AnthropicのCEOであるDario Amodeiが、AIが今後1～5年でホワイトカラー職の半分を消滅させる可能性について警告したことを受け、より楽観的な視点からAIの未来を考察した動画である。動画では、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間がAIエージェントを管理することで生産性が飛躍的に向上し、新たな価値創造が可能になるという理論を、具体的な数値例やグラフを用いて説明している。教育分野での個別最適化学習や、企業での人材活用戦略の変化など、具体例を交えながらAI時代における人間の役割の重要性を強調している。
AIは今後1年から5年以内にホワイトカラー職の半分を消滅させる可能性があります。少なくとも、これはAnthropicのCEOであるDario Amodeiが最近Axiosのインタビューで述べたことです。これが現実となれば、大規模な失業、経済的困窮、そしてパニックが起こるでしょう。しかし、私は人工知能の未来についてより楽観的な見方をしています。
そこで、このDarioとのAxiosインタビューを検討し、その後、人工知能と共に歩む人類の未来に対する私の楽観的なビジョンがどのようなものかをお見せしたいと思います。
記事のタイトルは「舞台裏：ホワイトカラーの大虐殺」です。非常に恐ろしく、クリックを誘うような見出しですが、これをあちこちで目にしています。私の両親でさえ、この記事を送ってきました。
まず、彼は確かにAIがエントリーレベルのホワイトカラー職の半分を消滅させ、失業率を今後1年から5年で10～20%まで押し上げる可能性があると述べています。これが事実であれば、本当に経済災害となるでしょう。Amodeiは、AI企業と政府が今後起こりうることを美化するのをやめる必要があると述べました。つまり、テクノロジー、金融、法律、コンサルティング、その他のホワイトカラー職業、特にエントリーレベルの職種での大量の雇用削減の可能性です。
直感的には、それも理にかなっているかもしれません。突然、企業はエントリーレベルのポジションを雇用する必要がなくなります。人間を雇う必要が全くなくなるかもしれません。将来的には、AIエージェントだけを使用し、AIエージェントがすべての作業を行う可能性があります。
私の考えでは、より可能性が高いのは、同じ数の人間が今まで想像できなかったほどの仕事をこなし、野心的な夢を超えた超生産性を発揮するということです。
彼らの多くは、これが起ころうとしていることに気づいていません。これは狂気じみていて、人々は単純に信じていません。この移行期間中に摩擦が生じないと言っているわけではありません。確実にあります。それについてはすぐに触れます。
Steve Bannonも議論に参加しています。30歳未満の人々の管理職、技術職、特に20代にとって非常に重要なエントリーレベルの職がどのように根絶されるかを誰も考慮していないと思います。なんと強い言葉でしょう。
いくつかのスライドを用意しました。私が何が起こると信じているかをお見せしたいと思います。
現在の状況はこのようになっています。人間の労働者がいます。この人が会社に年間10万ドルのコストをかけるとしましょう。これは単なる分かりやすい数字です。これらの数字はどこからも取ってきていません。計算しやすくするために設定しているだけです。
このホワイトカラー労働者は3単位のアウトプットを生産し、合計でその3単位から30万ドルのアウトプットを生み出します。ROIは200%です。会社は人間に10万ドル投資し、その人間は30万ドルのアウトプットを生み出すことができるため、会社にとって200%のROIとなります。これが現在の状況です。
では、明日何が起こるかを見てみましょう。同じ人間に10万ドルのコストがかかりますが、突然その人間がAIエージェントによって力を与えられ、それぞれのエージェントが同じ量のアウトプットを生み出すことができるようになります。その人間が合計3つのエージェントを管理できるとしましょう。エージェントはそれぞれ3単位のアウトプットを生産し、それぞれ10万ドルの価値があります。総アウトプット量は90万ドルです。
したがって、人間への投資ROIは800%となります。これらのエージェントには名目上のコストがかかると仮定しています。年間1万ドル、2万ドルとしましょうが、計算をシンプルで明確にするため、今は除外します。
これが未来かもしれません。人間が大量のアウトプットを生み出すエージェントの軍隊を管理するのです。この未来では、ROIが大幅に上昇します。人間の従業員1人あたりのROIが。
しかし、これらのエージェントが継続的に改善され、より多くのことができるようになったらどうでしょうか。これらの人間はそれぞれ、たとえば3つのエージェントを管理しています。各エージェントは90万ドルのアウトプットを生み出すことができます。それは10万ドルの従業員に対して270万ドルです。エージェントを管理する人間の数だけそれを掛け合わせてください。
多くの方が考えているかもしれません。将来、エージェントが完全に自律的に動作し、人間の監督を必要としなくなったらどうなるのでしょうか。それはおそらくかなり遠い未来のことだと思います。もしそうなるとしてもです。
私は、将来のソフトウェア世界で重要になるのは、センスと真実のデータの2つだけだと確信しています。センスとは、人々が楽しめる体験をキュレーションすることです。それがセンスです。これは依然として人間の領域です。それに加えて、人間はエージェントが生み出すものに対して監督を行う必要があります。
人間がエージェントを管理すると信じているか、人間が単純にエージェントのアウトプットをレビューし、スポットチェックし、それが良いものであることを確認すると信じているかに関わらず、いずれにしても人間はまだループの中にいます。そして、予見可能な未来において、人間はまだループの中にいると思います。
さらに未来に進んでみましょう。これらのエージェントが継続的に改善されると想像してください。単一の人間が単一のエージェントを管理し、そのエージェントが多くのエージェントを管理し、それらのエージェントがそれぞれ大量のアウトプットを生み出します。人間と総経済価値アウトプットとの間に、この狂気的なレバレッジが生まれるかもしれません。
しかし、ここで本当の疑問があります。企業が組織図を見て「わあ、こんなに少ない人数でこんなに多くのアウトプットを生み出している。望み得るすべてを達成した。もう成長する必要はない」と言うでしょうか。それは私には資本主義らしくありません。
私の考えでは、競争が至上です。企業は、生産性が想像できなかったほど高くなったとしても、競合他社を見て「よし、今度はもっと多くのことをしよう」と考えるでしょう。
これはジェヴォンズのパラドックスとしても知られています。リソースの効率が向上すると、コストが下がります。社会は、その安価なリソースをより少なく使う傾向はありません。実際は全く逆です。より多く使う傾向があります。その理由を説明しましょう。
このグラフを見てください。Y軸にROI、X軸に知能のコストがあります。知能のコストが底辺で安い時、与えられたタスクのROIは非常に高くなります。知能のコストが増加すると、与えられたタスクのROIは下降し、ある時点でROIがマイナスになり、もはや価値がなくなります。
今日のすべての価値獲得は、この赤い線の後ろ、この範囲内にあります。この赤い線の右側のすべては、企業にとって価値がありません。
これが変化するとどうなるでしょうか。知能のコストが下がるとどうなるでしょうか。突然、どの問題が企業にとって解決する価値があるかの計算が劇的に変わります。これを見てください。知能のコストが下がると、与えられたROIで可能な総価値量を捕らえるこの線が増加します。上に移動するだけでなく、外側にも移動しています。
そのため、「価値がない」線がここまで押し出され始めます。その曲線の下のすべてが示すように、総価値量は劇的に増加します。
企業A、企業Bは両方とも満足しています。お金を刷っています。10ドルのウィジェットを売り、製造コストは1ペニーです。そのウィジェットが何であれ、企業Aと企業Bの間で50%の市場シェアを持っています。すべてを非常に単純化しています。そして彼らは非常に満足し、同じ市場シェアを永遠に維持することを許可します。繰り返しますが、それは私には資本主義らしくありません。
突然、彼らはお互いを見始めます。「うーん、99%のマージンは素晴らしいが、98%のマージンにすれば、より多くの市場シェアを獲得でき、生み出される総経済価値は高くなるだろう」と考えています。わかりました、マージンを少し下げて、競合に勝とうと思います。
そして彼らは価格を下げ始め、もちろん競争し合い、突然誰が勝っているでしょうか。消費者です。なぜなら、極めて安価なウィジェットを手に入れることができるからです。
しかし、これらの企業はそれぞれ本質的に無制限の知能リソースを持っていることを覚えておいてください。そして突然、彼らは「よし、今はウィジェット1個あたり5ドルしか稼いでいない。それでもお金を刷っているが、今度は以前は適切なROI計算がなかった、ROIがプラスではなかったが、今はプラスになったすべての異なる市場を狙うことができる」と言います。
興味深いですね。私はウィジェットAを5ドル、ウィジェットBを5ドル、ウィジェットCを5ドルで売っています。そのため、生み出される総経済価値は実際により高くなります。なぜなら、はるかに多くの市場を狙うことができ、消費者のためにはるかに多くの問題を解決できるからです。
拡大していく中で、私たちはより多くのことをしたいと思います。知能の各単位が以前の価格の一部になったとしても、異なる問題を追求しているため、はるかに多く使用しています。ウィジェットAで問題A、ウィジェットBで問題B、そしてもちろんウィジェットCで問題Cを解決しています。しかし、これにはより多くのエージェントが必要です。
エージェントには、人間のオーケストレーター、人間のファクトチェッカー、人間のスポットチェッカー、何と呼んでも構いませんが、センスメーカーが必要です。常に人間がループの中にいると信じています。そして、これが私の議論全体の主要な仮定かもしれません。
具体例を見てみましょう。優れたコードを生産しているエンジニアがいるとしますが、彼は一人だけです。しかし突然、彼はコーディングを手助けするAIエージェントを使用しています。そして今、彼は本質的に6人の自分になっています。会社にとって同じコストですが、今ははるかに多くを生産しています。
ここを振り返ると、はるかに多くを生産できることで、この曲線が上下に押し上げられ、突然、企業にとって解決する価値のある問題の総数が大幅に増加します。
私がよく話すことの一つは教育です。私には2人の小さな子供がいて、学校に通っています。多くの教師がAIについて不安に思っています。人工知能で自分たちの仕事はどうなるのでしょうか。私はいつものように、未来について非常に楽観的です。
今日の状況を見てみましょう。教師がいます。この教師は教室を持っています。ここにいる生徒たちは皆、単一の教室の一部です。少し遅れている生徒、平均的な生徒、少し進んでいる生徒がいます。教師が一人だけなので、彼らを3つのグループに分ける必要があります。この一人の教師は、3つのグループの子供たちのために学習計画をカスタマイズする時間しかありません。
これは素晴らしいですが、未来にはもっと良くなるかもしれません。今度は、同じ教師がAIによって力を与えられ、すべての生徒のためにカスタムの学習計画を作成できると想像してください。生徒一人一人の学習ニーズ、現在の教育状態に特化した超個人化された学習計画です。
それは楽しみにすべき素晴らしい未来です。突然、この教師は、エンジニアと同様に、彼らが少なくなる必要はありません。彼らは歴史的にできなかったはるかに多くのことができるようになります。すべての生徒のための超カスタム学習計画です。
最初のスライドに素早く戻りましょう。DarioによるAxiosインタビューでの議論の一つは、エントリーレベルのホワイトカラー職が消えるということです。例えば、データ入力、基本的な文書分析、その他エントリーレベルのホワイトカラー労働者に与えられる仕事です。
明日の状況を見てみましょう。その新しい大学卒業生が労働力に参加する代わりに、これらの同じ特定のタスクが自動化される可能性があります。彼らが単純なデータ分析、単純なデータ入力を学ぶ代わりに、彼らはその作業を行うAIエージェントを管理する方法を学ぶことになります。
彼らが1倍のレバレッジしか持たず、限られたデータ分析、限られたデータ入力、限られた手紙やメールの作成しかできない代わりに、今度はAIの管理方法を学び、以前の10倍のことができるようになります。
つまり、タスク自体は変わりましたが、そこに仕事がないという意味ではありません。それは単に仕事が異なり、その仕事のアウトプットがはるかに高くなるということです。
ここで私が立ち止まって言わなければならないのは、高校生、それよりも早い段階、大学生、最近の卒業生にとって学ぶべき最も重要なスキルセットの一つは、これらのAIツールを学ぶことです。これらは職場であなたを増強するでしょう。
作業をチェックし、作業にセンスを適用するため、作業の基礎を学ぶことは依然として重要です。そのため、コーディングの基礎、データ分析の基礎、データ入力、タイピングなど、多くの人が消えると言うこれらすべてのことを学ぶことは依然として非常に重要です。
それらを学ぶことは重要ですが、超スケールでそれらを行うAIツールを学ぶことは同じか、それ以上に重要です。
しかし、確実なことが一つあります。仕事、つまりその仕事で行うタスクは劇的に変化するでしょう。それを避けることはできません。美化することもできません。しかし、これは歴史的に起こっています。
Sam Altmanは灯火夫の例を挙げています。文字通り、ランプに火を灯すことが仕事の人です。電気が来たとき、灯火はもはや仕事ではなくなりました。
農業について話しましょう。1800年代初頭、全ての仕事の90%が農業の仕事でした。それは手作業で、小規模で、非常に労働集約的でした。その後、トラクターやその他の機械による機械化農業が始まりました。
一人の農家がかつては4人を養うことができました。今日、一人の農家は155人を養います。つまり、人間の投入あたりの規模、生産性は以前よりもはるかに高くなっています。はい、特定の農業の仕事は少なくなりました。しかし、農場用の機械を製造し、それを維持し、実際に使用するための専門化など、他の仕事が作られました。
その例では、はい、仕事は劇的に変化しましたが、他の仕事が作られました。この議論を以前に聞いたことがあると思いますが、私はそれが再び起こると確信しています。
農業の話題を続けると、これらの革新から何が起こったでしょうか。より少ない人々がはるかに多くの食料を生産しました。解放された労働力は産業革命、その後のデジタル革命を推進しました。農業内でのこの革新により、大きな経済変革がありました。
もう一度言います。私がずっと言い続けていることですが、人工知能とのこの未来に備えるために今できる最善のことは、ただ学ぶことです。外に出て、ツールで遊んでください。楽しんでください。仕事の範囲内だけである必要はありません。遊んでください。サイドプロジェクトを構築するか、1日10分だけ遊んだり、私のようなビデオを見てこれらのツールについて学んだりしてください。
この記事では、仕事を削減したり、単純に雇用していない多くの企業を指摘しています。はい、それは今起こっています。現在の市場で何が起こっているかを私は絶対に認識しています。Walmartが1500の企業職を削減、CrowdStrikeが労働力の5%である500の仕事を削減しています。Microsoftもいくつかの解雇があり、過去数年間で多くの技術大企業が大規模な解雇を行いました。
しかし、私が図で示したように、これらの企業が安定すると、各従業員が人工知能の支援により超生産的であることを彼らは理解するでしょう。他の企業が人間を雇い戻し始めるとき、彼らも同じことをするでしょう。
最終的に変化するのは生産性、人間の従業員1人あたりの総アウトプットです。そしてそれは2つの方法でスケールアップされます。一つは、企業が持つ人間従業員の総数、そして人工知能を使用することで生み出される総アウトプット乗数です。これらを組み合わせると、企業は超生産的になります。
もし彼らがこれらのうちの一つを失っているなら、つまり人間を雇用していないなら、別の企業がそうするか、はるかに多くのことを行うはるかに多くの小さな企業が生まれるでしょう。私は人間が未来においてもループの中にいることを非常に強気に見ています。
しかし、AIリーダーたちを見てみましょう。彼らは何について話しているでしょうか。明確で、複数のCEOがこれを行っているのを見ました。彼らは内部的にチームにメモを送り、「AIツールを学ぶために再スキル、アップスキルする時が来た」と言っています。それで測定されています。トレーニングプログラムを実装しています。
ここにBox CEOのAaron Levieがいます。彼が言ったことは次の通りです。「AI第一の企業であることについて、昨夜Box内部で共有したことはこれです。私たちは最終的により速く動き、より迅速に反復し、忙しい作業から抜け出し、顧客により良いサービスを提供するために、AIとの働き方を変革することに焦点を当てています。」
彼が投稿したもののいくつかを見てみましょう。私たちのQ1 OKRの一つは、すべての組織がAI戦略を実装することを確実にすることでした。ちなみに、OKRはチームの進歩を測定する方法です。そして私たちはQ2でこれを倍増させます。
しかし、私に本当に印象を与えた重要なフレーズがここにあります。私たちは単に既に行っていることをより低いコストで行うためだけにAIを使用したくありません。私たちは新しいアイデアを思いつき、プロジェクトをより迅速に進め、最終的にはより戦略的な分野に取り組むためにAIを使用したいのです。
それが、人工知能を混合するときにROIポジティブな解決可能な問題の総宇宙が大幅に拡大することを示すときに私が話していることです。
では、一日中最先端技術について考えている企業であるBoxは、このAIシフトに備えるために何をしているのでしょうか。内部的にAIの最良の使用例を見つけるための絶え間ない実験を促進し、より多くの教育と認識により、時間をかけてすべての従業員をAI第一にアップスキルし、ガバナンスと強力なセキュリティ慣行を維持します。もちろん、彼らは企業会社なので、それも同じように重要です。
ShopifyのCEOであるToby Lutkiも、内部チームに非常に似たものを送ります。「私はAIを常に使用していますが、それでも表面をかすっているだけだと感じています。それは私のキャリアで見た仕事の行い方への最も急速な変化であり、私はそれに対する熱意について非常に明確でした。」
Shopifyはどのようにチェーン・リアクションを使用することを計画しているでしょうか。「AIを効果的に使用することは、今やShopifyのすべての人への基本的な期待です。」これが私が話している移行です。AIを学んでください。
AIはあなたのGSDプロトタイプフェーズの一部でなければなりません。私たちはパフォーマンスと相互レビューアンケートにAI使用質問を追加します。彼らはそれで採点されています。
学習は自主的ですが、学んだことを共有してください。そこにはたくさんあります。非常に迅速に変化しています。セルフスターターになってください。何かを学んで、それを他のみんなと共有してください。
そして、ここに私が何度も何度も聞いていることがあります。これは私が自分の会社で実装したものです。より多くの人員とリソースを求める前に、チームはAIを使用して欲しいことができない理由を実証しなければなりません。
もちろん、あなたはおそらく「それは彼らがより少なく雇用することを意味する」と思っているでしょう。いいえ、それは彼らが別の人間従業員を雇用する前に、人間従業員1人あたりの最大限のレバレッジを得ることを意味するだけです。そのレバレッジを最大化すると、他のことを達成できます。そして、より多くの人を雇用することが理にかなってきます。
そして、それは役員チームを含むすべての人に適用されます。
ここにStability AIの創設者であるAIリーダー、Emadがいます。「AIに追い越されることは、熊に追いかけられることのようなものです。熊より速く走る必要はなく、一緒に逃げている他の人たちより速く走ればいいのです。ただし、熊は疲れず、どんどん速くなります。」
確かに面白い比喩ですが、ここがポイントです。この熊は、実際には人工知能ではないと思います。人工知能についての知識の欠如だと思います。AIツールの使用方法を学ばないことです。
これを以前に聞いたことがあるでしょう。人々はAIに置き換えられるのではありません。AIの使用方法を知っている人々が、知らない人々を置き換えるのです。
私にはいくつかの懸念があります。それを共有させてください。一つは、このシナリオで、時価総額上位の企業がこの認識に達し、知能のコストがゼロに下がるかゼロに近づくと、その時点で最も多くの資本を持つ者が最も多く投資でき、他の企業と比較して彼らの脱出速度が最も速くなることです。
すべてのことを要約すると、少数の手に富と権力が集中することです。これは私の本当の懸念であり、おそらくあなたの懸念でもあるべきです。これはDarioの懸念でもあります。
「これは勝者、大きなAI企業、AI を餌にしたりAIを利用したりして新しいビジネスを作る創業者にとって歴史的な成長を押し上げる可能性があります。より速く、はるかに収益性高く運営している既存企業、そしてこの結果に賭けている裕福な投資家たち。結果として富の大きな集中が起こり、人口のかなりの部分が本当に貢献することが困難になる可能性があります。そしてそれは本当に悪いことです。」
私は以前このチャンネルでそれについて話しました。それは本当の懸念です。そして、ここがその重要な部分です。民主主義の権力バランスは、平均的な人が経済的価値を創造することによってレバレッジを持つことを前提としています。経済的価値を創造できなければ、私たちはこの社会の個人としてのレバレッジを失います。
私が間違いなく不安に思っているもう一つのことは、私たちの敵対者がAIレースに勝つことです。AIレースが勝たれると、本当に後戻りはありません。その後には何もありません。そのため、私たちが減速しないことを本当に願っています。米国で行っていることを過度に規制しないでください。明らかに、私は中国とCCPについて話しています。そして、私たちの投資を倍増させたいと思います。人工知能に関する私たちの革新を加速したいと思います。
明らかに、ガードレールと安全について多くの時間を費やして考える必要があります。しかし、私は非常に加速主義者です。
Darioは、公的認識が非常に重要だとも言っています。私も同意します。人工知能について恐れを抱き、それらの感情で何をすべきかについて多くの人と話しました。有効な感情です。完全に理解できます。それを学習に注ぐことです。これらのツールをどのように使用するか。遊んでみましょう。楽しんでみましょう。
明らかに、このチャンネルを見ているなら、あなたは既にゲームで先行していますが、それでも私自身を含めて、みんなができることがたくさんあります。これらのツールの使用方法を学びたいと思います。母にChatGPTとPerplexityの使用方法を教えることができるなら、誰でもそれを学ぶことができると思います。
彼はまた、政府はAIと何が来るかについて嘆かわしいほど無知だと言っています。はい、確実に移行期間が来ています。
以上です。どう思いますか。AIについて非常に不安ですか。AIについて非常に楽観的ですか。正しい答えも間違った答えもありません。私はそこにあるものとその可能性について学ぶのを手助けするためにここにいるだけです。
このビデオを楽しんでいただけたなら、ぜひいいねとチャンネル登録をご検討ください。
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