この動画は、AIと自動化技術の急速な発展が労働市場に与える根本的な変化を探る対談である。デイリー・ペトロヴィッチが司会を務め、「ポスト労働経済学」の著者デイビッド・シャピロを迎えて、人間の労働がますます機械に代替される現実と、その社会的影響について深く掘り下げている。従来の「創造的破壊」理論とは異なり、今回の技術革命では新たな雇用創出が労働代替のペースに追いつかない可能性が高く、社会は根本的な経済システムの再構築を迫られているという論点が展開される。
自動化の台頭と経済の未来
おはようございます、こんにちは、あるいはこんばんは、皆さん。ようこそ、またはお帰りなさい。私はダリー・ペトロヴィッチ、このテクトニック・カンバセーションズの司会を務めさせていただいております。本日は友人であり同僚でもあるデイビッド・シャピロさんにお越しいただきました。デイブ、お時間をいただき、ありがとうございます。
こちらこそ、お招きいただいてありがとうございます。ありがとう、デイビッド。
今日やりたいのは、ポスト労働経済学というテーマについて、もっと詳しく探求するライブ・ウェブキャスト・エピソードのシリーズを作ることなんです。デイビッドが「グレート・デカップリング」という新しい本の原稿を完成させたばかりやということを知って、ポスト労働経済学の話題を深く掘り下げたその本の構成に沿って進めていくのがええやろうと思いました。
これから数ヶ月にわたって、この傑作と言えるかもしれません「グレート・デカップリング」の6つの部分それぞれに焦点を当てた6つのエピソードを企画し、配信していく予定です。今日の第1回目のセッションは、第1部の「自動化の台頭」に焦点を当てます。もちろんこれが最初のエピソードやから、大きな全体像から始めて、ポスト労働経済学という概念を初めて聞く人のために、それが何なのか、なぜ重要なのか、そして経済学者じゃない人がなぜそれについて考えて学んで関わるべきなのかを、デイビッドに説明してもらおうと思います。
じゃあデイブ、お願いします。
はい。素晴らしい最初の質問ですね。私が使ってるポスト労働経済学の最もシンプルな定義は、経済生産性と人間の労働投入との継続的な分離を見ているということです。もっとわかりやすく言えば、GDPは上がり、賃金は下がるということです。そして実際に、このトレンドは1950年代からずっと見られて、さらなる自動化の層によって加速し続けているんです。
私が完成させた本は、もう少し磨きをかけて洗練させる必要がありますが、この本は2つの基本的な質問を投げかけ、答えています。ひとつは、もし私たちの仕事が自動化で奪われたら、どうやって生活を成り立たせるのか？これは100%の仕事が自動化される必要はないんです。40%かもしれない、50%、60%、80%かもしれない。でも、もし今日の4.5%じゃなくて40%の失業率があったらと想像してみてください。
第2の質問は、もし労働がそれほど多くの力を失ったら、社会のバランスをどう保つのかということです。労働は今日の社会契約の一部やからです。これが非常に高いレベルでのポスト労働経済学です。
素晴らしいです。今日のエピソードの構成についてですが、まずは非常に基本的な質問を通して、このトピックに初めて触れる人たちのために答えていきます。次の部分では、本の第1部の7つの章を通して進み、最後により専門レベルの質問を取っておく予定です。それでいいですか？
はい、やりましょう。
今度は何が違うのか
ポスト労働経済学の基本的前提のひとつは、もちろん私たちは産業革命を経験し、技術を発明し、技術を展開しているということです。しかし今回は事情が違うということです。なぜそうなのか、なぜ今回は違うと感じるのか、そして過去の社会が主要な技術的混乱をどう扱ってきたかについて振り返ってもらえませんか？
一言で言うと、今回が違う理由は、サム・アルトマンが言った「計測するのに安すぎる知性」、つまりもっと客観的な言葉で言えば、認知的超豊富性に向かって取り組んでいるからです。これは難しそうに聞こえますが、基本的に私たちが見ているのは、現在の知識労働経済やサービスベース経済です。
そして今、LLMのような人工知能の助けを借りて自動化に取り組んでいるのは、基本的に人間の認知労働の必要性を自動化することです。それは人間より優れ、速く、安く、そして安全になるでしょう。そして多くの場合、すでにそうなっています。つい先日、アメリカ人の40%がチャットボット、AIチャットボットを医療アドバイスで信頼しているというニュースレポートがありました。これは多くの人が予想していたより遥かに速く急上昇しています。
ちなみに、これらのAIはここからさらに良くなるだけです。これが違う重要なポイントです。過去の自動化は汎用的でなく、人間ほど柔軟でもありませんでした。コードを書くことができるのと同じチャットボットを覚えておいてください。医療状況を診断し、家を建てる計画を立て、コンサルタントや作家などの代替もできる、まったく同じ技術です。
完璧な汎用技術であり、改善し続けているのが、今回の産業革命との主な違いです。
創造的破壊の限界
以前の産業革命で起こったことは、しばしば創造的破壊と呼ばれるものです。古い産業が萎んで消えていくが、新しい産業が出現し、理論では、古い産業で追い出された人々が、創造の部分である新しい産業で幸福を見つけるということです。
ポスト労働経済システムや理論では、今回はそうならないかもしれないと示唆しています。もう少し説明していただけますか？
創造的破壊は、1923年にヨーゼフ・シュンペーターによって造られた用語で、過去の産業革命で起こったパラダイムシフトを特徴づけるために使っていました。農民は遥かに少なくなった。織物工も遥かに少なくなった。しかし、まったく新しい産業が生まれました。蒸気エンジンやディーゼルエンジンには整備士や工場ラインワーカー、以前は単純に存在しなかった様々な仕事が必要でした。
同様に、今日では云端エンジニアがいます。これは私がやっていた仕事です。YouTuber。これらは1900年の人には本当に説明できない仕事です。彼らが知っていたものの間には技術の層が多すぎました。1900年にはラジオ放送すらなかったからです。1900年にはラジオホストはいなかった、あるいは多少いたかもしれませんが非常に少なかった。
だから、これらの新しい創発的能力を技術が可能にした、まったく新しい職業セクターが創造されるために、いくつかの技術の層を築き上げる必要がありました。アイデアは、技術は古いものを捨て新しいものを取り入れるということです。2、30年以上先は予測できないまったく新しいものを創造します。
1960年代、70年代の早い時期でさえ、最も先進的な科学小説でさえ、インターネットが社会に与える影響の種類を予測していました。しかしそれでも多くのことを見逃し、実際に多くのことを過小評価しました。ブログは予測したけれどTwitterは予測しなかった。数十年先は多少推測できるが、1世紀先は無理です。
そこでの仮定は、この創造的破壊のパターンは常により多くの仕事につながるということですが、それが常にそうとは限らない理由については、少し後で話すことになります。
現在の自動化による雇用代替の例
私が人々と話すとき、この問題を探求するのに私たちが費やした時間を費やしていない人たちは「心配するな、心配するな。確かに混乱はあるだろうが、いつものように私たちが想像すえもできない新しい仕事が創造され、それが状況を救うだろう」と言います。その探求を楽しみにしています。私にとってそれは本当にあはモーメントでした。そこの計算と数学を理解したときに。
現在、自動化が継続的に仕事を代替していることをすでに知っています。これはもちろん歴史を通じて起こっていることで、今日も起こっています。人々が考えていないかもしれない、しかし自動化が今日すでに代替している仕事の種類の例をいくつか分享していただけませんか？
はい。最も公然とした例で、データで見たものもあれば逸話を通じて見たものもありますが、ひとつはコピーライターです。これはチャットボットの主要な使用事例のひとつで、メールからマーケティングコピー、フィクション、ノンフィクションまで、あらゆるものを書くことです。
もうひとつはコールセンターです。カスタマーサービスでもマーケティングでも何でも。リアルな人間の声と音声テキスト変換、テキスト音声変換をこれらの汎用認知エンジンと組み合わせることで、コールセンタースタッフの大部分を1対1のデジタルロボット発信者で代替するか、顧客をチャットボットに移すことができます。これはこれらのAIのネイティブフォーマットの一種です。
これらは2つの例です。データを見ると、今年も大量の解雇がありました。誰に聞くかによりますが、AIのために技術セクターだけで約8万から10万人の解雇がありました。しかし、私が見た数学のいくつかでは、例えば給与対企業収入の変化を見ると、実際にはさらに多くの解雇の証拠を見つけることができ、それは海外労働者、契約者などかもしれません。
今年だけでアメリカだけで50万人もの人が、AIに直接起因するか、人工知能がフォーチュン500企業に統合された下流の影響により、解雇された可能性があります。これらすべてを合わせると、かなりのことが起こっていて、影響の大きさがまだ常に明白ではないということです。
時代の転換点：第4次産業革命の特徴
私は実際にあなたがその50万人の代替という数字をどう導き出したかについてのYouTube動画を見ました。記録のために、私たちは2025年8月に録画しています。これは今年の最初の7ヶ月の影響です。つまり、影響は現実的です。
多くの人が明示的あるいは暗示的に、直感的に、ここで何か違うことが起こっているということを感じていると思います。これが、あなたが主導している会話に注目し始める個人が増えている理由だと思います。
今度は実際の本を解体してみましょう。第1章「自動化の台頭」から始めましょう。この第1部は7つの構成要素に分かれており、各々を掘り下げて話を構築していきます。
デイビッド、最初に第1部が何をするつもりなのか、第1部の主要メッセージは何か、そして時代の転換から始めましょう。
自動化の台頭について、ポスト労働経済学について話すつもりなら、最初に必要な要素は、自動化が人間の労働を代替するのに十分であることを実証する必要があります。この本の第1部の基本的な目的は、自動化の歴史を示すことです。
印刷機から始まり、今日の人工知能まで、自動化の長い歴史から始める理由は、500年の歴史です。これをする必要がある理由は、自動化がただのチャットボットではないことを示すためです。自動化は多くの多くの技術であり、すべてが含まれる別の技術のクラスもあり、それは汎用技術です。
人工知能は狭い種類の自動化で、すべてはできないと言うかもしれません。確かに。しかし、それが汎用技術であることを理解すると、車輪、電気、インターネットの新しい用途をまだ発見し続けているのと同じように、長年にわたって用途を発見し続けることを理解できます。これらは火以外で、私たちが遭遇した3つの最大の、最も変革的な汎用技術です。火については、私たちが発明したのではなく、単に発見しただけと議論できます。
この部分の長い弧は、自動化が上昇しており、上昇し続けているということを実証し、読者や聞き手に、自動化の飽和点に達することが何を意味するかを理解し、精神的に把握する方法を教え、最終的に認知的超豊富性、つまり計測するのに安すぎる知性の点に到達することを示します。それが、私たちが現在取り組んでいる主要な経済ボトルネックであることを本当に理解できるように。
時代的シフトの歴史的パターン
素晴らしい。これは素晴らしいセットアップです。さて、物語を解体し始めましょう。第1部のセクション1は時代的シフトですね。
多くの人は正常性バイアスと呼ばれるものに固定されています。正常性バイアスとは、今日見ている世界を理解し、それが本当に変わることはないと仮定する認知的選好を私たちすべてが持っているということです。変化を経験したときでさえ、私たちが進化した方法のために、脳は新しい正常が永続的な新しい正常だと仮定する傾向があります。
この部分は、農民、印刷機の発明、君主制の廃止などから、第1次、第2次、第3次産業革命まで、長い歴史を通して、実際に過去500年間で、政治、経済、社会が主に技術により変わった、3つから4つの完全な社会経済的および社会政治的パラダイムシフトを既に経験したことを示しています。
技術は強制関数でした。多くの人は、技術だけではより良い未来を保証しないことを迅速に指摘します。政策が必要です。制度などが必要で、誰でもそれに同意します。技術だけでは十分でなく、技術だけでは破壊的になり得ます。どう実装し、どう規制し、どう社会に統合するかです。
同時に、これらの技術を採用し統合することに熱心だった州や地域と、抵抗的だったり消極的だったりした州や地域を見ることで、歴史から多くの教訓を得ることができます。主要な例のひとつは帝政ロシアです。
帝政ロシアでは工業化するインセンティブはあまりありませんでした。ロシア貴族は単にそれを無視し、農民を現状のままにしていました。ロシアが工業化に失敗したため、基本的に1世紀でヨーロッパで最も強力な帝国のひとつから最も弱い帝国のひとつになりました。これは歴史的教訓として役立ちます。創造的破壊のコストが伴っても、これらの破壊者と革新を受け入れる必要があります。
素晴らしい。実際に、現在グローバルに持っている状況と、AI分野でアメリカと中国の間で展開している競争を、あなたがここで説明した帝政ロシアと対比することができ、最終的に1917年に崩壊しました。
これは人々が学んだ教訓だと思い、今私たちは、アメリカと中国がお互いを出し抜こうとし、それぞれが国民への積極的影響を最大化しようとする、恐れを知らない競争を見ています。
より良く、より速く、より安く、より安全
絶対に。では、セクション2の「より良く、より速く、より安く、より安全」に来ました。これは本当に興味深く、このコンテキストで初めて見たとき電球が点灯する4つの単語概念の2つに言及していると思います。より良く、より速く、より安く、より安全とはどういう意味か、そして人間の能力とは何を意味するか説明していただけませんか？
はい。より良く、より速く、より安く、より安全は、ポスト労働経済学という名前さえ持つ前の非常に初期の日々に私が造った用語です。労働代替が実際に発生する基準、条件は何かを理解しようとしていました。
私が思いついたモデルは比較的シンプルで、機械オプションやより広く資本が、人間が提供できるのと同じ結果を提供するが、これら4つの閾値を越え、しかもしばしば4つすべてを越える必要はなく、2つか3つで通常は十分ですが、人間よりも良く、速く、安く、安全であれば、一般的に企業や政府や軍は、人間が腐りやすいからという理由で、機械オプションや資本オプションを選ぶでしょう。
人間は死ぬという意味ではありませんが、人間を棚に置くことはできません。人間は棚で安定しません。帳簿で償却することもできません。しかし機械はできます。機械がこれら4つの閾値を越えたとき、代替がより良く、より速く、より安く、より安全になります。
はい。これらは、機械がこれらのうち1つ以上を行うとき、合理的なプレイヤー、合理的な意思決定者が人間よりも機械を好む可能性が高い4つのことです。いくつかの小さな例外はありますが、長期的には、その代替を防ぐ規制や企業政策を使うことが経済的に非合理的になります。
場合によっては、組合がこの特定の仕事は人間がやる必要があると言っています。彼らがそれをやることが必ずしも経済的に合理的でなくても、人間にその仕事をやってもらいたいからです。これが私の最初の洞察で、ロボットとAIと他の形の資本がこれらの閾値を越えると、労働代替がその時点で避けられなくなるという良い論拠だったからです。
人間が経済に提供する4つの価値
供給側を見ると、労働需要を見ることができます。タスクが完了されることを望み、誰が、何がそれをやるかは気にしません。そして労働供給側を見て、人間が経済に供給するもので経済的に価値があるのは何かと言うと、人間の体と人間の脳が追加できる4つの基本食品群があります。それは強さ、器用さ、認知、共感です。
強さについては、第1次、第2次、第3次産業革命で石炭、蒸気、電気モーター、バッテリーなどで自動化し始めました。人間の強さは長い間、主要なボトルネックではありませんでした。
最初のエピソードで指摘したように、おそらく第1次産業革命の前、農業革命の間でさえ、牛や馬などを使い始めたときに、獣の負担で代替し始めました。熱エネルギーの豊富さを創造し、それを使って機械エネルギーを作る熱力学的豊富さに結びつきました。強さは長い間経済ボトルネックではありませんでした。
巨大なダンプトラックや巨大なクレーンなどがあり、ボタンを押すだけで済みます。
器用さが次の基準です。それは細かい運動制御です。回路基板の組み立て、細かい縫い目、手術の実行などの能力です。器用さは産業用ロボットで機械が侵食し始めたものですが、通常は非常に制御された環境で働く必要があります。
しかし、ロボットがますます洗練されるにつれて、例えば外科ロボットがより良く、より自律的になっています。Neuralinkは脳インプラントを設置することができました。もちろんこれは非常に繊細な手術で、超人レベルです。完全に自動化された手術です。
他の外科ロボットは先月、完全に胆嚢摘出を実行できました。人間は全く関与していません。ロボットの器用さは急速に向上しています。TeslaのOptimusのようなロボットや他の数十のロボットの調整と器用さを見ると、市場に出てくるロボットの器用さは向上しています。
器用さが自動化されるのを実際に見ている最中です。非常にゆっくりです。おそらく認知と共感よりも遅くなるでしょう。現実世界には多くの摩擦があるからですが、人間にとって永遠の安全な港ではありません。
次は認知です。認知は創造性、問題解決、計画などです。コードを書くこと、最高経営責任者であること、配線と配管をすべて入れて動的に問題を解決する必要がある建設現場の職長であることなど。
私たちがこのエピソードを録画する前日にリリースされたGPT5のようなAIモデルが、計画、コーディング、医療診断など、多くの認知タスクで人間を上回っているのをすでに見ています。この傾向を見ると、認知は長期間にわたって人間労働裁定の差別化要因にはならないでしょう。
人間が愚かになるということではありません。機械が私たちよりもはるかに賢く、安く、速くなり、AIがそれを代替できるようになったときに人間を置くことが合理的でなくなるということです。
人間が価値を付加する最後の砦は、労働需要側または労働供給側では共感です。共感はコミュニケーション、信頼、信頼性などの根源です。チャットボットはすでに共感を侵食し始めています。人々はそれを仲間に使い、治療などに使っています。
しかし、多くの人間にとって、他の人間に対する持続的な人間の選好があります。生のパフォーマンス。ロボットが行うバスケットボールゲームよりも、実際の人間が行うものを見る方がおそらく興奮するでしょう。
同様に、コンピューターは10年以上前から人間よりもチェスが上手ですが、それでも実際の人間同士がチェスをしているのを見る方を好みます。それが本質的に人間的なことだからです。
これが人間労働需要の最後の砦で持続的であるとはいえ、労働難民と呼んでいる十分な人を吸収していません。AIや機械に仕事を失うことから逃れようとする人々です。それは成長しています。パーソナルコーチ、ヨガインストラクターなど。これらの仕事は成長していますが、解雇の成長よりも速く成長しているわけではありません。
これらが、人間労働供給側の4つの主要な食品群です。
第4次産業革命の特徴
つまり、私たち人間は労働裁定に強さ、認知、器用さ、共感をもたらしているということですね。そして技術がこれらのことをより速く、より良く、より安く、より安全に、あるいはその組み合わせでできるとき、歴史が教えてくれるのは、仕事の代替が起こる可能性の高いシナリオだということです。
これは非常に明確で、非常に率直です。映画を前に進めましょう。それが起こることです。今、この私たちに迫っている移行にどう対処するか、最も効果的で効率的な方法で、創造的破壊の創造的部分が、労働難民と呼ぶ人たちを拾い上げる仕事を創造するかどうかを把握する必要があります。素晴らしい用語ですね。
大きな問題は、これが本当に起こるのか、それとも起こらないのかです。新しい創造的産業が吸収するのか、それともしないのか。将来のエピソードで議論することになります。
これで第4次産業革命に導かれます。今日私たちがいるところですね。その特徴は何ですか？
第4次産業革命は、2016年に世界経済フォーラムのクラウス・シュワブによって造られた用語だと思います。第4次産業革命の主要な特徴は、これまでの各産業革命は少数の技術の合流によって特徴づけられていたということです。蒸気力、機械工学、電気。これらは些細な技術ではありませんが、少数の技術でした。
第4次産業革命で見ているのは、多数の技術の合流です。人工知能だけではありません。バイオテクノロジー、量子コンピューティング、核融合、太陽エネルギー、これらすべての技術、フォトニックコンピューティング、すべてが同時期に合流しており、さらにそれらは人工知能が良くなればなるほど、文字通り他のすべての技術を助けるという正のフィードバックループを作り出しています。
私は個人的に人工知能を第4次産業革命のキーストーン技術として特徴づけています。なぜなら非常に電力を消費するからです。その電力への渇望がより多くの太陽光、より多くの原子力発電所、最終的には核融合発電所への需要を引き起こしています。これらは人工知能が推進しているノックオン効果の種類です。
しかし人工知能はより多くの医療の進歩も推進しています。人工知能が作り出している加速のために、より多くのバイオテクノロジーを得ています。そして、あなたがアメリカと中国の間で言及した地政学的懸念について、加速は複利によって起こっていることだけではありません。
それは事実上の地政学的最適戦略で、新しい冷戦として特徴づけることに異議を唱える人もいますが、確実に技術をめぐる地政学的競争です。これが第4次産業革命が非常に異なる理由です。
これが薔薇色の絵です。それを産業革命と呼ぶ暗い側面、そして実際にそれが次の産業革命であるなら、すべての前の産業革命は仕事であれ経済の変化であれ、巨大な社会的混乱と表裏一体でした。例えば第3次産業革命中の強盗男爵、独占を統合することができた鉄鋼と石油の大物たち。これは欠点の例でした。
工場の台頭と、16時間働く子供たちが機械に傷つけられ、工場の所有者を訴える法的手段がないこと。これらはすべて産業革命の暗い側面の種類です。これは多くの人が不安を表現するときの事柄のひとつです。
彼らは「分かった、大きな変化がたくさん来ているのを感じ始めている。1つや2つの小さなことではない。生命が行われる方法とビジネスが行われる方法の地震的変化を見ている。それはすべてを包含するものになるだろう」と言います。
これらのすべてを包含する変化があるとき、本当に混乱することがあります。この本を書き、この研究をすることの全体的な動機は、これらの荒れた海をどう最もよく航海するかということです。
全方向への拡散
あなたは絶対に正しいです。第4次産業革命の大きな違いは、情報技術が娘技術を生み出した祖母だったということです。そして今、宇宙技術からロボティクス、生物学、化学、物理学まで、あらゆるところに触れる孫娘技術があります。これは至る所への拡散、またはあなたが呼ぶように全方向への広がりですね？
はい。これらの技術の影響を見るとき、経済学と歴史からの2つの主要な用語があります。ひとつは波及効果で、これは多くのノックオン効果を持つ技術があるときです。予想できるものもあれば、できないものもあります。
もうひとつの例はネットワーク効果です。ネットワーク効果は、技術を有用性の閾値を越えて、至る所に統合され始めるときです。ニコラ・テスラが1世紀以上前にラジオを最初に発明したときの電波のようなものです。人々はこれが何に使われるのかと言いました。一方向通信には良かったが、Wi-FiからBluetoothから5Gまで、すべてが基本的に同じ技術で、その技術がますます洗練されるにつれて、ますます有用になっていることに必ずしも気づきません。
デジタル放送テレビ、Starlink、これらの技術はすべて、その元の祖先技術の下流です。そして一歩下がって「チャットボットだけを見ないでおこう。チャットボットはコンピューターとインターネットの下流効果の一つの子会社に過ぎないのだから」と言うとき。
AIと機械学習とその自動化のクラス全体が持っているすべての影響を見ると、建設から法律、医療、軍事政府まで、経済の文字通りすべてのセグメントとセクターにすでに浸透しており、その間のすべてにも。
人工知能はすでに深刻な影響を与えており、普及は以前のどの技術よりもはるかに速くなっています。全方向への拡散のセクションは、実際にそのような野火のように広がることから来ています。私がそのセクションを追加したときに考えていたイメージです。
ChatGPTを見るだけで、3年しか経っていないのにすでに7億人の毎日のユーザーがいます。これはすでに野火のように広がっていますが、コンピュータービジョン、音声テキスト変換、画像生成、チャットボット以外のものがすでに至る所で実装されています。
同時に、これは汎用技術の主要な特徴のひとつですが、技術は内部的に改善します。元のラジオがすべてアナログで、それからデジタルになり、それからビデオを運び、今では暗号化やその他すべての種類のものを運んでいるのと同じように。
そのすべてのカテゴリーの人工知能も継続的に改善しています。つまり、ますます多くの波及効果を得ているということです。例えばNASAが今日知られているマイクロ波を発明したとき、通信から熱狗の再加熱まで、マイクロ波の多くの用途を見つけました。
それから、有用性が上がり、つまりより有用になり、価格が下がるため、ネットワーク効果に至ります。突然、その技術を本当に使用しなかった他の多くのセクターが今それを使用します。電気が最初に発明されたときも同じことが起こりました。非常に高価でした。
地元の汚い石炭燃焼発電所が必要で、主に工場、ライト、ファンの大きなモーターを動かしていました。それは良かった。しかし、より安く、より多くの電気を生産し始めると、より多くの用途を見つけました。
人々はしばしばジェボンのパラドックスという用語に慣れ親しんでいます。何かをより多く作れば作るほど、より有用になり、より安くなり、より豊富になるため、より多くの用途を見つけるということです。
この場合、基本技術だけでなく、下流技術があるため、改善もします。全方向への拡散は、すでに私たちを襲った津波です。最初は気づかなかっただけです。
より良く、より速く、より安く、より安全の現状分析
ここに興味深い観察と思考があります。あなたはより良く、より速く、より安く、より安全について話しています。技術がそれらのうち1つ、特に複数をうまくやるとき、それは人間版よりも高速でないものを代替する可能性が最も高いです。
より速くより安くはチェック済みだと思います。より良いは疑問で、より安全は大きな疑問です。しかし、より良いギャップが急速に縮まっており、多くの多くの多くの分野でより良いもチェック済みになっていると思います。
私たちはすでに事実上より安く、疑いなくより速く、すべての場所でより良いわけではないが非常に急速により良くなっており、それから安全については、多くの組織と人々がまだ持っている別の不安だと思います。プライバシー、これがどうなるか、これがどこに保存されるかなど、大きな安全上の懸念があります。
次の少しの間に、より良いギャップがすべての努力で縮まっていき、安全も最終的に縮まっていくと予測します。そうすると、私たちは非常に未知の状況に直面することになります。あなたがここでやっている作業の理由です。
多くの他の未来学者とは異なり、あなたの作業は実際に解決策を含んでおり、それが美しさと重要な部分だと思います。そのエピソードが待ちきれません。
このステージを強力に設定した後、多くの人が「ちょっと待って、警告主義者になるな。これは大丈夫に解決するだろう。新しい産業があるだろう。ラッダイトの誤謬」と言うでしょう。それが何か少し説明していただけませんか？
ラッダイトの誤謬の検証
ラッダイトの誤謬は、技術が仕事を破壊し、仕事は永遠に失われるという古くからのアイデアです。これは初期の産業革命中に農場設備を破壊したラッダイトの論拠でした。
私はこのアイデア、この恐怖に対処せずにこの枠組みを提案することはできませんでした。なぜなら、私は基本的に誤謬が真実だと言っているからです。私たちは実際に全時間にわたって人間労働の必要性や需要を排除するでしょう。少なくとも人間労働の重要な部分を、人口の非自明な部分、40%が予想されるポイントまで。私は個人的に40%よりもはるかに多くを予測しています。今日理解している方法、賃金労働契約を通じてお金を稼ぐ方法が本当にないでしょう。
その論拠をするために、技術が常に新しい仕事を作るという出現した真理を見る必要があります。技術は仕事を破壊し、技術が新しいプラットフォームを可能にする場合の数例外を除いて、技術が実際に新しい仕事を作ったことは稀です。
しかし、技術が実際にすることは、技術はデフレ的であることです。つまり、商品とサービスをより安く作り、それがより多くの資本を解放し、したがってその資本、そのお金を他のことをするのに使いたいところに、より多くの時間と労働またはどこでも費やすことができます。
農業を主要な例として使うと、1800年には、アメリカ人の75%から90%が農民でした。農業が非効率で、自分が食べる必要のない1時間の農業ごとに、わずかな余剰カロリーしか生産できなかったからです。したがって、社会を支えるために、ほとんどの人が食料を生産する必要がありました。
しかし、第1次、第2次、第3次産業革命で、農業はますます効率的になり、1900年にはアメリカ人の40%が農民で、今日はわずか2%です。これは、今日より大きな人口を養うのに必要な同じ数の人のほんの一部でよくなるほど農業が効率的になったことです。
人間の時間とエネルギーの膨大な量を解放して、学校に行き、電気やラジオを発明するなどの他のことをするほど効率的になりました。電気を発明したのではなく、電気を利用したのです。
しかし、これのどれも新しい仕事が常に自動的であることを実際に言いません。物理学の第一原理で新しい仕事がこのデフレ圧力によって自動的に伴われると言う経済法則はありません。誰もが技術がデフレ的であることに同意します。だからそれをするのです。コストを削減します。
しかし、人間によって提供されることを望む新しい商品とサービスに対する本質的な需要はありません。私は本当に人間にこの仕事をやってもらいたいと言う需要側の持続的な需要がない限り、最終的になぜ人間にその仕事をやらせるのかと言うでしょう。
マッサージ療法士はどうかと言うかもしれません。すでにそこには一部の人が本当に本当に好むロボットマッサージ機があります。コンシェルジュや執事などもそうです。本質的に人間的だと思うこれらの仕事の多くを、多くの人がロボットにやってもらうことを好むでしょう。
本質的な構成要素、本質的な人間の構成要素を持たないすべてを排除すると、残る仕事は非常に少なくなります。これを見る一つの方法は、3つの主要な労働力パラダイムを経てきたということです。
最初は農業革命でした。ほとんどの人が何らかの形で農民でした。次のパラダイムは製造業で、商品を作ったりサービスを提供したりするために器用さを使うことで、最も進歩した経済では衰退の途上にあります。
今私たちは知識ベース経済にいて、これは主に人間の認知に基づいています。しかし、すでに確立したように、認知が機械に包含されようとしているなら、最後のまたは次の第4のパラダイムは、その信頼性、その共感に基づく注意ベース経済や意味や体験ベース経済になるでしょう。
コンサートに行きたいなら、おそらく好きなバンドのホログラムを見たくないでしょう。ステージで好きなバンドを見たいでしょう。そうでなければ、録音を聞いているだけです。同様に、スポーツイベントやコメディアンに行きたいなら、そのような種類のもの。
しかし、おそらくそれほど多くのコメディアンやフットボールスターやチェスプレイヤーは必要ないでしょう。理由は人間の注意が稀少だからです。人々は与えられた日に、自分自身と自分の家以外のことに注意を払うのに6から8時間しか費やしません。
主要な稀少性としてそれがあると、未来には本当にそれほど多くの人間労働を要求する能力を見ることはないでしょう。数学は本当にうまくいきません。繰り返しますが、これらの仕事の一部は永遠に残るでしょう。
この数年間これらすべてを見てきた後の私の個人的な直感は、おそらく未来には約20%の雇用率になるでしょう。つまり、仕事を望むすべての人のうち、20%、つまり5人に1人だけが実際に仕事を見つけるということです。
繰り返しますが、直感で、時間軸はおそらく次の20年です。
雇用の未来と注意経済
重要なのは、あなたが今言った20%は雇用の仕事だということです。起業家である個人、ギグ経済に参加する個人、契約者について話しているのではありません。これは月給をもらって働く実際の雇用のカテゴリーを指していると仮定します。それが指している通りですね？
はい。ギグやソロプレナーの仕事の多くをそれに含めるでしょう。コンテンツクリエイターのような。そして、ここで数字が実際にひどく、あなたが言ったことを改めて強調したいのは、私は非常に楽観的だということです。みんなにとって良いシステムを作ることができると思います。
しかし、現在のシステムがうまくいかない理由を示す必要があります。クリエイター経済、例えば注意経済に参入しようとする人々にとって、彼らのほとんどはあまりお金を稼ぎません。平均的なYouTubeチャンネルは月100ドル未満しか稼ぎません。それでは生活できません。
OnlyFansの平均的なクリエイターは月200ドル未満しか稼ぎません。繰り返しますが、生活するには十分ではありません。多くの作家、多くのコメディアン、彼らのほとんどは飢えた芸術家で、夢を追い求めながらコーヒーショップで働いて生計を立てる必要があります。
今日のレベルでさえ、それを吸収することができるという証拠はありません。ひとつの注意点や例外は、ボーモルのコスト病と呼ばれるものです。ボーモルのコスト病は、非弾力的な需要やタスクがあり、生産性が低く、スケールが悪いとき、経済の他の部分が上がるにつれて、需要がそれにシフトするため、そのサービスや商品の価格がはるかに速く上がる傾向があることを示す原則です。
教育と医療は、過去20年間で見た2つの主要なもので、大学教育のコストが非常に急速に上がっています。教授をコピーペーストできないからです。人工知能ではできるようになったので、それは問題ではないかもしれませんが。同様に、医者をコピーペーストできず、新しい医者を作るのに長い時間がかかるため、医療も非常に急激に上がっています。
他の職業カテゴリーのいくつかでは、ライブミュージシャン、コメディアン、作家、YouTuberなどに対する需要の増加があるかもしれません。特に人々が働いていなければ、他のことに注意を割り当てるためのより多くの時間があるでしょう。
それでも、これらのタイプの仕事が大きな差で十分な労働難民を吸収しているのを見ていません。
そして注意経済では、あなたが言ったことは実際に素晴らしいです。非常に明白で、人間1人が経済的理由で生産的に活用できる注意の時間は1日あたり限られているということです。私たち一人一人がその注意を向けることができる時間は限られています。
より良く、より速く、より安く、より安全の相互関係
このトピックから離れる前に、あなたがより良く、より速く、より安く、より安全について言及しました。リチャードが質問しています。これら4つは価値においてある意味で直交的で、したがって互いに独立しているのでしょうか？
はい。より良く、より速く、より安く、より安全、これらはしばしば場合によっては直交的ですが、完全にではありません。より多くの場合、実際に重複があることがあります。
例えば、第4次産業革命の典型的な汎用技術として内燃エンジンを取ると、エンジンを構築し、維持し、燃料を供給するのにかかるコストと、その動力出力を見ています。どれだけのエネルギーを生成できるか？
その技術が改善されるにつれて、より良く、より速く、より安くすべて一度になります。必ずしもより安全にはなりません。実際に、より多くの力があるほどより安全でなくなります。
クラッシュ防止やシートベルトなどの他のシステムを構築する必要があります。エンジンをより安全にするために、エンジンの周りの車の残りが必要です。特に、50年代、60年代の歴史的写真を見ると、同じように作られていなかったため、車全体が缶のように崩れました。エアバッグなどの安全メカニズムを持つはるかに頑丈なフレームで作られています。
安全コンポーネントは常にではありませんが、しばしば他に最も直交的です。人工知能の場合、しばしば要件です。つまり、軍事契約が、XYZを行う新しいデバイスやソフトウェアが欲しく、毎回正確にやり、キルスイッチを押すとすぐにオフになる必要があると言うとき、これらの要件、多くの人がスカイネットやターミネーターなどを心配している要件のために。
軍事が制御可能性に関してそのような厳しい要件を持っているため、安全は実際に機能で、接線や副次的利益ではありません。製品とサービスが構築されるときに実際に直接組み込まれています。
同様に、ヒューマノイドロボットにとって、これらの企業がヒューマノイドロボットを採用させる主要な方法のひとつは、子供や犬の周りで安全であることです。
ビデオを見たことがあるかもしれませんが、ダンシングロボットがあり、時々ロボットが倒れて激しく動き回り始めます。25kgのロボットが激しく動き回り、3歳児の上に倒れて3歳児の目を突き出すと、非常に危険でしょう。その会社は存在しなくなるまで訴えられるでしょう。
場合によっては、安全は本質的です。直交的ではありません。技術や特定の商品やサービスによって本当に依存します。限定的な答えは時々時々直交的、時々そうではないということです。どちらの方向でも反例を考えることができます。
素晴らしい例でした。
技術進歩の上限と認知的超豊富性
デイビッド、自動化が物をより良く、より安く、より速く、より安全にやるときに確実に仕事を代替することを確立しました。技術の汎用的性質と、どうそれがあらゆる場所に拡散し、今やあらゆる場所に偏在していることについて説明しました。上限はありますか？どれくらい賢くなれるのでしょうか？
技術進歩を見るとき、コンピューターに関して人々が慣れ親しんでいるかもしれない最初のもののひとつは、ムーアの法則です。ムーアの法則は実際に法則ではありませんが、過去約120年間、機械ベース計算あたりのエネルギーやドルなど、計算のコストが指数関数的に下がってきたという観察です。機械式リレーから真空管、現在のトランジスターまで、12十年間連続です。
その傾向は減速の兆しを示していません。人工知能を今日の状態まで導く主要なボトルネックのひとつが計算のコストでした。深層ニューラルネットワークのいくつか、今日のChatGPTを動かすトランスフォーマーにつながった先駆的な仕事のいくつかは、80年代に発明されました。
数学と理論はありましたが、当時の主要なボトルネックは、十分に大きく速く、十分なメモリを持つコンピューターがなかったことです。実際に、2009年頃に深層学習に入り始めたとき、典型的なサーバーや典型的なコンピューターが脳サイズくらいのものを実行できるようになるのはいつかを見るために、封筒の裏の計算をしました。
有名な発明家で未来について書いている作家のレイ・カーツワイルが達した結論とほぼ同じ結論に達しました。約今、2025年から2027年頃に人間のようなコンピューターを持つでしょう。数学がそれほど良かったのは幸運でしたが、他のみんなが見たのと同じ事実と同じ傾向を見ました。
そのような堅い데이터があるとき、改善し続けており、これは正常性バイアスに戻ります。技術に長年、数十年いた人々でさえ、最初にインストールしたコンピューターが64メガバイトのメモリを持っていたことを覚えています。今日あなたの時計がそれよりも多くのメモリを持っています。それは長期間改善してきました。
では、最大知性とは何か？到達できる最大密度は何か？私たちが持っている例のひとつは人間の脳です。人間の脳は約20ワットのエネルギーで動作します。そして、最善で把握できる限り、今日の最高のスーパーコンピューターより少なくとも100万倍効率的です。
しかし、指摘するのは、新しいクラスのスーパーコンピューターを思いつくたびに、人間の脳はまだそのコンピューターより約100万倍効率的だということです。脳についてより多く発見し、脳がどう計算するかについてより多く発見するからです。
少なくとも100万倍効率的と言う理由です。これは今日いるところや、ムーアの法則が約10年から20年で私たちを連れて行くところを数桁超えています。物理学がすでに人間の脳を生産しているという点で、上限は本当にありません。
それを超えています。ランダウアーの限界と呼ばれる原理があります。計算を実行するのに必要な物理エネルギーの実際の最小量で、人間の脳はランダウアーの限界より約100万から10億倍効率が悪いです。つまり、今日よりも1兆倍から1000兆倍効率的なコンピューターを仮想的に未来に作ることができるということです。
物理学の観点から、近い将来の地平線のどこかにある機能的限界は本当にありません。つまり、ムーアの法則とその同等の派生物が少なくとも数十年続くことを期待できるということです。つまり、約40年から50年で、あなたのスマートウォッチが今日持っている最も賢いAIを実行できるようになるということです。
Garminがまだあるなら、Garminバージョン80でGPT5を実行できるでしょう。
絶対に。つまり技術的に、私たちは認知的超豊富性の現実に向かっているか、昨日の時点でもうそこにいるかもしれないということです。
はい。そしてそれはより安くなるだけです。汎用技術についてのひとつのことは、時間とともにより安く、より良くなる傾向があるということです。それはエンジンのような単一目的技術のように、それをするために構築したひとつのことをよりよくするだけではありません。V12エンジンやターボチャージドエンジンを作って、より良く、より効率的になります。しかし認知を持つ人工知能のような汎用技術の場合、今日やることをより良くやるだけではありません。拡張し続けるにつれて、まったく新しいクラスのことができるようになり始めます。
電気は歴史的例としてよりそのようなもので、最初は電気は基本的に電信と照明に使われ、それから電気をラジオ波に使える、電気をモーターに使えることを理解し、今ではさらに多くのことに使えます。
これらの本当に良い汎用技術が進歩するにつれて、最初にやることをより良くやるだけでなく、非常に迅速に拡散します。これが今日人工知能で見ていることです。
そして私たちは自己改善やAIシステムの間際にいて、OpenAIが今週初めに彼らのオープンウェイトモデルを地球上の誰でも自由に利用できるようにしたことを学びました。今、技術的に地球上のすべての生きている人が、超知能とは呼びませんが、あらゆるトピックについてポケットの中にPhDレベルの友人にアクセスする可能性があります。
これは実際にショッキングで、あなたが説明したように、これは2日目です。これは指数関数的に続きます。技術的に、今日以外に認知的超豊富性をどう説明するかわからないという点で、認知的超豊富性が私たちの上にあると言えるかもしれません。
デイビッド、これで本の第1部、自動化の時代の上昇をある程度結論づけます。興味深い質問がいくつかあります。もう数分続けても大丈夫ですか？
ああ、はい、専門レベルの質問をぶつけてください。
労働難民と第三世界への影響
プランチュから聴衆の質問が来ています。第4次産業革命が10年にわたって西洋世界から第三世界に拡散するにつれて、労働難民を通じて大規模な逆頭脳流出があると思いますか？西洋国家やより発達した国家から第三世界への労働難民の逆頭脳流出があると仮定します。どう反応しますか？
素晴らしい質問です。この種の質問をよく受けます。実際に、私たちが見た証拠は直感的でありません。少なくとも説明するまでは。
第1次効果のひとつは、失われている仕事の一部が海外労働者であることです。逸話で、データはまだ非常に稀少です。非常に新しいからですが、そこにある逸話のいくつかは、特にインド、タイ、ベトナム、ウクライナ、ロシアなどの遠隔労働者が最初に代替されていることを示しています。そこの契約者を手放すのが簡単だからです。
ネイティブアメリカンの英語を話す人々が、これらの最新のAIツールを使って同僚を代替することができます。それは報告されません。解雇でさえありません。削除される運営費項目です。それは非常に良い点です。
私たちが見ている最初のもののひとつです。ある種の頭脳流出ではなく、ほとんど境界線で、しかもリショアリングでさえありません。アメリカの土地で誰かを雇うのではありません。世界的に仕事を取り除くだけです。
それが私たちが見ているもののひとつです。しかし他のことは、AIが非常に安くなって、床を非常に迅速に上げる点です。チャットボットはまだ世界に拡散し飽和する作業中です。
しかし、医療画像分析器を見ると、村に医者がいないがインターネット接続があれば機能的に医者がいるため、インド地方のような場所で最速で展開されています。
発展途上国、第三世界は時代遅れの用語だと思うので発展途上国を好みますが、価格ポイントが非常に低くなるため、これらのものを非常に迅速に採用でき、大きな影響を与えることができます。多くの教育者と働きました。
AI と教育の第一世界問題は、どう採点するかということです。それが先進国の教授や大学が気にしていることです。しかし発展途上国では、これは史上最高のことです。学習を助けています。多くのギャップを埋めています。
これは泥道から衛星インターネットまで一世代で行く飛躍効果で、他の技術で何度も観察されています。直感的ではありませんが、証拠を見ると、パターンが繰り返されており、人工知能も今回は違いません。
つまり、すべての国が自分自身をブートストラップし、最前線にいる国が支配し勝ち、遅れている国が非常に迅速にインフラへの投資と人々のブートストラップに動員し、革新とアイデアを思いつく必要があるようなものです。それがこの進化の様子だと思いますか？
確実にそれに向かって働いている人々がいます。Emad Mostaque、元Stability AIの、現在の会社の名前を覚えていませんが、彼が取り組んでいるもののひとつは、どうやってグローバルに人工知能を民主化するかです。
これがOpenAIが最終的にGPT-4oSS、彼らのオープンソースバージョンをリリースした理由のひとつです。中国も多くのオープンソースモデルをリリースする理由のひとつです。これは必ずしも慈善の精神や善意からではありませんが、多くの人は良い使命を持っています。
これらの発展途上国が高級なものを買う余裕ができる前に、彼らの技術を使い始めることを確実にするためでもあります。同時に、オープンソースは最先端のクローズドソース モデルより約6ヶ月遅れているだけです。
中国は、OpenAIが新しいモデルをリリースしてから数週間以内に、時々中国がそれを複製したことを繰り返し実証しています。「彼らはただ盗んでいるだけだ」と言うかもしれません。場合によってはそうです。場合によってはそうではありません。
これを持ち出している理由は、この技術について最も興味深いもののひとつは、それが本質的に民主的だからです。数ギガバイトまたは数百メガバイトのファイルが、携帯電話で実行できる知性だからです。
ファイルをコピーペーストするだけで、十分に強力なコンピューターがあれば実行できる、これほど破壊的で、かつポータブルな技術を見たことがありません。
人々はこの新しいAIを電気の現代的等価物と呼んでいます。今週初めに起こったことを見た後、さらに一歩進んで、AIが空気のようになる時代に入ると言うでしょう。世界中どこにでもアンテザードで、すぐに非常に手頃な価格のローカルデバイスにアクセスできる人は誰でも、ポケットの中に超知性にアクセスできるようになるでしょう。これはこれまでにないゲームチェンジャーです。
スーパースター企業と経済権力構造の変化
ありがとう、デイビッド。専門レベルの質問として言うようないくつかの質問をもっと聞きたいと思います。ひとつは、これらのスーパースター企業の出現です。多くの人が、1人の10億ドルビジネス、ソロプレナーを見ることを期待していると聞いたことがあると思います。
すでに知っているハイライトのいくつかは、13人の従業員と3000万人のユーザーを持つInstagramや、55人の従業員で4億5000万人のユーザーにサービスを提供するWhatsAppなどです。これは本当にデジタル拡張性を実証しています。これらのスーパースタービジネスモデルは、従来の労働集約的産業と比較して、経済権力構造をどう変えるのでしょうか？
素晴らしい質問で、これを理解する方法のひとつは、これは資本集約化と呼ばれるものを見ているところで、資本が労働よりも価値を持つようになることを意味します。
以前、これらのうちのいくつか、マグニフィセント7株式、これらはすべて技術企業です。40年代、50年代、60年代の最大企業はコカ・コーラのような企業でした。ブランド企業でGM、ゼネラル・モーターズでした。数十人や100人未満の従業員で地球のほとんどに到達できるのと同じ方法でスケールできなかったため、巨大な労働力フットプリントを持っていました。
重い材料、重い機械、それらの材料と機械を操作し移動するための多くの人がまだ物理的空間に大きく固定されていました。ただボタンを押すだけでは済みませんでした。
OpenAIでさえ、数千人の従業員がいると思いますが、10億人のユーザーがいます。以前の時代には単純に不可能でした。しかし、これは自動化の台頭で期待することそのものです。より少ない人時間、より大きな影響。
これは実際に人類が物事を自動化することがより良くなっていることを意味する良い兆候です。しかし、その資本集約化も再交渉する必要があります。なぜなら、それは資本集約と呼ばれる別の現象にもつながるからです。
これらのビジネスを所有する人々が、生産的なすべてのものの大部分を所有することを意味します。実際に、世界経済フォーラムは数年間、すべてがサブスクリプションで、何も所有せず幸せになると言う、すべてが地代経済に向かっているのを見るマントラを持っています。
しかし、それは私たちがする必要があることの正反対です。実際に所有権を広げる必要があります。そうでなければ、人々は仕事を持たず、収入も持たないでしょう。より安くなる予定のこれらの商品とサービスに対して支払うことができないでしょう。
スーパースター企業が私たちに伝えることです。未来への手がかりです。
資本主義2.0への移行
これはポスト労働経済学モデルについて、あなたが思いついて議論している非常に重要な瞬間だと思います。これは共産主義ではありません。出現している モデルや提案している枠組みは、実際に資本主義2.0と呼ぶものです。
労働裁定が収入の主要源泉から、人口の所有権利が収入源泉になることへどう移行するかです。みんなベッドに留まって政府が生かしてくれるというピッチではありません。実際に資本主義を違って再想像する機会があると言っています。
お金を配る代わりに、みんなを共同所有者として資産に参加させるのです。多くの人がもっと深く掘り下げずに、ああ、あなたは社会主義、共産主義、マルクス主義のバージョンをピッチしていて、これは大惨事だと言って失敗する批判をたくさん受けていると確信しているので、これは本当に重要だと思います。そうではありませんね。
中央管理と中央所有の反対をやりたいのです。ただし、ポスト労働経済学内では、ユニバーサルベーシックインカム、ユニバーサルベーシックサービス、いくつかのソブリン・ウェルス・ファンドのようなもので、技術的に社会化されたもので、完全に社会主義的計画ではないかもしれませんが、国家がいくつかの資産を所有し、その富を使って市民を支えるのを助ける計画を支持しています。
しかし、それは経済の主力であるべきではありません。経済の主力は市場ベースで財産ベースであるべきです。その点で、本当に劇的な変化はしていません。人々がその新しい資本主義2.0や、他の人がハイパー資本主義と呼ぶものに参加できることを確実にする方法の問題です。
労働がお金を得る有意義な方法として消えるなら、すべてが資本になるからです。それが資本集約化の性質です。
これは魅力的です。これらのトピックにもっと深く掘り下げるのが待ちきれません。スーパー企業やスーパースター企業の前線で、理論は明らかに完全自動化が消灯工場を意味することを示しています。実際にすでに働いている消灯工場がありますが、企業の究極の、企業の最適な従業員数は技術的にゼロです。
新しい参入者のソロプレナーが10億ドルビジネスを構築するでしょうが、10億ドル企業である既存の組織の一部が所有者だけになってしまうのを見ても驚かないでしょう。
はい。企業が従業員を雇う理由を数字を見て言うとき、企業は慈善の感覚や従業員を雇う必要がある以外の理由で従業員を雇いません。規制上の理由で従業員を雇います。
税金を申告する誰かが必要、特定の決定に責任を負う誰かが必要です。または仕事を成し遂げるためにその人が必要です。これらは2つの主要な理由の種類です。
すべてのレベルですべての従業員の必要性を最終的に侵食し、ゆっくりと排除するなら、ますます多くの人を解雇できます。実際に、Microsoft、IBM、Google、その他のより大きな企業が、エントリーレベルの人々だけでなく、一部の中間管理職も手放し始めているのを見始めています。より多くの効率性を見つけているからです。
管理する人が少なければ少ないほど、必要な管理者も少なくなります。このサイクルが続くなら、明らかに約束しすぎたくありません。オフショアリングは国内のすべての頭数を排除することを約束しましたが、人工知能の前にリショアリングが始まりました。
同時に、すべての企業がすべての他の企業と競争しているなら、誰かを解雇してAIで代替するとき、競争相手も同じことをしますが、1人解雇する代わりに2人や3人解雇するので、彼らに追いつく必要があります。
新しい均衡を見つけることになり、その新しい均衡ははるかにはるかにリーンな機関になるでしょう。特に、まだ次の波を見ていません。それはヒューマノイドロボットです。
時給1ドルから3ドルに償却すれば、疲れ知らずで働き、保険を必要とせず、やめることがなく、スペアパーツとバッテリーが必要なだけです。あなたの平均的な労働者よりも賢くもなるでしょう。
長期間にわたって、人間労働を中心とする動機はほとんど見ないでしょう。
多くの人が思うのは、私が言おうとしていたのは、すべての企業が生存と繁栄のために公然と競争している資本主義システム、オープンな自由市場経済を持っています。その資本主義モデル、オープンマーケット、自由市場は絶対にその結果を保証します。
結果を保証します。だからこそ、この自然な結果が自分自身を実行する前に、政策介入と所有権の異なる考え方について話す必要があると思います。100年前の1920年代、30年代に起こっていたのに匹敵する二桁失業率で状況に陥るのです。
政策設計の緊急課題
デイビッド、よろしければ最後に2つの質問があります。ひとつは実際に政策について、もうひとつは未来シナリオがどうなるかについてです。大丈夫ですか？
もちろん。
多くの現在の経済政策は、完全雇用に近いことが標準であるという仮定の上に構築されており、政府は4から7%がおそらく良い雇用の範囲だと計算しています。
政策設計の観点から、人間労働がもはや生産性の主要推進力でない現実を反映するために必要な最も緊急な更新は何だと思いますか？
政治レベルの政策立案者が最初に焦点を当てる必要がある絶対的な第一歩は、違いを測定することです。幸い、多くの人がこの分離を測定し始めています。
経済パフォーマンス指数やその他のデータを見ています。例えば、今年急激に上昇している落胆した労働者と限界的に付着した労働者の上昇を見ます。若年失業の上昇。
このをうまく捉える良いダッシュボードや良い指標はまだありません。実際に、ギグワーカーの台頭で、低雇用またはその他の最大ポテンシャルに達していない多くの人を実際に隠しているため、データは誤解を招く可能性があります。
これは人々が認識している傾向ですが、本当に良い測定がありません。世界のどこでも、アメリカ、ヨーロッパ、OECD、先進国、発展途上国の絶対的な最初の政策変更は、何が起こっているかを理解するためのより良い測定に取り組み始めることです。誰が影響を受けているか、どこで、どの率で。
まだ必ずしも良い測定がありません。いくつかのアイデアがありますが、まだ実戦テストされていません。しかし、絶対にどんな政策介入も、現場レベルで何が起こっているかを確実に知ることから始めるべきです。
ありがとうございます。私たちをフォローしている人々のために、このビデオはもちろんテクトニック・カンバセーションズチャンネルとデイビッドのチャンネルの両方で利用可能になります。残り5つのエピソードに登録するためのリンクを説明に提供します。
それで、来る可能性のある未来を反映した最後の質問をします。あなたが予想しているのは、次の数十年またはそこらで、私たちの間で10億体のヒューマノイドロボットと生活し、すべての物理的タスクを実行する一方で、認知タスクは長らく自動化されているという、かなり壮観な数字です。可能なシナリオは何ですか？最良のケースは何だと思いますか？最悪のケース社会的結果は何だと思いますか？
最悪のシナリオと最良のシナリオ
より高い音符で終われるように、最悪のケースから始めましょう。
最悪のケースシナリオは、社会と政府が適応に失敗し、資本集約と資本集約化の暴走貨物列車シナリオに陥り、科学小説で高技術低生活と呼ばれるものになることです。
技術は改善し続けますが、何も所有しないが、てこ比率がなく、収入もほとんどなく、人々がギグワークや政府からの施しなどから生計を立てようと最善を尽くして奮闘するため、幸せにはならない状況になります。
そのバージョンのひとつは、より多くの企業寡頭制または覇権に陥るところです。多国籍複合企業がすべてを所有することになります。しかし、消費なしに企業は誰にも売ることができなくなるため、経済全体が苦しみます。
基本的に、国家が権力を失い、人々が権力を失い、企業も権力を失う負け負けシナリオに陥る可能性があります。経済が停滞するからです。
それがそれが最悪のケースシナリオを穏やかに表現しています。このようなことは、抗議や暴動から場合によっては完全な内戦まで、あらゆることにつながる可能性があります。人々は一定レベルの困難を許容しますが、長期間にわたって困難と無力を許容しません。
最終的に、あまりにも飢えているか、あまりにも権力を奪われているなら、暴力的になってシステムを破壊し、再建する方が良くなるという精神的計算になります。それが最悪のケースシナリオです。
革命のある種ですね？ツァーリスト革命や大躍進などの革命でしょうか。
歴史を通じて何度も、経済革命があったとき、フランス革命でさえ、信じられないほど血なまぐさく、誰も勝たない状況で、すべてが強制的に変更されます。
では最良について。
最良のケースシナリオは、正しい測定を思いつき、正しい政策介入の実装を開始し、それらが手段テストされるようになると、それらの正しい改革を積極的に実装することです。これは主要なもののひとつで、国政レベルだけでなく国際レベルと地域または州と市レベルでも、あらゆるレベルの政府が参加すべきだからです。
そうすれば、非常に少ない人が働き、働く人は強制されてやるのではなく、やりたいからやるという状況に陥る可能性があります。人々は自由になります。彫刻家になりたいか、アパラチアン・トレイルをハイキングしたいかにかかわらず、夢が何であれそれを追求するのに十分な資本を持つでしょう。それはアメリカ東海岸の2000マイルの長いトレイルです。
ツアーガイドになりたいか、何でもやりたいことをやる時間とエネルギーと資本を利用できるでしょう。起業家になりたい人にとってさえ、15年後には超知能と競争することになります。
市場ニッチを自分のために切り開くには、非常に賢い人でなければならないでしょう。しかし、やりたいなら、やってください。個人の自由と社会的流動性のそのレベルが、本当に目指すべきものです。
正しくやれば、強制的に平等ではなく、誰もが基本的ニーズを満たすことを確実にし、ホームレスや飢餓のリスクにさらされないことを確実にし、医療を確実に受けられるようにする同じ床、同じ種類のブートストラップ資本をみんなが持つべきです。
しかし、この市場ベース資本主義2.0にみんなが参加する方法もあるでしょう。だから富を築きたいなら、必要ないでしょう。しかし、カリブ海や地中海を回るヨットを持つ夢があるなら、まだそれに向かって働くことができます。
創造したくないシステムの最後のことは、どれほど勤勉で賢いかに関係なく、誰も経済的主体性を持たないシステムです。
経済的主体性と未来への展望
経済的主体性。次の週または次の2週間でもっと深く掘り下げることが待ちきれない別の原則に触れました。
つまり、私たちは今分岐点にあり、この美しい未来、豊富さの時代で人々が実際にまだ経済的主体性を持ち、その主体性を自分自身と家族とコミュニティをより良くするために展開できるスタートレック・ビジョンのソーラーパンクに向かって自分自身を動かすか、それともそれをしないで、この流れに私たちをエリシウム・ディストピア未来に連れて行かせるかを決めるのは私たちです。
これは私の心では私たちの世代の前にある、おそらく最も重要なタスクです。これは中国やアメリカやカナダ、セルビア、韓国に生まれるかに関係なく、私たちすべてに影響するからです。私たちすべて一緒に実際にこれを経験しており、同時に展開しています。
正しい考え方を持ち、リスクを理解し、機会も理解する人々に世界中で手を差し伸べ、つながることが超重要だと思います。これが私たちすべてがこれをやっている理由です。これが私たちがこれらの会話をしている理由です。
デイビッド、本当にありがとうございました。聴衆のメンバーは、もっと学ぶためにデイビッドのチャンネルを購読してください。テクトニック・カンバセーションズを購読してください。今後のエピソードに登録してください。ご注意いただき、ありがとうございました。デイビッド、お時間をいただき、ありがとうございました。また近いうちにお会いしましょう。
本当にありがとうございました。お気をつけて。バイバイ。
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