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残念ながら、ロボット自動化が熟練労働や肉体労働の分野を代替するには、私たちが望むよりもずっと長い時間がかかるでしょう。申し訳ありませんが、これは現実です。私もこの数字に満足していません。
さっそく本題に入りましょう。結論から言うと、2030年頃までに私たちが現在知っている知識労働の分野は壊滅的な状況になるでしょう。つまり、デスクワークが最初に消えていきます。これは主にコンピューターを使用するエージェントによるもので、私が「KVM原則」と呼んでいるキーボード・ビデオ・マウスの原理に従っています。2030年までに認知的飽和点、つまりベンチマークの頭打ちに達するでしょう。基本的に全てのベンチマークが2030年までに飽和します。
多くのベンチマークはすでに飽和状態ですが、新しいベンチマークでさえもおそらく飽和するでしょう。これは物理学、数学、生物学、その他すべての分野が2030年までに完全に飽和することを意味します。そして同時に、それらのコンピューターを使用するエージェントを展開するための完全なサイクルが完了しているでしょう。
2030年はChatGPTが普及してから約7年後にあたり、これは通常、企業の採用も飽和し始める時期です。簡単に言えば、これが悪い部分ですが、ヒューマノイドロボットの製造が完全に飽和するまで、つまり誰も仕事をする必要がなくなるほど十分なヒューマノイドロボットが存在するようになるまでには、30年から50年かかるということです。
これは電気技師、配管工、電線工などの職業を指します。一方、良いニュースは、それが意味するのは、技術職がしばらくの間は継続して存在するということです。つまり、「配管工や電気技師としての私の仕事は安全だ」と言ってきた人たちは、予見可能な将来についてはその通りなのです。
しかし、それはロボットがその仕事をできないからではなく、あなたを代替するのに十分なロボットがないからです。ただし、デメリットもあります。2030年が近づくにつれて、より多くの高度に知的で熟練したデスクワーカーが仕事を失い始めると、彼らは仕事を探すことになります。つまり、自動車整備士から建設作業員に至るまで、あらゆる業界が仕事を必死に探している人々で完全に飽和することになります。
もちろん、全てのデスクワーカーが「私はデベロッパーとして6桁の給料をもらっていたのに、清掃員として4万ドルを受け入れるなんてありえない」と言うわけではありません。しかし、それが簡単な結論です。では詳細に入りましょう。
まず第一に、あなたは「デイブ、そもそもボトルネックは何なの？実は信じられないんだけど、なぜ10億体のヒューマノイドロボットを作るのにそんなに時間がかかるの？」と思うかもしれません。それが私たちが設定したスケールなのです。数字の計算方法によっては、世界中の熟練労働を代替するために4億から15億の完全に機能するヒューマノイドロボットが必要になります。
「アメリカだけに限定したらどうか？」と思うかもしれませんが、その実験も試みて数字を出しました。あまり違いはなく、むしろもっと遅くなる可能性があります。なぜなら、もしアメリカが全ての自国のロボットを作り、他国に売らないか、他国から買わないかのどちらかの場合、グローバルなヒューマノイドロボット市場ができると仮定すると、状況は変わってきます。
最大の制約要因はアクチュエーターです。アクチュエーターとは筋肉やサーボモーター、モーターのようなものです。その理由は、アクチュエーターの大部分がレアアース磁石で作られているからです。「では、Tesla社のモーターのようにコイルだけで作るなど、レアアース磁石なしでサーボやアクチュエーターを作れないのか？」と計算しても、少し加速するだけで、それでも多数必要です。また、解決されていない問題もいくつかあります。レアアース磁石をなくすと、アクチュエーターは少し大きくなり、エネルギー消費も増えるため、より良いバッテリーが必要になります。
アクチュエーターが圧倒的に最大の制約要因であり、次にバッテリーとセンサーが続きます。これらはすべて希少な材料を必要とします。次に大きな問題は産業規模の拡大です。つまり、これほど多くを生産する工場の生産能力がないのです。イーロン・マスクがテスラのギガファクトリーの拡大を試みているのはご存知でしょう。しかし現在、彼らは年間1万体未満のOptimusロボットしか生産していません。そして数字を計算したところ、3年ごとにグローバルなヒューマノイドロボットの生産を10倍に増やしたとしても（これは非常に積極的な見積もりです）、2040年代までかかるでしょう。
バッテリー、レアアース、また電気ポリマーベースの筋肉や純銅ベースのアクチュエーターなどの代替材料についても計算しました。実際には、10億体のヒューマノイドロボットを構築するには長い時間がかかるのです。比較として、現在、全世界で年間50万台の産業用ロボットアームしか製造していません。
つまり、その程度の生産能力から拡大を始めたとしても、産業用ロボットを製造する能力全体を転換したとしても、10億体のロボットに到達するには長い時間がかかるでしょう。ここにデータがあります。現在は2025年で、グローバルには実質的にヒューマノイドロボットをほとんど製造していません。
そこから拡大が始まり、1万体、そして倍々になっていきます。世界の供給と需要、競合する材料などを考慮した最も現実的なタイムラインは、3年ごとにロボット生産能力を倍増させることです。
これはかなり積極的な見積もりであり、テレビから自動車まで、他のどの産業拡大よりも速いペースです。おそらく唯一速かったのはスマートフォンですが、スマートフォンの部品コストはロボットよりもはるかに少ないです。
そのペースでは、世界で10億体のロボットを持つまでに2060年まで見る必要があります。また、18ヶ月ごとの倍増という超積極的な見積もりにしても、10億体のロボットに到達するまでに2050年近くまでかかります。そしてイーロン・マスクが成功し、3年ごとに10倍に増やせたとしても、10億体のヒューマノイドロボットを超えるのは2040年代初めになるでしょう。
そこからも拡大は続き、数年後には誰もが個人用ドロイドを持てるようになりますが、より現実的なスケールでは、全員が個人用ロボットを持てるようになるのは2070年頃だと思われます。
「デイブ、あなたは計算を間違えている」と言うかもしれませんが、私も間違っていたいと思っています。しかし、3年ごとに生産を10倍にしたとしても、かなり時間がかかることがわかりました。それでは、私が考えるシナリオに沿って分析していきましょう。
まず第一に、2030年頃に知識労働が崩壊します。これは主にコンピューターを使用するエージェントが理由です。私たちはすでに今日コンピューターを使用するエージェントを持っています。多くの方がOperatorなどを使っていると思います。次に見られるのは、コンピューターを使用するエージェントが自分の仮想マシンで動作する自分のサンドボックスを持つ形です。
これによりデスクトップで実行する必要がなくなります。おそらくこれが最も良い形式でしょう。データセンターで実行するなら、「多数のWindows デスクトップを起動して、それぞれに独自のOperatorインスタンスを実行させる」というようなことができます。
おそらくWindows、Linux、または必要なものをかなり軽量化したバージョンにできるでしょう。いずれにせよ、コンピューターを使用するエージェントはデジタルネイティブなので、非常に迅速に拡大できます。仮想化とデータセンターの規模の経済の組み合わせにより、2030年までに1,000人の会社で10,000のコンピューターを使用するエージェントを持つことができます。これらのエージェントは効果的なIQが130〜160で24時間365日稼働します。
「2027年や2028年はどうなるのか」と思われるかもしれませんが、私が話しているのは、商業的に実行可能で広く展開されている状態です。そのようなコンピューターを使用するエージェントを実行する能力は、おそらく来年には持つことになるでしょう。しかし、ビジネスが注目している一つの事実は、それらのエージェントがミスをするたびに予想されるコストです。
これは私が同意するわけではありませんが、ゴールドマン・サックスなどが実行した計算では、コンピューターを使用するエージェントの重大なミス1件あたり40万ドルから150万ドルのコストがかかるとされています。そのため、フォーチュン500企業は、ハルシネーションが0.1%または0.01%未満になるまで、あるいはいくつかの企業は100%正確になるまで完全に採用を待つでしょう。
これはKVMルール（キーボード・ビデオ・マウス）に戻ります。基本的に、キーボード、マウス、コンピューターモニターのみで完全に行える知識労働やサービス労働は、2030年までに100%自動化されるでしょう。採用には時間がかかりますが、別の動画では、2030年までにすべてのベンチマークが飽和し、その地点に達したとしたらどれくらいの時間がかかるかを検討しています。
次はタスクの複雑さのスケーリングです。AIが実行できるタスクの長さが7ヶ月ごとに倍増しているという様々なレポートがありますが、これは4ヶ月ごとに加速しているようです。タスクの複雑さとタスクの知性、またはすべてのタスクにおける成功率は、遅くとも2030年までに完全に飽和するでしょう。
これはまだ比較的保守的な見積もりです。ロボティクスの30年から50年の飽和ウィンドウは、主に産業規模の拡大によるものです。2030年までに完全な機能を備えたロボットの基礎モデルを持つことになります。ロボットは、今後5年以内、おそらく3〜4年以内に、あなたや私よりも知的で器用で能力が高くなるでしょう。
3年というと2028年ですが、これはロボットの基礎モデルが飽和点に達する最も早い時期です。つまり、人間と同等かそれ以上のレベルで、人間ができるどんなタスクもこなせるようになるということです。ハードウェアなどを完璧にするには、さらに2年かかるでしょう。この見積もりにはいくつかの要素を考慮していますが、すべての数字は、ロボットの知性を含むすべての機械知性が2030年までに解決されることを示しています。
そして、生産を拡大する必要があります。私が指摘したい最大のことの一つは、市場が解雇されたデスクワーカーで飽和しているにもかかわらず、人間の熟練労働は長期間価値があり続けるということです。次に大きなことは安全性です。
ターミネーターのような乗っ取りは、規模の経済により単純に不可能です。人間はまだまだ長い間ロボットより数が多いでしょう。つまり、何らかの想像を絶する理由で500万体のヒューマノイドロボットが暴走したとしても、アメリカでは誰もが銃を持っているので、通りに出て、ロボットを殺し、暴動は終わります。
安全性の観点からは、AI、AGI、ASIはデータセンターに限定されることを意味します。「でも、データセンターでできる被害は大きいのでは？」と思うかもしれませんが、それは事実です。しかし、これらがすべて完全に拡大し、危険地帯に達するまでには長い時間があります。
こういったことを考慮すると、私はいつも「意味の経済」や残り続ける職種についてお話してきました。これは、今後数十年間残り続けるいくつかの他の職種も教えてくれます。まず、熟練した職人、メカニック、電気技師、溶接工、現実世界の問題解決者が挙げられます。
その理由は、人間がこれらのロボットに比べて非常にエネルギー効率が良いからです。私たちは24時間働くことはできませんが、私たちのバッテリーは完全に内部にあり、一日に数ポンドの食べ物だけを必要とします。これらのロボットは4〜12時間ごとにバッテリー交換が必要で、そのバッテリーは軽くありません。
そのため、森で何かをする必要がある場合や、まだ電力のない作業現場で作業する必要がある場合、人間は非常に携帯性に優れており、私たちの脳は現在のロボットができることに比べて非常に知的です。つまり、私たちは純粋な能力において熱力学的に有利であり、また単純に数においても、しばらくの間はロボットより優位に立っています。
次に、規制および法的職業です。これらは「高説明責任職」と呼ばれます。基本的に高説明責任職は、法的理由、経済的理由、その他の理由で人間が承認する必要がある職業です。場合によっては、法律が非人間がその職業を行うことを想定していないからです。
他の場合では、実際に人間が承認する必要があるからです。例えば、医師の場合、処方箋に人間が署名する必要があります。「このような検査やこのような薬を処方します」という場合、人間が承認する必要があります。医師、弁護士、監査役、認可された技術者などの認可を受けた専門家は、予見可能な将来のために非常に深い溝を作ります。
また、それは永久的な溝になる可能性もあります。「実際、AIがこれらすべてにおいてより優れているので、それを取り除きましょう」というところまで行く可能性を排除するつもりはありません。もしそうなれば、それは基本的に「規制上の神の行為」のようなものになるでしょう。
次に、本物であることと感情的なプレミアムです。つまり、アーティスト、パフォーマー、インフルエンサー、セラピスト、哲学者、聖職者、有名人、俳優などです。私たちは単に人間を持つために支払うでしょう。例えば、人間の俳優を見るために映画館に行くのにお金を払うでしょう。
「映画がAIで生成されていることは知っているけど、気にしない。本物の俳優を見たい」と言う人はたくさんいるでしょう。これは変わりません。次に、高度な複雑性を持つ交渉と案内です。これらは信頼ベースの職業です。
「機械が何を言おうとも気にしない。機械はおそらく正しいけれど、私はこのビジネス関係や政府関係に対して責任を持つ人間が目の前にいることを望んでいる」というような場合です。例えば、外交官、ガバナンスの専門家、信頼仲介者などです。信頼仲介者とは、エグゼクティブアカウントマネージャーやセールスパーソンなどのような人です。
つまり、会議などにスーツを着て出席する人たちを考えてください。ハイステークスな交渉人などです。これらは、人間がおそらく人間に行ってもらうことを好む関係と信頼ベースの役割です。最後に、エリートです。特にこの視聴者には繰り返す必要はありませんが、資本家は大丈夫ですので、気にしないでください。
最後に私の考えです。この移行は避けられませんが、タイムラインは私たちが考えるよりも長く、混乱も少ないでしょう。まず、2030年頃から始まる知識労働のアポカリプスです。実際には今始まっていますが、コンピューターを使用するエージェントとAGI、ASIがすべてのベンチマークを飽和させる2030年頃に加速するでしょう。
つまり、どんな知識労働でも、せいぜい行き先を指示するドライバーか、あなたよりもずっと賢いエージェントの艦隊を管理するだけになります。個人的には、それが充実感を与えるかどうかわかりませんが、O3を使用することは本当に楽しんでいて、O3を使えばたくさんの仕事ができます。誰がわかるでしょうか？おそらくそれは予告編かもしれません。
連鎖的なショックがあるでしょう。知識労働の崩壊に続いて、職を探している人々によって職人労働が再編成され、飽和しなくなります。部分的なロボット自動化は非常に目に見えるようになるでしょう。Downtown Abbeyのようなショーを見たことがあるなら、ガス車はありますが、経済の主流ではないような状況です。
ロボット自動化の波が来るのが見えるでしょう。「私たちの会社は最初のロボットを手に入れた」「このロボット1台で12人分の仕事をするが、私たちは1台しか買えない」というように。これは、労働後の経済、郡の寄付、ESOP（従業員株式所有計画）、配当金、負の所得税などの緊急性を示すことになるでしょう。これらは非常に重要になり、実際には良いことです。なぜなら、時間の経過とともにその必要性が高まるのが見えるからです。
私たちが恐れていたように雪崩のように襲ってくるわけではありません。これらを踏まえて、最後まで視聴していただきありがとうございます。退屈させるつもりはありませんが、あなたの考えを聞かせてください。方法論に疑問がある場合や、異なる結論に達した場合は教えてください。
核融合や量子コンピューティングなど、他のさまざまな実験も行いました。それでも、構築する必要があるロボットの総数の高いハードルを考えると、最も早くても2036年頃で、それも「できるだけ早く10億体のロボットが必要だ」というアポロ計画レベルのプログラムがあった場合です。
AIがデスクワーカーの仕事を置き換え始めると、人間の労働者が過剰になるため、それは起こらないと思います。経済的に合理的だとは思えません。ヒューマノイドロボットが私たちの残りの仕事を引き継ぐ飽和点に達するのは、早くても2041年から2045年になりそうです。視聴していただきありがとうございます。もっと良いニュースがあればよかったのですが。
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