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あなたは終わりです。私も終わりです。私たち全員が終わりです。AIが私たちの仕事を奪いに来ていて、それに対して何もできません。AIは核兵器を乗っ取り、大量のロボットが皆を撃ち、人工汎用知能（AGI）はすぐそこまで来ていて、世界全体を支配するでしょう。あるいは、そうではないかもしれません。
未来を予測する問題は、未来がまだ来ていないことです。そして多くの人が人工知能、特に生成AIについて語り、それが私の仕事を奪うのかどうか、労働市場は終わりなのかなどと言っています。私自身、ChatGPT 3.0が登場して以来の過去数年間、この問題についての考えは揺れ動いてきました。
私はここで、私たちがどこに向かっているのか、現在どこにいるのか、私たちが今いるこのハイプサイクルとは何か、そしてそれがあなたの仕事市場や日常生活にどう影響するのか、また私自身にどう影響するのかについての考えを共有したいと思います。私たち全員が一緒にこの状況に直面しているのですから。
私はリッチ・ギルバートです。少し違った視点から人生とキャリア、仕事について話しています。このような内容が好きでも嫌いでも、いいねとチャンネル登録をお願いします。とても助かります。また、私はコーチングもしています。一対一のコーチングを希望される方は、説明欄をご覧いただき、メールをお送りください。
人工知能。ああ、面白いですね。こういったことが出てくると、誰もがその話題の専門家になります。AIやその他のことについてもそうです。そして今、AIを巡って信じられないほど大きなハイプサイクルが進行中です。数年間そうなっています。
認めなければならないのは、2022年11月にChatGPT 3.0が登場した時、それは衝撃的でした。「わあ、コンピュータと会話ができる」と人々が気づいた瞬間でした。そしてコンピュータが人間のように返答するのです。もちろん、OpenAIのサム・アルトマンはメディアブリッツに出て、議会に話をして、「これを規制すべきだ」「こうしたモデルはしかるべき人の手にのみ置くべきだ」などと言っていました。
そして中国が参入し、トランプ政権も関わり、誰もがAIは世界の救世主になり、何十億もの仕事を破壊するなどと考えています。私はこの短い、あるいは長い人生で学んだことがあります。それは、未来がどう進むかに既得権益を持つ人々が未来を予測する時、非常に懐疑的になるべきだということです。
サム・アルトマンが「AGIはすぐそこだ」と言う時、彼はゲームをしているのです。彼はベンチャーキャピタリストであり、何百ものスタートアップを見てきました。彼は投資から資金を回収するためにハイプサイクルを構築する必要があることを知っています。それがビジネスの仕組みなのです。
イーロン・マスクが2016年、インタビューでソファに座って「6ヶ月以内に完全自動運転車ができる。サンフランシスコからニューヨークまで問題なく行ける」と言いましたが、2025年の今、未来に生きている私たちにはまだ完全自動運転車はありません。
確かに、多くの段階的な変化はありました。素晴らしいことです。しかし、まだ実現していない技術的ブレークスルーで、利害関係者によって正確に予測されたものを思いつくことができません。私たちはみな大いに盛り上がるのですが、コメント欄で例を挙げていただければと思います。核融合も良い例です。
核融合はずっと「あと10年で実現」と言われ続けていますが、なぜか常温核融合、つまり太陽の外での核融合を実現できていません。技術者としての私の意見では、未来に何が起こるかを信じていません。起こるかもしれないし、起こらないかもしれません。人々が私に何が起こると言うかを信じていません。
私が特に言及しているのは、人工汎用知能（AGI）や人工超知能（ASI）についてです。それらは同じものかもしれません。しかし、私はこの方向性についてみなさんを落ち着かせたいのです。AIについて私たちを興奮させるゲームが行われています。それはMicrosoftにとって良いことです。Googleにとっても良いことです。そして確かにいくつかのクールなものが出てきています。それについて話しましょう。しかしAIがすべての仕事を奪い、人類と労働サイクルの終わりになり、普遍的基本所得が必要だという考え。それは起こるかもしれないし、起こらないかもしれません。
生成AIやAI全般は常に同じように機能しています。私がこういうことを言う資格があるのか？これは長い間私の専門分野でした。このチャンネルに新しい方のために言うと、私はGoogleで約10年働いていました。長い間テクノロジー業界にいました。
99年から2000年頃にニューラルネットやベイジアンネットワークに取り組んでいました。その後、ディープニューラルネットなどに進みました。Googleでは広告やビジネスデータなどに人工知能を使用し、ゼロから構築していました。だから私は知識があります。そして知識があまりないのに人々がこのことについて叫び声を上げるのは信じられないことです。まあ、これはインターネットの世界ですが。
人工知能とニューラルネットは全般的に確率的オウムのようなものです。それらはトレーニングデータに基づいて動作し、予測するのです。それは予測エンジンです。次の単語を予測します。
ここでの魔法は、質問に対する応答として誰かが言うであろう次の単語を予測することです。それが魔法のように見えるのは、インターネット上の膨大なトレーニングデータがあり、人々があらゆる種類の質問に何度も何度も回答しているからです。そのため、AIはこれを取り込んで「ああ、これはその質問だ。このように答えよう」と言うことができます。基本的にはそういうことです。
ディープニューラルネット内のデータが実際に何を意味するのか、私たちには分かりません。誰にも分かりません。少し怖いことです。だから人々は「それは謎だ。何でもあり得る」と言います。しかし基本的には、何らかの入力、つまり質問を入れると、出力が出てきます。その一部は確率的なものであり、以前のコンピューティングパラダイムはもっと直接的でした。私は技術的な詳細に入り込んでいますが、ここで主張したいのは、すべてはトレーニングデータに基づいているということです。
だからこそ生成AIは幻覚を見るのです。「分からない」と言いません。なぜでしょうか？それは、トレーニングされたインターネットのデータが答えに対して「分からない」と言わないからです。4chanやRedditなどのどこかに必ず、何かの質問に対して何らかの答えを持つ誰かがいて、彼らはそれを作り上げるのです。彼らは幻覚を見ています。だから私たちが持つすべてのニューラルネットは、「分からない」と言うことを知らないという幻覚を見るのです。それはプログラミングに含まれていません。
そういうわけで、生成AIはかなりクールです。私たちは皆、それが少し魔法のようだと認めなければなりません。私はその層を剥がして、それが実生活、特に仕事にどう影響するかを探りたいと思います。
初期に採用されたものの一つは、生成AIを使用したコード構築です。この種のテクノロジーには完璧な例です。なぜなら、コードでは何かを構築しようとしているからです。クイックソートなどのアルゴリズムです。生成AIには調べることができる何千ものクイックソートや、大学やGitHubのおかげでスネークゲームがあります。古いコードをすべて調査して、パターンを見つけ、それを構成する次の行、次の単語と行を予測できます。
だからこそ、いつも示されるデモはスネークゲーム、つまり周りを動き回るゲームなのです。インターネット上には何千ものそういったものがあるからです。だから、それはとても得意です。サブルーチンや関数、クラスなどが既知で、何度も行われたことがあれば、生成AIはコーディングで素晴らしい仕事をします。
GeminiやClaude、その他のいくつかはコード生成が非常に優れています。全体が既知の場合です。ウェブページやウェブアプリなどのフレームワークを構築する代わりに、何千回も行われていて退屈な作業であれば、Co-pilotつまり生成AIに頼んでフレームワークをセットアップしてもらうことができます。それは良いことです。
しかし、秘密の軍事基地用のERPシステムなど、AIが見たことがないものを生成するよう頼むと、AIは本当に苦戦します。今のところ、それは使えません。
推論エンジンでは改善されています。それもかなりクールです。「もしこれをしたらどうなるだろう？」というのも同じことです。彼らがしているのは推論において次の単語を予測することです。私たちには「ああ、本当に考えているんだ」と思えます。そうかもしれません。私たちには分かりません。思考とは何かの良い定義を持っていませんが、それがしていることは「この問題を解決するためにこれらのステップを取ろう」ということだけです。それも魔法のようです。
それはクールです。それが私たち全員を支配する殺人ロボットにつながるかもしれません。今のところ、それはまだ来ていません。新しい技術や新しいツールなどで常に心配しなければならないのは悪意ある行為者です。世界終焉などに関しては、それは常に悪意ある行為者の手にある新しいツールであり、人々は中国がこれを追い越す、あるいはアメリカがそれを追い越すといったことについて大騒ぎをしています。
確かに問題ですが、今はまだ非常に初期段階、というか、初期段階でもありません。これらのものは何十年もの間存在しています。グローバルな規模での本当の危険は悪意ある行為者です。「炭疽菌などを作って送って」などというような。炭疽菌が作れるかどうかさえ知りませんが、何か悪いものを。AIはインターネットから学んだことや、構築するために必要なことについて取り込み、始めます。今ではエージェントによるアクションも実行できます。エージェントはクールです。
しかし、まだ少し不安定です。まだ誘導する必要があります。これが私たちの仕事にどう影響するのでしょうか？AIはあと数年で世界を支配するかもしれません。誰にも分かりません。これがどう経過するか見てみましょう。
私たちの仕事にどう影響するのか？今は大きなChatGPT 3.0のモーメントから2年半が経ちました。同じモーメントが世界の終わりと仕事の終わりを告げています。あらゆる技術的な大きな混乱において、実際に発酵する前に正確に予測された技術を思いつくことができません。インターネットが来て、人々がそれを使い始めました。
ビッグデータがその「もの」だと予測されていましたが、人々は持っているデータを分析し続け、もっとデータを構築しているだけで、そこでは大きなブレークスルーは得られませんでした。他にも例はたくさんあります。
この問題に関しては反例を探すのが好きです。仕事における危険は、AIが単に学習して繰り返すことができるあなたの仕事について多くの例がある場合に発生します。コーディングは確かにそのひとつですが、プログラマーはまだ必要で、優れたプログラマーであればCo-pilotを使って「SAPを作って」「ERPシステムを作って」「F-16のコックピットシステムを作って」などと言うことはできないでしょう。少なくとも今はまだ。
そのような必要性のある組み込みシステムの中のF-47の新しいソフトウェアを作ってください。いいえ、それは存在しません。だからプログラマーが考え始める必要があります。おそらく助けになるでしょうし、間違いなく助けになります。間違いなくサブルーチンを書くことができ、多くのことができます。
プログラマーは数年でいなくなると言われていますが、どうでしょうか。しかし、あなたがプログラマーであるなら、またはその技術的な作業空間の周りにいるなら、このツールを使ってレバレッジを得る必要があります。絶対に。そして履歴書にそれがなければ、何とかして履歴書に載せてください。コースを受けるか、自分でボットを作り始めるか、GitHubに貢献するなど、何でもいいです。
他にもそれほど明白ではないが、実際にこれらの生成AIによって非常にうまく引き継がれることができるものがあります。そのひとつは、コンピューターゲームでの声優です。これはとても特殊なことのように思えますが、そのようなことを人間がする理由はありません。私たちは非常に優れた音声モデルと会話モデルを持っています。
まだおそらくエディターがそれを理解し、誰かがストーリーを導くために必要でしょう。今のところまだ「指輪物語の第6作をユニコーンと一緒に作って」と言うことはできません。まだできませんが、もしかしたら将来は。今のところ、何度も行われたことがあり、トレーニングして必要なものを出力できるようなことであれば、素晴らしいです。声優は可能かもしれませんが、執筆はまだかもしれません。
カスタマーサービス。これは非常に早く移行すると思っていました。もう扱いたくないと。しかし、モデルでは、モデルのトレーニングが最も高価な部分だということが判明しました。それは本当に高価で、モデルを実行するよりもトレーニングする方がはるかに高価です。モデルの実行は計算的にも、金銭的にも、エネルギー的にも安価です。それはデバイス上でも実行できます。しかしモデルのトレーニングは本当に高価で難しい時間がかかります。
カスタマーサービスをしたいなら、自分の特定のデータセット、つまり自社の内部文書などに対して多くのお金を投資する必要があり、それが難しくなります。不可能ではありません。このような種類のソフトウェアを作っている会社もありますが、思ったほど簡単ではありません。どうして知っているかというと、私が働いている数社でこれを調べ始めたからです。
では、マネジメントはどうでしょうか？マネジメントは常に安全でありながらも安全ではないもののひとつのようです。中間管理職の消滅は過去50年間にわたって広く噂されてきましたが、何らかの理由で彼らまたは私たちを排除することができません。あなたが単に通過点であるなら、つまりデータがあなたに入ってきて、それを操作して送り出すだけであれば、それはAIで複製される可能性がありますが、現時点ではこれらすべてを統合するのは本当に難しいです。私たちが持つシステムのパッチワークにAIを統合するのは非常に難しいのです。
したがって、あなたが中間管理職であれば、あなたの時代はまだ来ていないと思います。しかし、これらすべてにおいて、それは段階的なものになるでしょう。皆が一度に解雇されるような大きな激変はないでしょう。
もしあなたがAIによって解雇されたなら、それを知っているでしょう。あなたの幹部はなぜ解雇されたのかを知っています。ほとんどの人は「AIのせいで解雇された」と言いますが、人々はまだAIのせいで解雇されてはいません。少なくとも今はまだ。もしあなたがAIによって解雇され、それを知っているなら、コメントに書いてください。超事実や反事実を見るのが好きです。私が間違っていることを証明してください。
しかし、確かに役立つことのひとつは、これらのモデルの本当に良い使用例は新しい検索エンジンだということです。Googleは典型的なイノベーターのジレンマで、Geminiとこのような種類のものを使用して検索結果を自己破壊するかどうかについて苦戦しています。そして、あなたが答えが必要だと知らなかった質問をするだけで、それは素晴らしいです。
検索は素晴らしいですし、アイデアの構築も同様です。通常、これらは何度も行われたアイデアであり、トレーニングセットは少し外挿でき、幻覚は良いかもしれませんが、あなたが何をしていても、アイデアのセットを生成することは本当に良い使用例になる傾向があります。しかし、ロボットが仕事を奪うのを見るでしょうか？ロボット工学は別の問題です。
人型ロボットとAIは別のものです。AIの武器など、私たちはこの種の自動化された武器を長い間持っていました。これは私の個人的な意見では、ただの段階的な一歩です。
このビデオを見ているのがAIではなく、実際の人間であり、実際の生活を送り、外に出て、与えられたこの人生で素晴らしい時間を過ごしていることを願っています。あなたがどこにいても、AIによる解雇の影響を受けたなら、教えてください。そうでなければ、それを楽しんでいることを願っています。素晴らしいことですから。次回お会いしましょう。さようなら。
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