この動画は、AIと自動化技術の発達により従来の労働が不要になる「ポスト労働経済学」について、システム思想家であり哲学者のデビッド・シャピロが詳しく解説するものである。彼は経済生産性と人間の労働投入の分離が進行中であることを示し、その歴史的背景から未来への対策まで6つの柱で体系化したフレームワークを提示している。労働者の力の衰退、新たな社会契約の必要性、富の再分配方法、そして労働後の人生における意味の見つけ方まで幅広く議論され、教育者や政策立案者にとって重要な洞察を提供する内容となっている。
Women Talk About AIへようこそ
今日のエピソードは私たちにとって初めてのことやで。男性ゲストをお迎えしとんのや。デビッド・シャピロとのこのエピソードを楽しんでもらえたらええなと思う。
今日のゲストは、YouTubeをスクロールしながらAIとその社会全体への波及効果についての洞察を探しとった時に発見した人やねん。彼がいかに明確で緊急性をもって、私自身も含めて多くの人がやっと問い始めた質問に取り組んでるかに、すぐに感銘を受けたんや。そして偶然にも、彼が私の住んでる街、ノースカロライナ州ローリーに住んでることを知ったんや。
デビッド・シャピロはシステム思想家、哲学者、そしてAI研究者で、ポスト労働経済学というフレームワークを開発して本も書いた人なんや。これは技術が私たちの世界を劇的に変化させて、多くの伝統的な仕事が単純に必要なくなってしまった時に何が起こるかについて全部書かれてるんや。
今日は、機械、ロボット、そしてAIが人間がかつて行っていたほとんどの仕事を処理する世界を想像することについて話すで。そして、もし私たちの人生を定義する伝統的な仕事がなかったら、どうやって目的と意味を見つけるんか？仕事が人々の生計を立てる主要な方法でなくなったら、社会はどうやってお金と資源を分配すべきなんか？技術が私たちを日常の仕事から解放してくれた時に、どんな人生を築けるんか？といった大きな質問に取り組むんや。
デビッドの仕事は学者、政策立案者、そして技術革新者の注目を集めてるんや。デビッド、Women Talk About AIへようこそ！
呼んでくれてありがとう。また話せてよかったで。
そうやな、楽しみやで。私たちはオフラインでよく話してるから、これをオンラインに持ち込んでキンバリーを巻き込むのはええことやわ。経済で起こってることについての私の考えでキンバリーを退屈させてることは分かってるけど、キンバリーはいつも応用言語学者として本当に興味深い視点を持ち込んでくれるし、デイブ、さっき君と話してたんやけど、キンバリーがこの会話から何を得るか聞くのが楽しみやで。
ポスト労働経済学の定義
じゃあ、飛び込んでこか。私の理解に基づいてポスト労働経済学が何かを説明したけど、デイブ、君にとってポスト労働経済学とは何で、どうやってそれに興味を持つようになったか教えてくれる？
そうやな、ポスト労働経済学をかなりシンプルに定義してるで。基本的に、私たちが見てるのは経済生産性と人間の投入の分離なんや。言い換えれば、GDPがもう労働と直接相関しなくなるってことやで。この傾向は実際かなり長い間続いてて、各新しい技術の波と共に加速してるだけなんや。工場ロボットやインターネット、コンピューターから始まってその傾向が始まったけど、今はもちろん人工知能とヒューマノイドロボットでさらに加速し続けてるんや。
私がどうやってこれに入ったかやけど、私のキャリア、元のキャリアは15年間技術分野にいて、クラウドコンピューティングとデータセンターインフラに焦点を当ててたんや。そこには大量の自動化があるから、自動化への私の最初の興味が人工知能と機械学習に分岐していったんや。それから数年後にGPTの波とChatGPTが出てきて、まあその後は歴史やな。
最初は人工知能の整合性、安全性、整合性研究に参加したかったんや。でも時間が経つにつれて、その分野は必ずしも解決されてるわけやないけど、すでに必要な時間とお金と注意をすべて得てるってことに気づいたんや。そこにある大企業すべてと同様に、すべての大学がAI安全研究に参加してるからな。
でも私のオーディエンス、YouTubeや他のプラットフォームで比較的大きなオーディエンスを持ってるから、彼らの懸念から感じ取ることができたのは、まあ仕事についてはどうなんや？君たちがAIがスカイネットになってみんなを殺すことはないって納得させてくれたとして、みんなの心の次の大きな問題は仕事についてはどうなんや？AIが指数関数的に増加する中で、どうやって生計を立てていくんや？ってことやったんや。
そしてその質問に答えることで、実際にポスト労働経済学っていう用語を作ったんや。カジュアルに、ほとんど捨て台詞みたいに、これが私たちが話してることやって。そして時間が経つにつれて、そのフレームワークはどんどん洗練されてきたんや。この約2年間、できるだけ多くの研究をして、経済学者と話して、これらのアイデアを試して、などなどしてきたんや。そしてそれが今日ここに私たちを導いてるんや。
意味の創造への関心
君が言ったことの多くは私の頭の中にあったことに本当に触れてるで。なぜならキンバリーと私が最初にAIの研究を始めた時、私は危機状態にあったからや。正直に言うけど、私の最初の動機は恐怖に基づいてたんや。心配やったんや。私はコンサルタントで研究者やから、もしこの技術が私がやってる仕事の多くをできるなら、私には仕事があるんか？って感じやったんや。だから、できるだけ理解しようとして、それを理解できるようになろうとしたんや。それが私が恐怖に対処する方法やから、できるだけ学ぼうとするんや。
そして君は意味の創造というアイデアと本当に強いつながりを作ってて、私はフィー・リーの本で読んだことがあるんや。君は自分を哲学者って呼んでるし、それも本当に興味深いと思うで。なぜならAIに興味を持つようになると本当にたくさんのことが交差するからや。君のフレームワークも非常に学際的やし、フレームワークの6つの柱を高いレベルで説明してもらって、それからもう少し深く掘り下げていこうや。
6つの柱のフレームワーク
ああ、絶対にや。時間が経つにつれて、様々な歴史や経済学を読んで作業してる中で、ポスト労働経済学は本当に何らかのフレームワークや教育的構造に体系化される必要があるってことに気づいたんや。そうすることで人々がそれを理解できて、学んで教えることができるようになるからな。
それが今年の大部分を費やしてきたことやったんや。これらの大きなアイデアや異なるドメインをすべて取って、それを結び付けることやった。
だから6つの柱、つまりこのフレームワークの6つの部分は、第一に自動化の台頭で、これが私たちが見て議論してることや。ちなみに生成AIだけやないで。自動化にはたくさんの形があって、数世紀にわたって台頭してきてるんや。第二部は労働の衰退で、生産性と労働投入の分離、労働力の弱体化、そして労働が移行した時に歴史的に何が起こったか、社会が経験してきた異なる経済パラダイム、農業パラダイムから製造業、そして現在のサービスベース経済までを見るんや。
第三部は権力と社会契約についてや。基本的に、労働力が侵食された時、どうやって社会のバランスを保つんか？という質問をするんや。歴史的に言えば、労働が安い国や地域では、生活も軽視される傾向があるんや。実際、最も有名な例の一つは腺ペストで、ヨーロッパの人口を減らしたことが実際に民主的改革に直接つながったんや。労働が希少になると労働者はより多くの影響力を持つようになったからや。基本的にストライキと似たような非自発的な力関係やったんや。
労働を保留できるなら、州と資本の所有者から譲歩を要求することができるんや。それが第三部や。第四部は大きな分離の測定で、この種の分離を追跡するために世界中ですでに使用されてるKPI、計量経済学、ダッシュボードを見て、いくつかの可能なde novoメトリクスを見ることで、実際にまあ私たちが何を最適化しようとしてるのかを言えるようになるんや。その非常に短いバージョンは、将来的に労働と賃金ベースの参加ではなく、財産ベースの経済参加を広げようとしてるってことや。
第五部はすべての具体的な介入についてや。だから介入には2つの主要な柱があるんや。私はそれを権力のピラミッドと繁栄のピラミッドって呼んでる。基本的に人工知能とロボティクスから生まれるこの新しい生成された富をどうやって分配し、割り当てるかってことや。
そして第二部、権力のピラミッドは、労働を保留する能力が政治的・資本主義的観点から基本的に無関係になる新しい社会契約をどうやって実際に構築するかってことや。
そして最後に第六部は労働後の生活で、人間の動物の第一原理を見るんや。幸福と健康のために何が必要かやけど、哲学的観点からも見るんや。それで理解の完全な教育的旅路を通ることになるんや。何が起こってるか、なぜ、それについて何をすべきか、そして結果が何になることを望むかってことや。
もちろんまだ何も確定してないけど、私たちはベストを尽くしてるんや。
自動化と雇用の歴史的視点
最初の柱から始めたいな。君の仕事を通して私が学んだのは、技術が新しい仕事を作るということについての誤解があるってことや。新しい技術が出るたびに新しい仕事ができるってよく聞くけど、実際にデータを見ると正味の損失があるんや。毎回新しい仕事を作ってるわけやないし、失われた仕事を常に置き換えてるわけやないんや。
私たちが理解するのを助けてくれる？簡単な概要を教えてくれるかな。なぜなら新しい世代にとってはすべてが新しく感じられるから、以前のような革命や技術の変化、経済の移行を経験したことがないからや。だから歴史から多くを学ぶことができるんや。自動化とこの技術が失われた仕事を置き換えるっていう誤解についての旅路で君が学んだことを少し説明してくれる？
そうやな。ここで理解すべき主要な原理は、技術がデフレ的やってことや。それが意味するのは、商品やサービスのコストを安くするってことや。今まで歴史的に起こったことは、商品やサービスの価格が下がった時、具体的には食料を例に使おか。
1800年には、アメリカ人の約4分の3が農民やった。1900年には40%だけが農民で、今日では2%だけが農民や。だから自動化と他の汎用技術が食料生産をそんなに効率的にしたから、実際にこれらの労働者をすべて解放して他のことをさせることができたんや。YouTubeクリエイターみたいにな。
そうすると、まあ歴史的に技術はより多くの仕事を作るように見えるって言うかもしれんけど、直接的な因果関係やないんや。それは解放された資本の下流効果で、今私たちにはより多くの選択肢があるってことや。新しいカテゴリがあるんや。例えば、ソフトウェア開発者みたいに、1850年代の産業家にソフトウェア開発者の仕事を説明することは実際にはできなかったやろう。機械をプログラムするって何の意味や？コードを与えるとそれで何かをするって、全然意味をなさなかったやろう。
だから技術は最終的に新しい全体のセクターや仕事のカテゴリを作るんや。想定は技術が将来また新しいセクターやカテゴリを作るってことや。しかし、人間が持ってる本質的な質を見た時、基本的に私たちが経済に提供できる貨幣化可能なものは何かってことやけど、4つの基本的な食品群があるんや。
それは力、器用さ、認知、そして共感や。力はかなり前に蒸気動力やディーゼルエンジンなどで自動化してしまった。それからロボットやヒューマノイドロボットなどで器用さの自動化に取り組んでる。そして今、生成AIモデルが指数関数的により賢くなってるから、人間の認知の必要性を自動化してる最中なんや。彼らは指数関数的により長い時間自律的に働けるようになってるんや。
それが倍増する速度は約4から7ヶ月ごとや。だからAIが現在1時間の仕事を自分でできるとしたら、年末までには2時間になって、その後もそうやって指数関数的に上がっていくんや。本当に減速の兆しはなくて、むしろ加速してるんや。
これらの事実を組み合わせると、まあ仕事のタスクは確かに消える傾向があるって言えるんや。例えば農業と製造業を見ると、1979年にアメリカの製造業雇用は約2200万でピークを迎えたけど、今日はその半分ぐらいや。でも製造業雇用が半分やのに、生産量は3倍になってるんや。だからこれは自動化経済から期待される通りで、より少ない投入でより多い産出、これは表面上は良いことや。その水準の豊かさを作ることは良いことやからな。
しかし、それは数百万の仕事が消え去って、本当に置き換えられてないってことを意味するんや。もちろん石炭採掘は何十年も衰退の道にあるし、製造業も何十年も衰退の道にある。まだ関連してても、戻ってくることはないんや。
そうすると、まあ供給サイドに基づいて、労働供給が私たちが経済に提供できるものは何かって言うと、立つべき最後の足場が一つある。それが共感や。だから認知が自動化されて、器用さが自動化されて、力がすでに自動化されたってことは、残りの仕事はすべて共感ベースのことの周りに集まるってことなんや。
それはコミュニケーション、信頼、関係、真正性、経験、そういったことや。そうすると、まあ5番目のパラダイムはないやろ？私たちは意味経済や体験経済に向かってるし、共感ベースの労働体制に向かってるけど、その後には何もないんや。まだ何も出てきてない。通常この時点までには、最初の兆候が見えることを期待するやろうけど。
一部の人々は私たちがケア経済に入ってるって提案してる。なぜならアメリカの医療は経済の20%を占めてるからや。でも何かが大きな部分を占めてるからって、それが常にそうとは限らないんや。例えば、先進的なAIとロボティクスがあれば、医療費を本当に劇的に下げることができるかもしれん。
それで君の質問に答えたと思うけど、何か見逃した部分はあるかな？
生産性と企業への利益集中
いや、いや、答えてくれた。そして君が話した生産性について拡大したいことがあるんや。人間の生産性について考える時、これは自動化、技術をどう活用するかと直接関連してるんや。だからAIが4から7ヶ月ごとに倍増してて、それができる仕事の量について話したけど、それを活用する人間について考えてみると、すでに企業でNvidiaを見ると、平均的なシニアエンジニアは年間40万ドルやけど、年間100万ドル相当の収益を生み出してるんや。
そしてそれは人々が仕事を失って、そのお金がすべて企業のトップに流れることを考えると本質的に問題があるんや。それが君がUBIについて話す必要性に触れる理由やし、私は最近ユニバーサルベーシックインカムの代替としてユニバーサルベーシックサービスについて学んでるんや。
でも聞き手のために点を繋げようとしてるんや。なぜなら仕事の損失についてのニュースに焦点が当たってる時、彼らは企業という観点での他のレベルについても考えてないし、それが労働者の力の喪失につながるってことも考えてない。それが社会契約なんや。
私たちがこれと格闘してる次の10年間で、これがリアルタイムでどんな意味を持つか理解するのを助けてくれるかな。そしてUBIのタイムラインについての君の考えも。なぜなら私はそれで不安になるんや。まあ、これはいつ起こるんか、どうやって準備すればいいんか、私の学生にとってこれは何を意味するんかって。
だから、確実には分からないって分かってるけど、君はこれを少し理論化してるから、すべてのタイムラインという観点で、どう考えてるかを完全に循環させて戻してくれるかな？
AIの発達とその影響のタイムライン
そうやな、もし未来を予測できるなら、今より多分ずっと金持ちやろうな。でもそれを言った上で、今日のいくつかの実証的傾向を見ることができるんや。
だから第一に、どうやって切っても、AIは速く賢くなってるんや。ベンチマークっていうのがあって、各新しいAIモデルを標準テストに対して測定する時のことやねん。私たちが持ってたベンチマークの多くが飽和状態になってるんや。それが意味するのは、スコアが95%以上になるってことで、機械学習の観点からは基本的にそれは解決されたってことを意味するんや。
時々最後のマイル、最後の5%を得るのは難しいかもしれんけど、通常、数学や自然言語理解やコーディングなどの他の多くのベンチマークのように、何らかのドメインを解決できるマシンモデルを持って、95パーセンタイルに到達したら、そのドメインをどう解決するかをほぼ知ってることになるんや。
だから第一に見てるのは、ドメインが次々と解決されることや。数学は今攻撃されてるやつやねん。今年の初め、たった6ヶ月前は基礎的な高校数学を解決してたけど、今はIMO、国際数学オリンピアドを解決してるんや。これはミレニアム問題の一歩手前やで。
だから数学を解決済みドメインとして持つことに迫ってるんや。そしてもちろん数学はSTEM、物理学、化学、暗号学、そういったことのほぼすべての基盤やからな。そしてそのネットワーク効果、なぜなら汎用技術で探すのはネットワーク効果やから。それが他の多くの下流タスクを実行できるティッピングポイントに到達したら。だからそれが一つの傾向や。
もう一つの傾向は、これらのエージェントの自律性レベルを見ることで、実際にはかなり難しいんや。なぜなら彼らにはメモリやツール使用、そしてより洗練された認知アーキテクチャのようなものが必要で、これらのコンピューター使用エージェントがより長い間自律的でありながら成功することを可能にするからやねん。
だからそれも指数関数的に上がってるんや。他にも指数関数的に上がってるのは、モデルサイズと、それを支えるコンピュート密度やねん。だから複数の指数関数がすべて同じ方向を指してるんや。だからそれが傾向その1で、それは技術的能力だけや。
その反対側は拡散や取り込みを見ることやねん。今年現在、データが収集された時点では約20%のFortune 500企業だけ、おそらく今はもう古い情報やろうけど、最後にチェックした時は、Fortune 500企業の約20%だけが生成AIの公式使用例を全く持ってなかったんや。
今それはかなり急速に上がってるんや。だから、その種の飽和はシグモイドカーブと呼ばれるものに従って、加速してからテーパーオフするんや。だから私たちはシグモイドカーブの立ち上がりにいるんや。まだ50%ポイントには達してないけど、採用率はFortune 500企業の70から80、90%が2028年までには生成AIを使用することを示してるんや。遅くてもな。
つまり、業界全体が2030年か2032年までには生成AIで飽和することになるんや。その時には90から95パーセンタイルを見ることになって、少数の遅れている者だけがそれに対する公式使用例を持たないことになるんや。それは建設のようなものかもしれん。でも今から then までの間にAIは改善し続けるから、分からんけどな。
これらの事実を見ると、技術の取り込みが加速するティッピングポイントに到達することになるって言えるんや。同時に改善もしてて、それがその加速する取り込みを推進する部分なんや。
だからこれらの事実を見ると、何が起こるかは正確には分からんって言える。なぜなら第一、第二、第三次効果やノックオン効果、下流効果、そういったものがあるからや。だから正確に何が起こるかは予測できんのや。できることは進んでいく中で測定することだけや。
実際、今日早く、MicrosoftがAIにさらされる上位40の仕事を示すレポートを発表したんや。それは全面的やった。経済学者教師からCNCプログラマー、営業代表、その他すべてまで含まれてるんや。一見すると、それらには何も共通点がないように見えるんや。
でもこの研究を見て浮かび上がった原理の一つは、言語イン、言語アウトやった。もし君の主要な取り込みが言語で、読むことや話すことやその他何でも、そして主要な出力も言語で、それは話すことや書くことを含むなら、機械がその仕事の大部分を今日すでにできない理由はないんや。もちろん、これが遅い制度的理由があるんや。時々規制コンプライアンスがあったり、時々単に制度的慣性があったりするけど、再度言うが、その取り込みは加速してるんや。
だから、これらすべてを組み合わせると、壁に字が書いてあるんや。大きな変化がやってくるんや。大きな波がやってくるんや。
政府の対応と政策への期待
君のユニバーサルベーシックインカムや政府が何をするかについての質問やけど、歴史的に見ると、特にアメリカ政府は失業率が11から14%を超えた時点で、すべての手を尽くし始めるってのが分かるんや。歴史的にはそれが社会保障のようなものが実施される時で、COVIDパンデミックの間に刺激小切手が発行された時やねん。
だから本質的にそれには厳格で迅速なルールはないんや。それはただの歴史的パターンで、通常その時点に到達すると、より劇的な措置を取る十分な政治的意志と政治的圧力があるっちゅうことやねん。
そしてその時点より長く留まるほど、政府が取ることを厭わない措置はより劇的になるんや。例えば、FDRの任期中、ニューディールは11%を数年上回った後に実現したんや。もちろん、失業率は約23か24%でピークを迎えた。長くはそこにいなかったけど、11から14%を複数年間上回って留まったんや。その量の経済的痛みがあると、何かをするためのより多くの政治的圧力があるんや。そして願わくば、これが私がこの仕事、この本に一生懸命取り組んできた理由で、政治的圧力がある時に何をすべきかのロードマップを持てるようにするためやねん。
今、幸い世界中の政府がすでにその方向での小さな歩みを取ってるんや。今、実施されたりテストされたりしてる政策の一部は、明示的にこの問題に対処するためのものやないけどな。でも私がやってるすべての研究に基づくと、これらの政策の多く、例えばベビーボンドがそうや。アメリカの複数の州がすでにベビーボンドを実施してて、資格のある出生ごとに州によって1000ドルから3000ドルの信託が与えられるんや。連邦政府もそれを試行しようとしてるところやねん。
だからそれは君がユニバーサルベーシックキャピタルって呼ぶかもしれんものやねん。生まれた誰もが将来の成長する経済に参加できることを保証するんや。それはただの一例やねん。研究と文献にはもっとたくさんの例があるで。それに詳しく立ち入る必要はないけどな。
でもポイントは、政府が今日の経済的痛みにすでに反応してて、多かれ少なかれ全て再分配政策や前分配と呼ばれるものの非常に似た方向に動いてるってことやねん。
だからユニバーサルベーシックキャピタルは前分配と呼ばれてて、そこでは単にみんなが参加できるようにしようって言ってるんや。そして権力の前線では、世界中の多くの国がCBDC、中央銀行デジタル通貨のようなものを実験してるんや。これについては意見が強く分かれてて、なぜならそれは監視資本主義に結果的になる可能性があるからやけど、正しく実装されれば、実際にはVisaとSwiftネットワークの代替を人々に与えることで取引コストを減らすことになるんや。
ヨーロッパ連合で試行されてるブロックチェーンベースのID、ヨーロッパの複数の国で使用されてるブロックチェーンベースの民主主義と土地記録、これらはすべて今日すでに実際に行われてることの例で、概念実証だけやないんや。一部はほぼ10年間、または10年近く実装されてきてるんや。そして今、これらすべての周りに新しいインフラを実際に構築する方法があることを実証してるんや。
だから君の質問への答えは、一つの特効薬はないってことやねん。そうやろ？UBIは問題を解決しないやろう。私はUBIを繁栄のピラミッド全体の必要やけど十分でない要素って呼んでるんや。でもこれらのことの多くはすでに試行されてるんや。それは仕事を失った人々にとって冷たい慰めやないってことやけど、なぜなら政府は常にこの種のことで遅れるからやねん。歴史的に言って、時々何十年もな。
特に17世紀と18世紀の現代経済学以前は、工業化について本当に何をすべきかを誰かが理解するのに何十年もかかったんや。しかし、サイクルは短くなってるんや。第一次産業革命は約150年かけて展開した。だからそれは蒸気力と織機と水車、そういったことやった。第二次産業革命は電気モーター、より多くの蒸気、そして最終的にはディーゼル力やった。それは約70から90年かけて展開したんや。
第三次産業革命はデジタル革命で、これは約40年代後半から80年代か90年代まで続いたんや。どうやって測定するかによるけどな。だから半世紀未満、約半世紀やった。そして今私たちが経験してる第四次産業革命は、議論の余地があるけど、たった10年か20年前に始まったに過ぎないけど、すでにスピードを上げてるんや。
だからこれらの変化のリズムもより速く起こってるし、それもすべて測定可能やねん。これがフレームワークの第四の柱が実際に何を測定してて何を見てるかってことやねん。なぜならデータがなければ、何もないからや。君が研究者として、それを理解できることは確かやと思うで。
新しい測定指標の提案
それについて話したいなあ。君がGDPが間違った測定やって話した時、それは私にとって非常に興味深かったんや。
そうやな。だから、私は2つの新しい測定を提案してるんや。まだテストはされてないけど、どうやってこれらのことを創造的に測定できるか、そして何を測定するか、なぜか、そしてそれについて何をするかについて、より説明的なんや。
例えば、教育者として、成績の目的は何やろう？成績の目的は、学生が自分がやってることが機能してるかどうかを知れるようにフィードバックを提供することや。そして進歩を追跡する方法でもあるんや。だからGDPはいくつかのことには良いんや。もちろん多くの欠陥があって、これらはよく文書化されてるで。
例えば、今インターネットで回ってるジョークがあって、中国が超高層ビルを建設してそれを解体してるって話があるんや。そして両方のイベントが実際にGDPにカウントされるんや。なぜならそれらの取引にお金を払わなければならないからで、お金と資源を使ってその価値を破壊してても関係ないんや。だからそれはGDPの欠陥の例やねん。実際には損失も一部の状況では記録してるんや。
だからGDPはすべてをキャプチャしてないし、特にそれは主に経済のトップラインだけやねん。その経済内の人々の生活体験を見てないんや。
私たちが見てる問題の一つ、だからここに追跡されてる別のメトリックがあるんや。総所得の労働シェア。労働の所得シェアは数十年前、正確な日付は覚えてないけど約64%でピークを迎えたんや。そして今日は約52%まで下がってるんや。つまり、経済で移転される総所得のより多くがB2B、つまり企業が金を稼ぐけど、それが実際に給料として具現化することはないってことやねん。だからそれはGDPが本当にキャプチャしてない何かの例やねん。
だから私が提案した2つのメトリック、一つは経済的エージェンシー指数って呼んでるもので、これは世帯収入の比率やねん。だから基本的に世帯収入を分類できる3つのバケットがあるんや。だから賃金があって、これは雇用主や契約、コンサルティングで何かをするのに対して支払われるものやねん。
それから財産ベースの収入があって、これは株式、債券、賃貸物件、そういったもんやねん。受動的に収入を提供する所有する資産やねん。それは君が所有する事業も含めることができるけど、その事業を運営してるなら、それはちょっと危険やねん。それは分類が崩れる唯一の場所の一つやねん。
そして最後は政府からの移転やねん。だからそれは社会保障、栄養援助、福祉小切手、メディケア、メディケイド、そういったもんやねん。基本的に、税金で支払われるか金を印刷することで支払われる、政府から直接価値を得るなら、それは移転やねん。
だから経済的エージェンシー指数はこれらの数字の比率を作るんや。zスコアって呼ばれるものや。そして基本的に君が見たいのは、財産ベースの収入が時間と共に上がることやねん。
今これは多くの経済学者がすでに同意してることで、総需要と世帯収入の構成要素としての賃金の重要性が衰退してるってことやねん。それはかなり明確で、世界的な現象やねん。
だからその答えは、政府移転に依存したくないってことやねん。ちなみにUBIは政府移転になるやろう。いくつかの理由でそれに依存したくないんや。特に、政府が時々メディケアや社会保障について人々をひざまずかせる方法を見てみ。それをリスク要因として欲しくないんや。
市場ベースの解決策が欲しいってことで、それは財産所有を広げる必要があるってことを意味するんや。でも人々がどれだけの財産収入を得てるかを測定してなければ、それをどう最適化するかが分からないんや。そしてこの州が何を違ってやってるか、この郡や市が何を違ってやってるか、この他の国が何を違ってやってるかを見ることができないんや。だから、それを測定する必要があるんや。だからそれが経済的エージェンシー指数のポイントやねん。
そしてそれと並行するのは、包括的資本所得比率って呼んでるものやねん。そしてこれはさらにシンプルなメトリックで、地域、国、地方、地域、国、国際的な地域の中央値世帯を取るんや。
中央値世帯を取って、その世帯収入のうちどれだけが包括的資本対その他すべてから来てるかの比率を見るんや。そして包括的資本は配当を支払うもの、そうやろ？だからもし例えばノルウェーの政府系ファンドから小切手を得るなら、彼らは小切手を支払わないと思うで。政府サービスの資金調達に使ってると思うけど。
でも配当から、債券から、集合的に所有されるコミュニティ資産から、政府系ファンドから金を得るなら、そういったもの、それは包括的資本やねん。そしてこの数字を見ると、実際には今は悲惨なんや。ほとんどの場所は約6%以下でうろうろしてるんや。6%を超える包括的資本所得比率の場所は少ししかないんや。
そしてそれは通常、多くの人がテック株を持ってる裕福なテックハブやねん。だからそれは多分10%ぐらいやねん。だから将来的に、本当に見たいのはそれを50から70%以上に上げることやねん。それが私が見たいことやねん。
なぜならそれは、みんなの収入のほとんどが包括的資本から来てるってことを意味するからで、それはAIとロボティクス、そして最終的には太陽エネルギーと核融合が経済を推進する成長と結びついてる何かやねん。
だからこれらの測定を持ったら、そして再度注意する必要があるのは、それらはまだ実戦でテストされてないってことやねん。現実で手段テストされてないけど、このデータはすでにそこにあるってことを示してるだけやねん。私たちはそれを消費し始めて、何が機能して何が機能しないかを見るために都市と州と国の間でABテストができるように、地域を比較する方法として使い始めることができるんや。
でもそれは時間と共に追跡する何かも提供してくれるんや。
生産性向上の恩恵と格差拡大
まあ、それはこれらのレポートについても考えさせるなあ。生産性に戻ることについてのすべての話があって、私が見てて人々の認識に影響を与えてると思うレポートのことやけど、もし君が組織内の個人労働者やったら、君がやってるすべてのその生産性は、利益が急上昇してるのに賃金は急上昇してない。だから私たちは直接行くわけやないんや。
そしてそれは持つ者と持たざる者の間の拡大する格差についても話してるんや。私たちは今本当に大きな格差があるんや。そしてそれは社会契約と権力についての君の議論に結びつくんや。なぜなら労働者として、たとえ技術を使って10倍生産的になっても、その賃金が私たちに還元されてないなら、実際にはより多くの力を与えてくれないからやねん。
そして仕事を失った時、私たちは影響力を持たないんや。そしてこれは本当に興味深いと思うで。なぜなら君はそれを今経済で見てることと、民主主義で見てることと結びつけるからで、権威主義的なアプローチを見始めるところで、AIはそのすべてに結びついてるんや。
そして技術が失われた仕事を置き換えるっていう統計が、実際に誰がそれから恩恵を受けてるかを実際に考えることなく人々にそれを受け入れることを励ますと思うんや。使い方を学ぶなって言ってるんやないけど、どうやって使ってるか、効果は何か、誰がこれから恩恵を受けてるかについて、これらの統計に励まされて実際に考えることなく受け入れるのではなく、より多くの好奇心とより微妙な理解が必要やと思うんや。
ちょっと飛び込むわ。そうやな、私は君が権力と権威主義に関するこの質問を持ち込んでるのを見てるだけやねん。政治的になりたいわけやないし、それは避けたいけど、私は意味作りについて考えてるんや。労働を権力の源として失った時、私たちは人々が歴史的に社会で自分の声や可視性を主張してきた主要な方法の一つも失うんや。
だから言語学者としての私の観点からは、それは経済だけの問題やないんや。今や誰が話すことができて、誰が声を持ち、働けば価値があるっていう言説は何かっていう問題やねん。労働が薄れてAIが引き継ぐなら、君が働くなら重要やっていう話に対して。
大きなグループの人々が権力を持たず、システムで意味作りをする人として見られないという本当の危険があるんや。なぜならそれは私が来る背景の種類やからやねん。
そうやな、デイブ、それについてどう思う？私は道を外れてるんかな？
労働力と社会的価値の関係
そうやな。だからこれが私が第三の柱、社会契約と権力をフレームワークの最も暗い時間って呼ぶ理由やねん。なぜなら歴史的に言って、労働が安い時や人々が代替可能になった時、それを考えてみ、人間を描写する最悪の方法やけど、人間の生活をそれほど価値あるものとして評価しない状態になってしまうんや。多くの場合、それは非常に実用的な懸念になるんや。
人間が兵士になる必要があるんや。人間が畑で働き、工場で働く必要があるんや、そういったことでな。もし人間が豊富にいて、権力を持つ者が誰であれ、資本家や君主やその時の誰であれ、から譲歩を引き出すような何らかの強制的な方法を使う方法がなければ、通常人間にとってうまく終わらないんや。
それを和らげる方法はないんや。だからこの仕事は私にとってかなり重要やと感じてるんや。今区別したいのは、2つの異なる種類の意味があると思うからやねん。社会に対する意味と個人的な意味があって、君は実存的意味や精神的意味としてより考えるかもしれんことやねん。
社会での影響力、社会での最も持続可能な影響力は労働を保留する能力やった。だからそれは信頼できる退出や信頼できる脅威と呼ばれるもので、ストライキに入ったら、君がストライキしてる対象を所有する者が、それが強盗男爵であれ国家であれ、彼らは交渉しなければならないんや。交渉テーブルに来ることを強制できるんや。
労働がAIや自動化やヒューマノイドロボットのような汎用技術を通じて関連性を失うにつれて、最終的に企業は好きなだけストライキしろ、機械で置き換えるだけやって言うようになるんや。そしてこれは再度、多くの経済学者によって広く合意されてることで、私たちは資本がより重要になり労働より重要になる資本集約化と呼ばれるレジームにいるけど、同時に重要な資本がより少ない人々の手にある資本集中もあるんや。
ちょっと止まって、資本で何を意味するかを定義しよか。資本は最も価値のある資源や資産やねん。農業時代や農業経済パラダイムの間、土地が最も価値のある資源やった。したがって、富はどれだけの肥沃な土地を君がコントロールするかと直接結びついてたんや。ただの土地やなくて、生産的な土地やねん。
それから工場がやってきて、だから工場が最も利益が出て重要な資産クラスになったんや。だから基本的に新しい資産クラスを作ったんや。それから技術で、テックが最も価値のある資産クラスになって、だからそれは50年代と60年代と70年代のIBMとコカ・コーラから今日のすべてのインターネットベースの企業、Nvidia、Netflix、Microsoft、そういったものに行ったんや。
だから基本的に最も価値のある人々や企業に基づいて、主要な経済パラダイムが何かを把握できるんや。ちょっと思考の筋道を失ったな。どこに向かってたか思い出させてくれるかな。ああ、権力やな。すまん。
だからこの問題の一つ、技術は良いことやねん。技術をやる理由は、デフレ圧力のためで、アクセス可能で民主化された時に生活の質を向上させるからやねん。でもその資本集約化と資本集中で、資本の所有者が無期限に制御する体制に入るリスクがあるんや。
そして世界経済フォーラム、彼らは数年前に用語や言い回しを作ったんや。彼らが見てることは、世界経済フォーラムがそれを望んでるとは思わんけど、でも彼らが見るパターンは、君は何も所有せず幸せになるってことやねん。だから私たちは基本的に資本の所有者がすべてサブスクリプションサービスである家賃階層経済に向かってるんや。それは冗談の種やねん。文字通りすべてにサブスクリプションを払うことになるんや。
まあ問題が来るのは、消費者がお金を稼ぐ方法がなければ、彼らはサブスクリプションにお金を払わないやろうってことやねん。だからシステム全体が崩壊するし、それを超えて、今日の用語で政治的にする必要はないんや。党派的な問題やないんや。ただの歴史的なことやねん。部屋に3人以上いる時はいつでも政治が関わってくるんや。
そしてお金が関わってくると、さらに悪くなるんや、そうやろ？そしてお金はいつも関わってるんや。だから質問は将来的にどうやって権力の交渉を強制し、将来的に再分配するんかってことになるんや。
今、それは必ずしも自動的にいつも反乱や暴動や反抗になるとは限らないんや。確かにその可能性の範囲内やし、一部の国は他より良く適応するやろうと思うけど。
同時に、今日世界中の政府にはただ非常に実用的な理由で問題を解決しようとしてる人々がたくさんいるんや。商工会議所や上院議員や世帯収入と総需要と購買力を監視する責任がある誰かがいて、彼らは進みながらそれを修正しようとしてるし、彼らは問題を見てるんや。
だから、必ずしも自動的に本当に悪いシナリオで終わることはないんや。これらの技術システム、ブロックチェーンベースのシステムや暗号ベースの銀行と民主主義のシステムの一部。これらの解決策の多くは腐敗を減らすから、自分自身を売り込むんや。
例えば、ブロックチェーンに支えられた財産売買は、詐欺や意見の相違の申し立てが約40%少なくて、あっても、はるかに迅速に解決されるんや。だから実用的な観点からだけでも、これらの解決策の一部は本当に自分自身を売り込むんや。
今、それはバラ色の筆で塗って、ああ、自動的に解決されるやろうって言おうとしてるんやないで。私たちはいつでも自分自身を傷つけて、勝利の顎から敗北をひったくることができるんや。それはいつでも可能性の範囲内やねん。
だからみんなの利益は最終的に無期限の資本集中に向かうわけやないってことに一致するやろう。なぜならそれが起こったら経済がとにかく崩壊するし、NvidiaやGoogleやその他の株をどれだけ所有してても関係ないからやねん。なぜなら誰も商品やサービスを購入したり、サブスクリプションにサインアップしたりする余裕がないからやねん。
だから十分に先を見通すと、まあ、それが私たちがいる引力状態やって分かるんや。どうやって軌道を切り替えて違う方向に行くんか。そしてそれがこれらすべての異なる介入が入ってくるところやねん。
西洋文化と集団主義の課題
そして君が異なる国がより良くやるって話してたことと測定について考えるんや。そして私は西洋文化と西洋の価値観、超個人主義について考えるんや。私たちは集団社会やないんや。でも知ってる通り、私たちが話してるこれらの問題は、解決される必要がある社会的システム的問題やねん。でもそれでも多くの場合、問題は個人が解決することになるんや。それは君に個人として降りかかるんや。
そうやな。これはアダム・スミスとケインズや、基本的にすべての人間は根本的に利己的で合理的な自己利益、そういったことを言う他の思想家に戻るんや。しかし、これらのアイデアにはある程度の真実があるけど、これらのアイデアを倍増させると、それも持続不可能になるんや。私たちは知ってるやろう。
そしていつでも、常に、常に、これは経済学的観点、政治的観点、哲学的観点から研究されてるけど、個人とグループの間には常に緊張があるんや。グループがどれだけ大きくても。そして人々はしばしば多くのグループのメンバーやねん。家族グループ、仕事グループ、専門グループ、そして、知ってる通り、これらの増大する所属の輪があるんや。
パトリシア・チャーチランドっていう哲学者から神経科学者になった人がいて、Brain Trustっていう本を書いたんや。彼女は神経学的レベルでさえ、グループが君からどれだけ切り離されてるか、グループが君からどれだけ他者かに基づいて、どれだけ気にかけるかを実際に見ることができるって話してるんや。だから人間がこうやって働くっていう物理的証拠がたくさんあるんや。
同時に緊張もあって、3億人以上の国や、インドや中国のような場合によっては10億人以上を持つ時、システムが必要で、私たちがアメリカや多くの西洋諸国で享受してる憲法民主主義のような、より大規模な原則が必要なんや。だから何らかの社会的接着剤を形成するものやねん。
社会的接着剤を形成できる別のものは新しい物語やねん。そうやろ。私たちが飛び込む前に、君はプロテスタント職業倫理について話してたやん。だからマルティン・ルターとジョン・カルヴィンが、私たちが今日でも持ってる精神を作ったんや。でもそれは何世紀も前に始まったんや。仕事は正しい、神聖な奉仕で、道徳的に正しいことやる、などなどについてやねん。
そして一部の人々、マックス・ウェーバーが実際に1912年頃に書いたのは、カルヴィン主義とプロテスタント職業倫理が実際に西洋で資本主義が離陸した理由やと疑ってるってことやった。
ただ、まあ、君がより懸命に働くほど、報酬を受けるべきやだけやなくて、その報酬が神聖なレベルで正当化されるんや。同意するかしないかは別として、それが支配的な規範やったんや。基本的に仕事中毒を報酬するんや。
そしてそれは序数的なもんやねん。なぜなら仕事が神聖やっていうだけやなくて、怠惰は悪やからやねん。だから、もし君が悪い人で、金持ちやなかったら、君は悪い人やねん。私は大学で友達がいて、彼らの両親はノースカロライナ州の田舎に住んでて、彼らは金持ちやなかったから、途方もない罪悪感と恥を持ってたんや。彼らは州の非常に宗教的な部分から来てたから、この逆説的な誇りと恥が手を取り合ってたんや。それが逆説的かどうかは分からんけど、見てる時は確かに頭をかしげるようなもんやったな。
とにかく、あまり政治的になりたくないけど、それが私たちがどうやってここに至ったかってことやねん。そして新しい物語、何が道徳的で、何が倫理的で、何が社会にとって価値があるかを理解する新しい方法と共に、時間がかかるし、こういったことやねん。
今、明らかに、カルヴィンやマルティン・ルターのような人がこれらの新しい物語を作る時、それは個人によって構築されることもあるけど、その後それは広められて、メッセージと運動を構築する、そういったことやねん。それはまだ私が取り組んでないことやけど、確かに研究してることで、社会は適応すると思うんや。
今、それは本能的でもあるんや。だからウィル・ストアのThe Status Gameっていう本があるんや。驚異的な本やで。それは人間の行動について非常に多くを説明してて、基本的にすべての人間はまだ社会的な類人猿やってことやねん。そして、私たちが最も無意識に認識してることの一つは社会的地位、階級で、ランクを確立し、ランクを上げたり、ランクを失ったり、すべてのルールとメタルールが地位ゲームの周りに形成される異なる種類の方法があるんや。
それは決してなくなってないんや。それはお金より前からあるんや。今日私たちが知ってる戦争より前からあるんや。新石器時代の部族から上まで、おそらくそれ以前からでも、すべての社会には常に地位の指標があるんや。私たちは動物、犬やチンパンジーなどで地位ゲームが行われるのを見るんや。
私には地位を非常に意識してる犬がいて、彼女の主要なメトリックは犬の大きさやねん。私たちが行くドッグパークには彼女が非常に従順になるジャーマンシェパードがいて、彼が大きくて強い男やからやねん。彼女は大きくて強い男が好きなんや。でも小さい犬に対しては、彼女より強いからってだけで彼らをいじめるんや。だから彼女はその非常に原始的な本能を持ってるんや。
研究はまた、人間の赤ちゃんでも、3ヶ月か6ヶ月ぐらいの若さでも、地位を意識してることを示してるんや。彼らはどの赤ちゃんが好まれるか、どの大人がより高い地位か、そういったことをすでに観察してるんや。だから私たちは再度、それが新しい物語を作る第一原理の神経科学、進化、生物学を見てるんや。
もし働く能力やその方法で地位を確立する能力を失ったら、他の方法で地位を見つけるやろう。その本は監獄からの研究、研究やないけど逸話をカバーしてるんや。なぜなら監獄には経済がないからやねん。いわゆる仕事はないんや。だから監獄での主要な通貨は尊敬やねん、そうやろ？そして君は特定の人々に敬意を示したり、他の受刑者にサービスを提供したりすることで尊敬を得るんや。タバコを得ることができるか、医学的や法的助言を提供できるか、そういったことでな。
だからそれが次の物語が何であれ、その普遍的な基盤やねん。新しい地位を作る方法で、それは人々が意味の大部分を得る場所でもあるんや。友達、家族、隣人、仲間に対する自分の地位を理解する、そういったことやねん。そして異なる地位ゲームがあって、一部の人はお金を好み、一部の人は名声を好むんや。私にとって、私の地位ゲームは正しいことについてやねん。私は自分が正しいことを証明しようとしてるんやないんや。時間と共により正しくなろうとしてるんや。だからそれは非常に知的な地位ゲームやけど、そうや、みんな意識的にかそうでないかにかかわらず、これらのゲームをやるんや。
休息と抵抗の概念
このワーカホリズムのアイデアに戻れるかな。トリシャ・ハーシーのRest is Resistanceを読んだことある？
ないけど、自分の燃え尽き症候群の準備をしながら燃え尽き症候群についての他の本をたくさん読んだで。だからその本について教えてくれるかな。
まあ、彼女はこのアフリカ系アメリカ人女性で、休息は本当にスピリチュアルで、スピリチュアルなだけやなくて、抵抗の形として使うことができるって主張してるんや。
そして私はただ、ポスト労働経済学のこのアイデアと、労働を保留するようなパワープレイに頼る必要がない経済をどうやって構築するか、ただ重要になるために、について考えてるんや。基本的に彼女がその本で言ったことやねん。最終的にはそれは価値をシグナリングすることについてやと。ああ、君に支払ってもらうためにこの方法で君のためにパフォーマンスしないやろうと。
私はすでに肉体スーツで霊的体験をしてる人間として、自分自身で価値があるんや、みたいな。それは非常にスピリチュアルやけど、通常の測定方法から完全に切り離された方法で尊厳と代理性と貢献をエンコードすることについてやねん。
いや、つまり、経済学的観点から、それを特徴づけるいくつかの方法があるんや。だからそれは労働を保留する労働ストライキに分類できるんや。経済撤退があって、そこで経済のこの部分には参加しないって言うんや。税抵抗があって、税金を払うのを避ける戦略を使うんや。あるいは一部の人は法を破るところまで行って、ただ税金を払うことを拒否するんや。
だからいろんなことがあるんや。でもよりスピリチュアルな観点や個人的な観点では、実際にこれは反抗の行為やって特定するところやねん。だからアメリカでは、今日の若い子供たちの一部がベッドロッティングと呼ばれることをやるんや。ただベッドに留まるんやねん。
中国では、若者は横たわる運動があって、それが腐らせる運動に発展したんや。なぜなら基本的に州が、まあもし働かないなら、赤ちゃんも産まないし、州は内破するし、中国を再び偉大にしないって言ったからで、彼らは気にしない、腐らせろって言ったんや。だからそれが中国でのそのワーカホリズムに対する若者の反応やったんや。
だからそうやな、反抗の行為として怠惰になることは、すでに世界的な現象やねん。それが必ずしも持続可能やとは思わんけどな。そして誰かがそれをやってることを批判してるんやないで。なぜならしばしば、集団運動は不満やってことをシグナルする最良の方法の一つやって私は最初に言うからやねん。
長期的には、でも、それは生きる方法やないやろ？人々はおそらく慢性的な燃え尽き症候群と仕事からの離脱状態にいることを好まないやろう。日本のような国では、80%から90%の人が仕事で燃え尽きて離脱してるところで。それも生きる方法やないんや。
どうやって実際に生きたいんか？そしてこれは私がここ数年間、何度も自分自身に尋ねてきた基盤的な質問の一つやねん。AIだけに関してやないで。なぜならもしAIが人類を解放するか物事を変えるなら、質問はどうやって生きたいかになるからやねん。そして経済的に私たちが賃金労働の苦役から人類を解放する地点に到達したら、再度質問は、どうやって生きたいかってことが起こるんや。
正しい生き方があるなら、何が正しい生き方なんか？だから私はこれをいくつかの異なる角度から研究して、特に気に入ってる3つのフレームワークがあるんや。
人間の幸福と健康のフレームワーク
一つはロジャー・ウォルシュのTLCやねん。治療的ライフスタイル変化やねん。これらの行動をすれば、より幸せになるっていう8つの異なる行動のフレームワークやねん。そしてこれは臨床的に検証されてるんや。自然の中での時間、運動、休息、レクリエーション、友達と家族、スピリチュアリティ、恩返し、そして最後の1つか2つは覚えてないけど、とにかく、これらの行動すべてに従事するんや。
これらすべてに従事して、バランスが取れてることを確認したら、気分が良くなるやろう。それは第一原理の観点から人間のニーズを見ることやねん。
別のフレームワークは自己決定理論で、人間が持つ主要な心理的ニーズが何かを見るフレームワークで、それは能力、自律性、関係性やねん。
だからこれらのフレームワークすべてはマズローの階層より新しいんや。基本的にマズローの階層は最も古いからって理由で最も有名やけど、必ずしも最良ってわけやないんや。だから自己決定理論は、ある程度の習熟レベルを持ってて、自律的で、つまり自分の時間と体をコントロールして、そして適切な量の関係性、友達、家族、コミュニティ、そういったことを持ってるなら、バランスがあれば。それらが基本的な心理的ニーズやねん。そしてそのすべてを客観的に満たすのはかなり簡単やねん。
最後の一つはグラッサーの選択理論で、6つのフレームワークを見てると思うんや。頭では全部覚えてないけど、名声、権力、健康を欲しがる、そういったことやと思うで。だからそれが半分やねん。
そしてこのフレームワークが示すのは、基本的にこれらのニーズのそれぞれを持ってて、それらのニーズが基本的に満たされてるなら、すべてのニーズが満たされてるなら、あなたがやることを選んでるなら、それは実際にメンタルヘルスの問題に対する非常に強力な予測因子やねん。だからこれらのことを見ると、その多くは仕事によって部分的に満たされることができるんや。
だから仕事が完全に不要やって言いたいんやないで。自己決定理論を見ると、能力、自律性、関係性、これらすべては仕事によって満たされることができるし、特定の分野でのスキル獲得と能力の実証を通じて、君の特定の職業が測定するものに応じた地位、お金を稼ぐことから来る自律性、得られる関係を通じてな。
だからキャリアは実際にこれらの心理的ニーズの一部を満たす本当に素晴らしい方法やと思うんや。しかし、TLCフレームワークのような別のフレームワークを見ると、仕事は実際にはそれらのうちのどれも満たさないんや。多分貢献以外は。貢献はボランティアのようなもんやけど、必要な他のもののほとんどは満たさないんや。
だからそれが私が通常複数のレンズを通してこれらを見る理由やねん。そして休息が抵抗からかなりの話題転換やけど、そうやな、それは人々が不満やってことをシグナルする絶対的に実行可能で、おそらく最終的に必要な方法やねん。
人々が経済的撤退の別の例で、完全に自然的なんは、出生率の崩壊やねん。人々がストレスを抱えてるから子供を持たないことを選ぶところやねん。そしてストレスを抱えてるなら、子供について考えてないか、子供を持つ時期やないって言うんや。そして快適で安全でなくて、いる環境を信頼してなければ、子供を持つのに十分安全やと感じないやろう。
だからそれは現在の経済政策と技術から経験してる経済的逆風の非常に自然な結果やねん。だからそれは別の例で、完全に無意識の受動的抵抗やけど、起こってるんや。一部の人はフェミニズムや避妊のせいにするけど、結婚してて裕福やのに子供を持たないことを選んでる人がたくさんいるんや。
だからそれは撤退が抵抗の形としての別の例やねん。
新しい生き方のメタファー：川から庭へ
そうやな、フォローアップできることがたくさんあるで。これらの他のフレームワークについて、TLCについてはどうなんやろう。私は休息が抵抗とトリシャ・ハーシーの仕事についてまだ考えてるんや。なぜなら君が言った他のフレームワークに詳しくないからやねん。でも私にとっては、TLCのようなフレームワークを読んで、リストに6つの項目を得ると、私は精神的にそれをチェックリストに変えてしまうんや。
そして私がそれらを持たないとしよう。それらすべてを持ってるか、6つのうち5つを持ってるとしよう。そうしたら気分が良くなるはずやろ？でも実際は何も経験してないんや。得たのは知識だけやねん。
だからフレームワークを知ることとそれを体現することを学ぶことの間には本当に違いがあると思うんや。そして私はただ疑問に思ってるんや、これらの他のフレームワークのどれかが生産性から私たちを遠ざけるんやろうか。関係を生産するように？君が言った6つのことは何やった？自然に出ること。それは生産的やないやろ？私はそれを生産的にすることに成功したで。
そうやな、多分な。私はできるだけハイキングしてたんや。
そうやな、何歩歩けるかな？そうやな。私はチェックリスト以外の何にも言葉を持たないんや。新しい言語を学ぶ必要があるみたいやねん。
そうやな。だからジェシカと私は実際に始める前にこれについて話してたんや。そして私は数ヶ月前に啓示があったから、ブログ投稿を書いたんや。私はそれを川対庭って呼んでるんや。
だから川は非常に直線的な方法で一つの駅から次の駅に行く生き方やねん。ちょっとした曲がり角や風景の変化はあるけど、学校に行って、仕事を得て、結婚して、子供を持って、家を持って、それから引退するんや。それが社会によって処方された人生コースやねん。それが川やねん。
そして君はいつも海で終わるんや。それが引退と黄金時代と孫、それが理想的な結果やねん。それから庭があって、庭はただ異なる精神性やねん。人生への異なるアプローチで、私はこれを書いたんや。なぜなら私にはこのモデルが必要やったからで、だからこれはよりスピリチュアルで個人的なメタファーやねん。
そして3つのポイントや6つのポイントや8つのポイントのフレームワークを使ってるかどうかにかかわらず、各ポイントを急いで通り抜けてリストからチェックオフしようとするのではなく、私が人生について考える方法は、それはより庭のようなもので、君が栽培してる異なる領域があるんや。
そして終了目標はないやろ？庭の終了目標は何や？それをやって、それから終わりやっていうのはないやろ？一部の人はそうやって、それからただ枯れさせて茂らせるんや。でも庭のポイントは、君がそれを永遠に栽培して世話をしてるってことやねん。そして変わることができるんや。時間と共に進化できるんや。
一年はにんじんとキャベツを育てて、次の年は唐辛子ときゅうりとトマト、その他何でも欲しいものを育てることができるんや。鶏を飼って、それから鶏を使って土を肥やす、そういったことやねん。
だから人生のあらゆる側面、お金を稼ぐことや関係を栽培することや富と名声を築くことや、君の使命が何であれ進歩させることや、ゴールラインとして考えるのではなく、そうやろ？なぜならそれが川の精神性やからやねん。君はそれを庭の精神性として考えるんや。
私の人生のこの領域は繁栄してるんか？成長してるのか、それとも栄養が必要なんか？っていう感じでな。そして今、それが私が人生を通り抜ける方法やねん。そして多分それが君の質問に答えてるかもしれんで。チェックリストを君に与える代わりに、それは態度の変化やねん。異なる精神的モデルやねん。
それは経験で、何かの生産やないんや。完全なパラダイムシフトやねん。
教育への示唆と意味の再定義
私はMoxyを閉鎖してからこの段階にいて、私たちはそれを私の大きな休止って呼んでるんや。大きな性急な決定を下すことは許されてないけど、ただ一日の中で喜びを見つけようとするこの庭の精神性みたいやねん。いつもやってることを、メールをチェックして仕事に飛び込むってことをすぐにしないでくれって。
そして本当にいいんや。なぜなら私はただ気づくことを目標にしてるからやねん。今何かを達成したり新しい趣味を見つけたりすることは想定されてないんや。最初、新しい趣味を見つけなければならないってプレッシャーを自分にかけてて、それがストレスを与えてたんや。
でもこの川の精神性がどれだけ染み付いてるかについて考えるんや。それは水の中を泳いでるような感じで、魚がいて、水って何？って感じやねん。疑問に思わないんや。私たちは学校に行って、私はこのプロテスタント職業倫理の精神性で非常に育てられたんや。
ジャーナリストになりたかったことを覚えてるけど、お母さんを悪く見せたくないけど、彼女は「いや、お金を稼げない。経済的に自立する必要がある。医療分野に行きなさい」って言ったんや。私はそれを聞いたんや。
でも教育者について考えるんや。なぜなら私たちの聴衆の多くは教育者で、一部はK12で、一部は高等教育にいて、彼らがこの次世代に与える大きな影響について考えるからやねん。どうやってって？明らかに、私たちには能力が必要やねん。人々は物事を学ばなければならないけど、この新しい経済で繁栄するつもりなら、これは若い時から始まる必要があることやねん。
それが最後の質問になると思うで。なぜなら私たちは時間を超過してることを知ってるからやねん。でも教育に結びつくから、それで終わるのかもしれん。それについてよく考えるからやねん。
もし今子供がいたら、何を教えることに焦点を当てるやろう？そしてコミュニケーションや境界や自己ケアや料理や関係、そういったことに焦点を当てるやろう。明らかに神経学的発達、数学や空間スキルを学ぶことはいつでも利益があるし。
子供に哲学を教える2ヶ月のコースが実際に批判的思考スキルを向上させるっていう研究を見たばかりやねん。だから教育パラダイムを構築できる方法はたくさんあるんや。
でも考える主要なことは、サービスベース経済から離れてるなら、それは主に認知と認知スキル、より抽象的やSTEMベースで、実際にそれから離れて体験経済や意味経済、そういったことに向かってるなら、共感が人間が持つ主要な提供物やねん。
音楽スキルから他のファインアーツ、コミュニケーション、交渉、プレゼンテーションスキルまで何でもやねん。私がよく人々に言うのは、最も驚くべきことの一つは、私のテックキャリアから学んだのは会議の運営方法で、それが私がカメラで上手で、ポッドキャストで上手な理由やねん。一度だけ話すかもしれない人々と話して、明確にコミュニケーションして、次に何をするかを把握するんや。
そのスキルがYouTubeキャリアに流用されて、将来の運動を構築するのを助けるなんて、全然知らなかったんや。でも第一原理や体現された知恵という観点から考えると、人々が本当にお互いから欲しいものは何で、幸せで健康になるために何が必要なんか？
子供たちにTLCフレームワークやSDTやグラッサーの選択理論を教えて、「さあ、川対庭の精神性でこれを実践してみよう」って言って、その周りに全体のライフスタイルフレームワークを構築するやろう。
そしてもちろん、その中に入ることができる他のスキル、知識、スキルはたくさんあるで。古典教育、すべての古典を読んで、市民学と歴史と経済学の強い理解を持つ、そういったことやねん。なぜならそれは君が住んでる世界やからやろ？
でもその向こうに、私が何よりも見たいのは、教育が子供の自然な好奇心に本当に焦点を当てることに転換することやねん。特にアメリカの公教育は、子供から好奇心を教育で取り除くのが本当に上手やからやねん。
そして人工知能のような力とそれが開く可能性すべてと共に、それが経済的に価値があるかどうかにかかわらず、誰かの好奇心を完全に満たさない理由はないんや。それでも豊かになるからやねん。
そしてプロジェクトベース学習のような技術を使って、教育者や学生を取って、方向に設定して、彼らが探求することになるものを力づけるための方法として使うことができるんや。だから、教育がこの来るパラダイムにどう適応するか、適応できるかについての考えやねん。
Alpha Schoolの事例と将来への希望
まあ、それが好きやわ。そして私は最近この新しい学校について読んだんや。まあ、実際には新しくないんや。2019年からあると思うで。Alpha Schoolって呼ばれてるんや。私立で非常に高価やねん。年間3000ドルの私立や。だからあまりアクセス可能やないんや。テキサスで始まって、今これらの大都市に入ってるんや。
基本的に子供たちが入って、一日2時間AIと過ごして、それから残りの一日は他の学生と相互作用しながらプロジェクトベースの活動をやるんや。
データは有望に見えたけど、AIを使った個人学習のアイデアが好きやねん。一人の学生が8年生の数学、10年生の歴史、9年生の英語について話してて、だから本当に自分のペースで進むんや。中国で展開してる完全なAI学校について聞くと心配になるんや。そこには人がいないんや。
学校はサーバーの束で、子供たちは家にいて、ただコンピューターにいて、社会化してないんや。でもアルファスクールは、明らかにアクセス可能やないけど、私たちが物事を理解しようとしてるし、出てくる新しいモデルがあるっていう希望を与えてくれるんや。そして時間と共に実際にどれだけ効果的かの指標を得るかもしれんやろうな。
絶対にやで。まあ、デビッド、これは素晴らしかったわ。私たちはすべてのエピソードを終わるんや。君にこれを言ったかどうか分からんけど。私たちはピットとピーチって呼んでるんや。だから、これは私のパートナーと私、彼が子供たちと夕食を食べる時に教えてくれたことで、彼は「今日の高い点と低い点は何やった？君のピットとピーチ」って感じやねん。
そして私たちはこれを個人的な注記としてやるのが好きやねん。君の一日である必要はないんや。週や年でもええんや。ただ共有したい何かやねん。
説明してるから私が最初に行くと思うで。だから、今私はLAにいて、親しい友人で同僚を訪問してて、タホに行って赤ちゃんを産んだばかりの友達を訪問する予定なんや。それは本当に美しいことやと思うで。なぜなら彼女は長い間妊娠しようとしてたからで、私は彼女を母親としてのこの新しい役割で見るのが楽しみやねん。なぜなら私は彼女を旅行して楽しむ友達としてしか知らんかったからで、この新しい役割で彼女を見ることが本当に楽しみやねん。
私のピットは昨夜LAで津波警報が出て、眠れなかったんや。津波が来ると思って避難しなければならないと思ったんや。だからかなり心配で、狂ったようにリフレッシュして、レンタカーでどこかの津波から逃げる場所を考えながらニュースをチェックしてたんや。
だからちょっと怖かったけど、明らかに私たちは大丈夫やった。デビッド、行くかキムが行くか？
そうやな、行けるで。だから私のピーチは今、ポスト労働経済学フレームワークを完成させたことやねん。一生懸命取り組んでて、6つの部分を出して、それから本のためのブログシリーズのドレスリハーサルみたいなことをやるのが大変やったんや。本はThe Great Decouplingって呼ばれる予定やねん。
だから一週間か二週間、脳を休ませて、それから最終的な本のためにすべてをまとめる作業をするんや。今のピットは、まだ燃え尽き症候群から回復してることやと思うで。回復はかなり進んでるけど、本当に好む完全なエネルギーと訓練と運動に戻れるまで、あと3から6ヶ月あるんや。
でも、明るい面は、6ヶ月前や1年前より良い状態やってことやねん。だから、それが私についてはそんなところやな。
そうやな、私たちは燃え尽き症候群についてたくさん話したことがあるわ。それは私が苦労してきたことで、それに対処するための代替的なアプローチを取ったことがあるからな。だから、それには確実に共感できるで。
まあ、3から6ヶ月残ってるってどうやって分かるか聞かなあかんわ。
たくさんの研究やねん。かなり標準的な再調整文献やで。ポストコビッド疲労症候群やオーバートレーニングから回復してる人々、そういったことやねん。だから、研究分野から理解してると確信してるように、何を探すかを知ってる時は、実際にかなりよく研究されてるんや。
そうやな、多分調べる必要があるかもしれんな。だから、私のピットは運動を身体的・精神的健康調整として使ってるんやけど、臀部に3つの異なる断裂があるんや。でも実際は股関節やねん。そして私はそれを滑液包炎として治療してきたんやけど、滑液包炎やなかったんや。私の理学療法士は最初から「これは滑液包炎やない」って言ってたんや。
そして医者は彼女を信じなかったんや。だから私たちは最終的にMRIを取って、手術しなければならんってことが分かったんや。手術するまで良くならないんや。かなり大きな手術で、やりたくないんや。そして、やらなかったら痛み続けるし、やったら数ヶ月間動けないし、常にトイレの渦に回ってる感じやねん。それが私のピットやった。老いゆく身体の現実やな。
そして実際私のピットは、この会話と庭のメタファーが、私が今人生で起こってることを再構成するのを本当に助けてくれてるってことやった。私がアカデミアを去って、ジェシカと起業家的ミッションで組んで、これまでやったことのないことと本当に違うことをやって、今私が以前にやったことのないことと本当に違う何か他のことをやってるからやねん。
そして私はこの庭のメタファーが好きやねん。まあ、それは作物のローテーションみたいなもんやねん。庭にいつも同じにんじんが育ってる必要はないんや。にんじんは特定のものから土を浸出させてるかもしれんし、私が選んだ人生、職業人生は私の魂から非常に浸出させてたんや。そして私にはそのためのメタファーがなかったんやけど、君がそれを言った時、私は考えるのをやめて、すべては私についてやから、私について考え始めたんや。そして「わあ、そうやな、私はただその作物をローテーションする必要があったんや。それが今やってることなんや」って感じやった。
そしてそれは本当に良い感じやねん。だから、ありがとう。
素晴らしい。それで終わるのはいい方法やな。ありがとう、デビッド。そして君の本をもう一度宣伝したいわ。タイトルを言って、いつ出るか、どこで見つけられるかを言ってくれるかな？
そうやな。だからタイトルはThe Great Decouplingやねん。そして実際には移行の架空のバージョンのコンパニオンを作る予定で、The Last Workerって呼ばれるんや。ほぼ完成してるで。まだ発売日は決まってないんや。
でも私の任意のソーシャルメディアをフォローしてくれたら、それはすべて私のリンクツリーにあるで。ショーノートで見つけられるはずや。予約注文リストや、そういったことがあるようになったら、どこでもほぼ発表するで。でも、うまく行けば来年の初めか、遅くても来年の半ばを目指してるんや。
素晴らしい。絶対に読むわ。この分野でやってくれることすべてに感謝してるし、君からたくさん学んだし、聞き手もきっと何かを学んでると思うで。そしてきっとある時点で君を再び呼ぶことになるやろう。
素晴らしい。呼んでくれてありがとう。そして良い一日を。
Women Talking About AIを聞いてくれてありがとう。もしこの会話を楽しんでもらえたなら、ぜひ番組をフォローして、レビューを残して、このエピソードを仕事の未来について考えてる友達や同僚と共有してくれ。本当にもっと多くの人が私たちを見つけるのに役立つんや。次回まで。
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