は両方の性質を持っていましたが、より重要なのはAIが補完品であるということです。それを見る一つの方法は、人間の労働1時間がどれだけ価値があるかを考えることです。時間とともにそれはますます価値が高くなってきました。1700年代にはそれほど価値がなかったものが、1800年代、1900年代、そして今日では今までで最も価値があります。なぜでしょうか？それは技術によって補完されているからです。
例えば、溝を掘る場合、ブルドーザーや蒸気機関があれば物を持ち上げることができます。ソフトウェアを書く場合、これまで以上に速くソフトウェアを作成するのを助けるコンピューターがあります。このような技術的な補完品のおかげで、1時間の労働は以前よりもはるかに多くの価値を生み出すことができるのです。
AIについても同じことが言えます。ほとんどのビジネスでは、コールセンターの例のように、AIを使って人間の労働者を補完する方が、それを置き換えようとするよりも価値があります。その理由の一部は、機械学習の専門家がどれほど優秀であっても、人間ができることの全てを行える機械を作ることができていないからです。
典型的には、問題を解決しようとする際、AIはその一部を行うことができますが、他の部分にはまだ人間が必要です。コールセンターの例では、寄せられる質問のすべてを調べました。パスワードの変更方法やロックアウトされた場合の対処法など、非常に頻繁に尋ねられる質問がある一方で、データの中で一度しか現れない長いテールの質問もあります。例えば、複雑な税金の質問や、これまで見たことのないような質問などです。
驚くべきことではありませんが、機械学習はデータが豊富にある分野で優れています。機械学習にはデータが必要です。そのため、よくある質問には本当に明確で適切な回答がありますが、珍しい質問の長いテールに対しては、AI機械学習はあまり役立ちません。」
このクリップでは、基本的に彼は、大量のデータを処理するのが得意なAIシステムがある場合、これは確かに機能しますが、AIは現在生成的であり、その構造はニューロシンボリックではないため、分布の裾野にある未見の問題を解決することはできないと説明しています。
例えば、彼の例に関連して説明すると、電話をかけたときに「1を押すとこれ、2を押すとこれ」というのを聞いたことがあると思います。LLMはある意味でその拡張版だと言えるでしょう。特定の問題に入り込むと、LLMは本当に役に立たなくなります。なぜなら、問題が非常に具体的で新規のケースだからです。
もちろん、将来的にはLLMの上に新しい技術が開発され、新しいアーキテクチャが生まれて、この問題を解決すると思います。おそらく合成データを使って、AIに未見のケースを処理させ、それらの未見のケースを解決させるトレーニングを行うかもしれません。例えば、10,000や100,000の未見のケースでトレーニングするなど、そういった方向に未来が向かう可能性があります。
しかし、彼が述べていることは非常に重要な要素だと思います。多くの場合、ほとんどの人はAIがすべての仕事を置き換えると考えていますが、このポッドキャストで彼らが取り上げたもう一つのことは、将来の不確実性のために予測することが非常に難しいということでした。
そしてもう一つ、皆さんにお見せしたいのは、彼らが未来について、つまり何を学ぶべきかについて話している部分です。多くの人が混乱している主要な点の1つは、将来どのようなキャリアが存在し、どのようなキャリアが存在しなくなるかということです。このような予測を行うのは本当に難しいです。前回のポストAGI経済のエピソードで述べたように、Jeffrey Hintonでさえ放射線科医に関する予測を間違えました。
ポッドキャストの終わりの方で、彼らは実際にこのAI変革の中でどのような仕事に就くべきかについて話しています。
「私の娘たちは間もなく高校に入学しますが、どのようなキャリアを追求すべきかアドバイスするのに本当に困っています。あなたのアドバイスは何でしょうか？」
「私のアドバイスは、私からのアドバイスには注意してください、ということです。なぜなら、それは本当に難しいからです。第二の機械時代において、私は謙虚になっています。多くの人と同じように、私にもビジョンがありました。Andy McAfeeと私が書いたように、技術は定型的で反復的なタスクが得意で、より創造的な仕事は人間の方が優れており、より対人的な仕事も人間の方が優れているというものでした。そして、それはその当時は正しく、何年もの間正しかったと思います。
しかし今、LLMと生成AIがそれをひっくり返しています。多くの創造的な仕事が今では機械によって、あるいはある程度創造的な、そしてますます創造的になっていく仕事が機械によってできるようになっています。私にはわかりません。
だから、私の新しいアドバイスは、柔軟であれということです。つまり、変化に備えるということです。固定観念を持たないでください。「私はコーダーになる」とか「コーダーにはならない」とか「英語専攻になる」とか、そういう考え方をしないでください。適応性を持つことが重要です。それが人間の利点かもしれません。」
先日、Reed Hoffmanと話をしていて、このことについて話しました。私はこの長いテールのタスクについて言及しました。そして、彼のアドバイスがここで実際に私のコミュニティで私が与えてきたアドバイスと同じであることを指摘したいと思います。私が長い間開発し、取り組んできたフレームワークの1つで、私たちが話しているのは適応性と俊敏性を持つことの重要性です。
これは本当に重要です。なぜなら、以前も言ったように、未来の景観は不確実で動的だからです。つまり、ある分野やキャリアが100%確実で、決して自動化されないと思うかもしれない未来の領域があるかもしれませんが、少なくともダイナミックである可能性に対してオープンでなければなりません。
つまり、あなたが持っている強み、弱み、快適に感じる領域、そしてもちろん、補完的なスキルを持つ拡大している産業に焦点を当てるべきです。これらは私が見てきたこと、私のコミュニティで話してきたことの一部です。そして、経済とAIがどのように進化するかについての議論を発展させる上で重要な立場にある人物によって、この見方が繰り返されるのを聞くのは爽快です。
そして、はい、キャリア全体を変えるという見方は最初は大変に思えるかもしれませんが、人間の本質は非常に適応性が高いと思います。そして、ほとんどの人間は十分な時間があれば十分に適応できると思います。
最近、「中国の無人自動運転車が仕事を奪い、700万人の配車ドライバーが一夜にして失業」というタイトルの記事も出ました。このタイトルはかなり誇張されていると言わざるを得ません。配車ドライバーを一夜にして失業させたわけではありません。もちろん、ここでのコメントは「一夜にして」というのは愚かで不正確だと言っています。展開はまだ非常に徐々に、都市の特定の地域に限られていますが、これが示しているのは、この影響が起こるであろうということです。
私がこのシリーズを自分のチャンネルで作っている理由、これらのことについて話している理由は、人々に理解してほしいからです。AIが自分の仕事を奪いに来ているけど、状況に安心していられるようにふりをするために頭を砂に突っ込むのは意味がありません。実際に変化し、進化している産業を見て、自分をより良い立場に置くことが理にかなっています。
なぜなら、皆さんに保証できるのは、あなたのような個人を必要とする素晴らしい機会がたくさんあるだろうということです。そして、もしあなたがAIの分野にいる人であれば、特に今、私がこのエピソードをリリースしている夏の間は、AIのハイプは少し落ち着く傾向がありますが、これらの動画をまだ見ているということは、AIに対して高い関心を持っているということです。つまり、あなたは物事を最初に知る可能性が高く、これらの機会を最初に活かすことができるということです。
基本的に、このニュースは中国のロボットタクシーの推進が運転手の雇用保障に関する懸念を引き起こしているというものです。これは以前に話したことの一つで、テスラの長期計画を見てみると、そしてWaymoのような会社が何をしているかを見てみると、これらの会社は効果的にUberドライバーと同じ仕事市場に参入しているのです。
Uberドライバーを多くの人がキャリアとして考えているとは思いませんが、ある人々にとっては通常の勤務時間外に追加の賃金を稼ぐ方法だと思います。
この記事は、中国の長年にわたるロボットタクシー開発の努力が消費者に受け入れられ始めていますが、それによって競争が激しくなり、仕事を失うことを心配しているタクシードライバーたちを動揺させているという事実に踏み込んでいます。
Baiduのロボットタクシー部門であるApollo Goは、昨日、ソーシャルメディアプラットフォームWeiboで上位10のトレンドハッシュタグの1つになりました。これは、武漢市での急速なユーザー採用の報告を受けてのことで、同社は3月に特定の地区で完全に無人の車両の運行を開始しました。
中国には5月末時点で700万人以上の登録済み配車ドライバーがいました。これは2021年7月に報告された351万人のドライバーの約2倍です。
ここでの懸念はよくわかります。経済が奇妙な状況にあり、インフレが続いている中で、生活費が上昇するにつれて人々はより多くのお金を稼ごうとしています。何らかの安全性と追加のお金を提供する仕事が今、ある種の脅威にさらされています。そして、世界中を見回すと、これが起こっているのを見ることができると思います。
最近、イギリスやアメリカでロボットタクシーを許可するための法律が制定されているという記事を見ました。
ここで興味深いのは、5月にApolloのロボットタクシー利用の70%以上が4月に完全に無人で、車内に人間のスタッフがいなかったことです。彼は今後の四半期でこの割合が100%に達し、Apollo Goが武漢で初めて収支均衡に達すると予測しています。
私がいつも疑問に思っていたのは、これらのことがアメリカで広く肯定的に受け入れられるかどうかです。大多数の人々にとってはそうなると思います。Waymoについて多くのツイート、コメント、レビューを見てきました。Waymoとは基本的に、AIによって運転される自律型の自動運転車で、目的地まで運んでくれるロボットタクシーのことです。現在、今後数年間でアメリカ全土に展開される予定です。
人々がこれを好むかどうか疑問に思います。一部の州では禁止するかもしれません。ニューヨークはタクシードライバーがいることを考慮して、Waymoをニューヨークで許可するのかどうか疑問です。これらはすべて、あなたが住んでいる場所によって、それがあなたに影響を与える場合に考える必要があるかもしれないことです。
そして、なぜ私がその質問をしているのか疑問に思っているなら、実際に人々がWaymoに火をつけたからです。だから、これらの新しい技術には常に少しの抵抗があると思います。
次に、Forbesの記事で、AIと自動化による不安定化から私たちを救うことができるのは普遍的基本所得（UBI）かという話題があります。AIと自動化が世界の雇用環境を再形成し続ける中、世界中の社会は深刻な経済的・社会的変化に直面しています。
Tesla、Google、Microsoft、Nike、Amazonなどの企業が発表した大規模な最近の人員削減は、解決策の緊急の必要性を浮き彫りにしています。ビジネスリーダーの約40%が今年の人員削減を予想しており、約4割がAIで仕事を置き換える計画を立てています。
そして、将来のシステムがリリースされ、信頼性、スピード、パフォーマンスの面で特定の能力のデモが発表されれば、物事がいかに急速に変化するかが本当に明らかになると思います。もちろん、ここには疑問があります。十分な仕事はあるのか？そして、誰または何がそれらの稀少な職位を占めるのか？AIが現在の人間の仕事の機能を実行する能力は、雇用の置き換えにつながっています。
ここでは、著名な経済学者で「不確実性の時代の政治学：コントロールを獲得する」の著者であるGuy Standingが、経済的不平等と不安定さの不安定化効果を強調しています。AIの革命は、所有者への収入と権力の流れを加速させ、新しい階級である「プレカリアート」を不安定さと実存的恐怖の中に置き去りにしています。
彼は、UBIがこれらの問題を緩和する金銭的安全網を提供し、個人が意味のある活動を追求し、経済的ストレスに起因する精神的健康の問題を減らすことができると主張しています。
ほとんどの人が気づいていないのは、実際のストレスの90%または70%が、生活費を賄うのに十分なお金がないことから来ているということです。これはランダムな本から引用した統計ではなく、財産を通じて定期的な安定した収入を持つ人々の心理的パフォーマンスを評価した研究に基づいています。それは、彼らのストレスレベルが完全に下がり、より長生きする傾向があることを示しました。
ここでは、1970年代のカナダでのMincome実験で実証された社会的・健康上の利点も指摘されています。参加者は入院する可能性が8.5%低く、基本所得は医療費を大幅に削減する可能性があります。これも私が考えていなかったことです。精神的健康がはるかに良くなり、人々がより良い条件で生活できるようになれば、医療システムにかかる負担が大幅に軽減されるのでしょうか？そして、それは実際に理にかなっていると思います。
UBIがすぐに導入されると思いますか？小規模なパイロットプログラムがアメリカ中で継続的にテストされると思います。そして、これらのシステムがますます能力を高め、企業がそれらを採用し始めるにつれて、世界は人間がますます価値のある場所を見つけるのに苦労するかもしれません。
また、はい、人間は適応性があると言いましたが、誰もができるだけ早く適応することに慣れているわけではありません。そして、事前に準備をしていなければ、一部の人々は特定のキャリアからの移行に苦労するかもしれません。
私のコミュニティにいたり、これらの動画を見たりして、状況を理解し、競争に先んじて準備するのは一つのことです。しかし、多くの人々はAIに注目していないので、将来の能力のあるシステムがリリースされ、彼らの産業全体が変化し影響を受けたときに、大きな驚きを受けることになります。
これが、私が今、解決策について考えることが重要だと主張し、皆さんに伝えている理由です。まだ時間がたくさんある早い段階で考えることが重要なのです。
最近、「シリコンバレーのリバタリアンたち、AIが仕事を奪う中でUBIを検討」という記事も出ました。AIの普及に伴い劇的な雇用破壊が起こり、テクノロジー業界のリーダーたちは、経済的絶望から置き換えられた労働者を救うために、保証された所得モデルの試験を支持しています。
職場でAIが一部の仕事を引き継ぐ初期の結果から、このテクノロジーは産業革命以来最も変革的なイノベーションの一つになる可能性が高いことが示唆されています。そして、その歴史的な激変と同様に、コンピューターが人間の労働者から仕事を奪い、企業が効率と利益を大幅に増やすことができるようになるため、劇的な雇用破壊が伴う可能性がゼロではありません。
UBIについて、タバコ、アルコール、タトゥーを購入するためのものだという最も一般的な考え方がありますが、これは多くの批評家の主張点です。保証所得パイロットダッシュボードによると、アメリカの30のUBIテストプログラムからのデータをまとめたものですが、月々の支払いの43%以上が通常、食品、住居、医療などの必需品に使われています。交通費はUBI受給者の支出の99.4%を占め、裁量的な小売サービスが最大のカテゴリーで36%を占めていました。これは、多くの事実上の必需品もこの見出しに含まれている可能性があることを意味します。
つまり、彼らはここで、これは事実ではないと述べています。貧しく、十分なお金を持っておらず、実際にUBIを必要としている大多数の人々は、実際にはアルコール、タバコ、タトゥーにそれを使わないでしょう。これは明らかなことです。
この記事で興味深いと思ったのは、Sam Altmanの発言が含まれていることです。OpenAIのCEOであるSam Altmanは、彼のテクノロジーが労働の変革を促進し非難される立場にありますが、AIが約束する生産性の向上は多くの仕事と給与も破壊することを認識しています。これは、政府や企業が生じたギャップを埋めるために少なくとも最低限の所得を提供する必要があるかもしれません。
「機会の平等を真に持つことは、ある種の保証された所得なしには不可能です」と、Sam Altmanは2016年にTimes紙に語っています。また、同紙は、OpenAIのボスが自身の現金1400万ドルを、来週発表される6000万ドルのUBIプログラムに関するデータ駆動型の大規模な研究に投じたと指摘しています。
Sam Altmanが以前、この技術が多くの仕事を置き換えて経済に影響を与えるときの影響を知るために、非常に大規模なUBI研究を行っていたことを覚えているでしょうか。そして、それが来週発表されるそうです。その研究の結果が楽しみです。
ここでは、Elon Muskが「おそらく私たちの誰も仕事を持たないでしょう」と言っています。Muskはパリのテスラ会議で、保証された収入に関する彼の見解が彼の政治的進化に合わせて再構成されたと述べました。「私たちは普遍的所得を持つのではなく、普遍的高所得を持つでしょう」
この記事は基本的に、私たちが以前に話した点のいくつかに触れていますが、ここでの主なポイントは、私たちは全員、向かっている方向を知っているということです。そして、以前も言ったように、この分野を研究している人間として私が見てきた主な懸念事項の一つは、いくつかのシナリオを本当に見たときに答えがそれほど多くないということです。
なぜなら、私たちは未知の領域に入っているからです。つまり、あなたができる最良のことは、できるだけ適応性を持つことです。そうすれば、何かが起こったときに、その変化に備えることができます。準備が必要ないときに準備しているよりも、全く準備していないよりも、準備しておく方が良いのです。
ここで締めくくりたいポイントは、はい、この動画のタイトルはやや釣り的だったかもしれませんが、もしこれらの企業が実際に経済状況に注意を払っていなければ、このようなタイトルは現実離れしたものではないと思います。
「一夜にして700万人が失業」というようなタイトルを防ぐために、OpenAIが実際に行っていることの一つは、反復的な展開に対する彼らの姿勢です。OpenAIは、彼らが現在開発している技術が、反復のたびに、より広範な異なるタスクを包含し、カバーできるようになることを知っています。これにより、多くの経済的置き換えが起こることも彼らは認識しています。OpenAIがこの技術を段階的にリリースしているのは本当に良いことだと思います。
しかし、それは全ての産業が影響を受けていないということを意味するわけではありません。例えば、このロボットタクシーの事例のように、ゆっくりと展開されているからといって、将来的により多くの人々が実際のドライバーではなく自動運転車を利用する超競争的な環境にならないということではありません。
ここで私が言いたいのは、確かに人々が一夜にして失業するわけではありませんが、特定の産業で失業する人々の数が徐々に増加していくと思います。それはゆっくりとした変化で、気づかないうちに進行するかもしれません。あなたは基本的に、沸騰する鍋の中のカエルのようになるでしょう。だからこそ、私はこの動画を作っているのです。
このような情報は、私がいつも話していることであり、人々が異なる産業にどのように影響するかというニュアンスを見ていないところです。例えば、30億ドルのソフトウェアユニコーン企業が、テクノロジー幹部がAIワーカーに権利を与える計画を、「実際の従業員の人間性を軽視している」と言って撤回したという記事がありました。
人事ソフトウェア会社Latticeは、従業員がAIの同僚と一緒に働く準備ができていないことを痛感しました。この記事の要点は、人間が基本的に一部の産業でAIが使用されるかどうかを決定するということです。なぜなら、人間はある意味で最終製品の最終ユーザーだからです。
2022年に30億ドルの評価を受けた、Sam Altmanの兄弟Jack Altmanが創設したこのテクノロジーユニコーン企業は、今週「歴史を作った」と発表しました。いわゆるデジタルワーカーに従業員記録を与え、組織図に統合することで、人間の同僚がAIの職場での役割を見ることができるようにしたのです。しかし、オンラインでの反発が高まった後、わずか3日後に会社はこのプロジェクトを追求しないと発表しました。
ここで見られるように、これらの人々は職場でAIエージェントを導入し、実際に仕事をしていました。人間はそれを積極的に見ることができ、人間は文字通り「いや、これは望まない」と言ったのです。
記事はさらに、この戦略とメッセージングは大きく的外れだと述べています。AIを構築している人間としてそう言わざるを得ません。AIエージェントを従業員として扱うことは、実際の従業員の人間性を軽視しています。さらに悪いことに、それは単に人間をリソースとして見ており、機械に対して最適化され測定されるべきだと示唆しています。
そして、AIの職場での役割については、特にその使用が異なる産業に広がっているため、すでに不安が高まっています。もちろん、2023年3月にゴールドマン・サックスは、AIがアメリカとヨーロッパで最大3億の仕事を置き換えたり格下げしたりする可能性があるという報告を発表しました。ベンチャーキャピタリストのKai-Fu Leeは、2027年までに人間の労働者の50%がAIに置き換えられると予測しています。
そして、もちろん、LatticeのAIへの移行も、これらの不安を和らげることはなかったでしょう。
はい、AIは進歩していますが、これらの企業はAIを労働力にどのように統合するかについて本当に慎重に考える必要があると思います。注意しないと、何度も言ってきたように、これはあなたの会社にポジティブな影響よりもネガティブな影響を与える可能性が高くなります。
これは、私自身がAIをどこで使用するかについて非常に慎重で選択的になっていることの一つです。なぜなら、確かに効率的で効果的ですが、絶対的にすべてのことに適しているわけではないことを認識しているからです。
この動画を楽しんでいただけたなら、素晴らしい一日をお過ごしください。質問がある場合は、以下のコメント欄に残してください。
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