この動画は、2035年までにAIが労働市場に与える影響について3つのシナリオを提示している。第一のシナリオでは、AIが生産性を向上させ、労働時間の短縮と生活の質の向上をもたらす理想的な未来を描く。第二のシナリオでは、AIの進歩が停滞する中で不完全な自動化が労働者にとって不利益な環境を生み出すケースを示す。第三のシナリオでは、AIによる大規模な雇用代替が起こり、極端な経済格差と社会不安を招く最悪の事態を警告している。各シナリオを通じて、適切な政策と教育改革の重要性を強調し、技術進歩の恩恵を社会全体で共有するための課題を明らかにしている。
AIが描く3つの未来シナリオ
これらの封筒の中には3つの可能性のある世界が入っている。10年後にあなたの給料明細がどのように見えるかについての3つの結末がある。より多くの稼ぎを得ながら、より少ない労働時間、おそらく週2日しか働かず、人生が良くて落ち着いているという世界がある。しかし別のシナリオもある。AIが引き継ぐことができるので、あなたがまったく必要とされず、なぜあなたに何かを支払う必要があるのかという世界だ。3億のフルタイムの仕事が自動化にさらされている。
世界の雇用の40%がAIによって影響を受けることになる。そして、これは低所得国よりも先進国の方がさらに深刻だ。2035年までに、AIはあなたをより豊かにするか、ギグワークの地獄に閉じ込めるか、あるいは労働力から完全に押し出すかのどちらかだ。では、封筒を開けてみよう。私たちはどんな未来を築いているのだろうか？
もしあなたがホワイトカラーの労働者なら、日常的に使用するツールが既に何らかの形のAIを実装している可能性が高い。しかし、このAIは2035年に持つであろうものと比較すると、まだ初歩的なものだ。
2035年の理想的な労働環境
仕事のためにラップトップを開くと、メールは既に処理されている。迷惑メールは削除され、営業メールも削除され、簡単な返信は答えられて要約されている。あなたのアシスタントは、本当に重要な4つか5つのメールを除いて、人間の意思決定が絶対に必要なもの以外はすべてに既に返信している。
カレンダーは文脈に応じて再配置され、最も重要なことを優先している。集中時間も同様だ。今日やらなければならない退屈な作業はすべてなくなっている。それは処理されている。あなたの姿を模して作られたAIが他の人のアシスタントと相互作用し、会議を調整するだけでなく、パイプラインに合意し、仕事について簡単な質問をし、それらの詳細を埋めている。
これは自動化される作業の数に対する世界経済フォーラムの推定だ。技術だけによって実行される作業とともに成長することになる人間と技術の協働カテゴリーがあることに注目してほしい。そして、人間に終わる作業ははるかに少ない。この世界では中間管理職は消えている。私たちは本質的に、AIによって事前に咀嚼された大量のデータに基づいて教育を受けた決定を下す高レベルの経営幹部と、AIが置き換えることができない作業に高度に特化した深い労働者を持つ企業を持っている。
創造性、高度なコーディングなどは、AIによって支援されているが、まだ人間によってリードされている。職場の生産性は、仕事を完了するのに40時間ではなく30時間しか必要ない地点まで向上している。だから、より短い日、おそらく週4日の労働、あるいはそれよりも少ない労働がある。仕事はどのようになるのだろうか？週に2日か3日だけ働くべきなのだろうか？
新しい職種と雇用機会
同時に、新しい役割も創出されている。これらのAI自動化を監査し、データと人間のタッチに基づいてそれらを改善するために、まだ人間が必要だ。2035年には、これらの大きな組織でAI倫理学者やアルゴリズム偏見監査人、機械心理学専門家などの職種を見つけることが一般的になっている。
2025年の雇用の未来報告書は、2030年までに1億7000万の雇用が創出される一方で、9200万の雇用が失われると推定している。しかし、それでも7800万の新しい雇用の純増となる。産業革命、パーソナルコンピューター、インターネットなど、あらゆる主要な技術変革は何百万もの雇用を排除したが、同時に何百万もの雇用を創出した。では、なぜこの世代の技術が異なるべきなのだろうか？
なぜなら、私たちは今、このすべての自由時間を持っているからだ。私たちは、人々がこの新しく得た自由時間を過ごすことができるコーヒーショップやレストラン、物理的な場所の春に生きている。企業の中間管理職はもはや罠ではない。起業家は物理的またはデジタル空間全体で情熱を追求することができる。人々の一部は、今やプレミアムになったこのAI非支援の工芸品をまだ評価しているかもしれない。
変化に抵抗する人々は、まだそれらの情熱を追求することができ、これらの人間のタッチの職人的創造的作業は、その人々の一部にとって価値を持っている。世界のほとんどの国のGDPは、Goldman Sachsによると7％で、これまで以上に速く成長しており、それは社会のすべての層に浸透している。
ブルーカラー労働とリモートワーク
ただし、ブルーカラーの仕事はまだ大きく変革されていない。それにはロボットが必要だ。そして、それを実現するまでには10年以上かかる。私たちはそれについて全体的なビデオを作った。後でリンクする。しかし、ホワイトカラーの仕事は全く別の話だ。
同じ部屋で人々と一緒にいることで達成できることを私は強く信じているが、残りの仕事はどこからでもできる。オフィスは何よりも、月に数回会って、同じ部屋で人々が必要なその創造的で協働的な仕事をするためのこれらの創造的スペース、エリアになるだろう。時折の同僚は、拡張現実のより良いバージョンで参加し、一方で人間のタッチをまだ評価する他の人々は、まだお互いに直接会いたがるだろう。
いくつかの報告書はそれよりもさらに楽観的で、2030年の雇用の80％は今日存在さえしていないと予想している。そして、これが起こるための鍵は教育だ。なぜなら、世界の労働力の59％が2030年までに何らかの形の再教育やスキルアップを必要とするからだ。しかし、教育について話す前に、この変革をリードしているツールの一つを強調させてほしい。
Atioは次世代企業のためのAIネイティブCRMだ。メールとカレンダーを同期してから数秒以内に、あなたのビジネスモデルに合わせてカスタマイズされたCRMを、完全に強化されたやり取りのデータとともに既に取得する。Atioでは、AIは単なる機能ではなく、基盤だ。
リサーチエージェントでプロスペクトとルートリードができる。最も複雑なワークフローのための強力なAI自動化を構築することができ、会話中にリアルタイムの情報も得ることができる。通話中に気にかけていることを正確に追跡するために使用できるこれらのカスタマイズ可能なテンプレートで、CRMに記入するというこの退屈な作業はなくなった。
SDRとして、あなたの焦点はクライアントの注意になり、メモを取ることではない。なぜなら、それはすべて自動的に行われるからだ。メールのフォローアップ、タイムゾーンによる自動配信、不在検出、そしてあなたの自動化スタック全体のパフォーマンスに関する非常に強力なレポート。私たちは現在のCRMを置き換えるためにAtioのテストを開始し、本当に驚いた。
それはAIがすべきことをしているように感じられ、月額わずか29ドルから始まる。Banola、FlatFile、Replicateなどの業界リーダーたちは皆、次に来るものを体験している。Atioはこのビデオの制作に出資し、説明欄のリンクまたはここのQRコードを使用してサインアップすれば15％の割引を提供している。
この2035年の夢への最初の一歩を踏み出し、プロセスで私たちのチャンネルを助けることができる。
教育の変革
では、教育について話そう。教育はもはやこの画一的なアプローチではない。教師の仕事は今、より効率的に教えるための大量の創造的なアイデアで強化されており、一方で別のエージェントが各学生が最も苦労している分野について指導することができる。
スタンフォードは実際にCopilotと呼ばれる指導者について研究し、900人の指導者と1,800人の小中高生でテストした。対照群と比較して、このAIを使用した学生は平均して数学で4％の改善を見た。しかし、最も低いランクの人間の指導者を見ると、AIの改善は実際に9％だった。
K-12教師の平均労働週は50時間だ。しかし、その時間の49％だけが学生との直接接触に費やされている。だから、教師の仕事は対話的なプロジェクト、メンタリング、社会的または感情的発達に焦点を当てることができる。暗記は教室での優先事項でなくなった。創造的思考についてのより多くのことだ。
AIが置き換えることができない才能を発見し、幼い頃からそれらを育てることだ。教育と経済的産出の間には直接的な相関関係がある。しかし、教育がはるかに高い品質でみんなにアクセス可能になれば、社会を変革する指数関数的な可能性がある。この非熟練労働という考えは消え始めている。
また、エリート大学は多くの力を失う。なぜなら、知識と学習が商品化され、みんなが利用できるようになったからだ。大学はより多くのネットワーキングの場だが、自動化により誰もが人生の残りを借金で過ごすことなくそれにアクセスできる。
社会システムの変化
より高い経済的産出は、非効率的な政府で無駄にされることもない国々にとってより多くの税収を意味する。この生産性と税収の急増によって資金提供される、おそらくユニバーサルベーシックインカムの周りの法律について早期の議論を見始める。
医師によって監督されているが、人間が決して処理することができないデータ量に基づいて病気を診断するためにAIを信頼し始めている。この世界では、ワークライフバランスは何かのスローガンであることをやめた。それはただの標準だ。このすべてのAI生産性によって創出された時間的豊かさは、個人が労働者以上の存在になることを本当に可能にした。
彼らはまた、献身的な親、芸術家、学習者、または活発な市民でもあり、社会の精神的健康と幸福に関する他の指標を劇的に改善している。これが起こるための土台を設定することは、すぐに始めなければならない。
従業員の過労に対するより強い上限、実際に世界中で人気を集めている切断する権利のような法律。AIエージェントを使って人々により多く働かせるのではなく、AIエージェントを使って人々がログオフできるようにするために。このAIが実現した場合、雇用主が同じ時間からより多くの価値を抽出しようとしないことを私たちは信頼できない。
だから、より短い労働週の標準は政策を通じて強制される必要があり、それは人々が追求すべきことだ。伝統的な教育モデルは廃棄される必要がある。例えば、K-12のカリキュラムは、デジタルスキルを含めるだけでなく、創造的思考、問題解決、適応性、人間がAI豊富な世界で生活し、これらのAIから際立つために必要とするあらゆるスキルを強調するように更新される必要がある。
コーディングとAIリテラシーは読書や数学と同じくらい基本的になる必要があり、物事があまりにも早く動くので遅れをとらないように、私たちは常に学ぶためのいくらかの専用時間を私たちに残してくれる社会に住む必要がある。追加のGDPは何らかの形で社会に浸透する必要がある。私たちはこの概念を探求してきており、ユニバーサルベーシックインカムや、少なくとも主権ファンドが社会で終わる方法と似たような何らかのユニバーサル生産性配当など、かなりの数の論文や実生活の実験さえある。
また、米国やAIが人々をプロファイリングしたり社会的スコアリングしたりするのをやめる必要がある。モデルが偏見を持っていないことを確実にするために、アルゴリズム監査人が強制されなければならない。それは不可能ではないが、これらすべてを実現するために必要な政治的意志は正直なところそこにない。
中間的シナリオ：AIの進歩停滞
中間的なシナリオを見てみよう。そして前提として、AIが現在よりもはるかに賢くならないと仮定しよう。AIモデルがどれだけ賢くなれるかには実際の厳しい限界がある。それは今日のLLMの動作方法と関係があり、その核心では、それらは主に文中で続く最も予測可能な単語を見つけるモデルだ。
何年もの間、これらのモデルにより多くのトレーニングデータ、より多くのパラメータ、より多くのコンピューティングパワーを追加することで、それらが大幅に賢くなると理論化してきたが、そうならなかった。OpenAIは2025年2月にChatGPT-4.5をリリースしたが、それは大いに高価で、全体的にGPT-4oよりも本当に賢くなかったので、彼らはそれを中止した。
文脈として、OpenAIと他の多くの企業は、モデル自体を大きくすることによってではなく、推論させたり、何らかのモデル、マルチモーダルなものへのアクセスを与えることによって、これらのモデルをより有用に、理論的により賢くすることができた。この困難をどのように解決するかについて、非常にオタクっぽい完全なビデオがあるが、それは別の日のためのものだ。
しかし、要点は、これがAIが日常的な作業で私たちを本当に助けることができる量に上限があることを予示している可能性があるということだ。このすべてのAI狂気とこのすべての費やされたお金に対する収穫逓減点と呼んでもいい。McKinseyは、10の雇用のうち6つ、約30％の作業が自動化される可能性があると推定した。
しかし、仕事を完全に置き換えることははるかに困難だ。そして、このバランスまたは不均衡は、全く異なる理由のセットのために労働力にとって壊滅的である可能性がある。なぜなら、この中間的な世界は雇用主により多くの仕事を期待させるが、実際には、まだ困難な仕事をする必要があるのは人間だからだ。
McKinseyの報告書は、経営幹部の47％が自分の会社がAIツールを構築するのが遅すぎると考えていることを発見した。私が見ることができた素晴らしい社内AIツールを持つGoogleは、今従業員に60時間労働週を押し付けている。そして、それは私たちが数十年間見てきたこの厳しい現実に関連している。より良い生産性は現実的だ。それは具体的だ。それは定量化可能だ。しかし、それはより良い賃金に翻訳されていない。
生産性向上の問題点
逆に、SlackのWorkforce Labによる1万人の労働者の調査では、81％の人がAIが自分をより生産的にすると考えていることがわかった。今、問題は、その生産性のどのパーセンテージが、言い換えれば、これらの人々が創出したお金、追加のお金が、投資家のポケットに対して労働者のポケットに最終的にどのくらい入っているかということだ。
AIに仕事を失う危機、インフレの危機は、チームからより多くの仕事を絞り出すのに素晴らしい。それは最終的に企業にとって効率性と経済的価値をもたらすが、従業員には反映されない悪循環を作り出す。そして、これが生産性ラインが成長する一方で賃金が停滞したままである理由だ。
私たちは既に従業員の燃え尽き症候群が史上最高に達しているのを見ている。しかし、この世界では、この2035年の世界では、いくらかの仕事が少し自動化されたか、少なくとも自動化の錯覚で、多くのフルタイム労働者をゲート労働者に変換する。
そして、それは社会保障を破綻させ、年金制度を破綻させ、所得格差を広げる。なぜなら、この停滞状態では、あなたは仕事を持っているが、安定した収入の代わりにギグのパッチワークだからだ。それはストレスが多く、不安定で、退職のための計画を立てることを絶対に許さない。この傾向は実際のものであり、AIで加速している。
これらのモデルがあまり改善されないとしても、企業の投資家とCスイートは、このすべての追加生産性で給料が成長するのを見ることになるので、彼らは雇用主にとってそのギグワークアプローチを促進することに完全に対応している。彼らはチームからより多くの価値を抽出している。中間管理職と実際の従業員は、より多くの仕事を得ているだけだ。彼らはそれほど素晴らしくない自動化と給料の変更なしを得ている。
格差拡大のシナリオ
この潜在的な世界での最大の打撃は不平等だ。この失業率のわずかな増加によってさらに押し進められたより広い所得格差。企業リーダーが従業員が実際にAIを使用していることを認識していないため、さらに広い格差。2024年のMcKinseyの研究では、彼らは何人の従業員がAIを使用しているかを3倍も過小評価していることがわかった。
だから、プロンプトや作業の一部の自動化を把握している人々は、他のみんなに対してこの巨大な利点を持っている。おそらく彼らはより少なく働いている。おそらく彼らは2つの仕事を得ている。彼らは同僚が気づくことなく、Slackやメールでチャットボットを使って逃げることさえできるかもしれない。
そして、これは雇用主に、企業での労働時間を強制するために何らかのAI監視を実装することを促すかもしれず、みんなにとって仕事をよりひどくする。FordのCEOは、ホワイトカラーの仕事の50％が2030年までに消失する可能性があると推定した。新しい仕事が創出されるかもしれないが、それらを取るには明晴な頭脳が必要だ。
では、教育について話そう。この2035年のシナリオでは、教育は行き詰まっている。雇用主がAIの使用を過小評価するのと同様に、教師もそうしているが、基本的に子供たちは宿題全体をプロンプトしている。学校制度と教授法のアプローチが変わらなければ、これは現実からそう遠くない。
だから、賢い子供たちがいるだろう。学習のために、教師の仕事を補完するために、AIを最高に活用している賢い子供たち。AIを活用して学生との時間を増やそうとしている教師もいるだろう。おそらく彼らは上司がAIの広範囲な使用を実際に承認していないので、上司の背後でそれをしている。
しかし、私たちが持っているものを活用しようとしているそれらの教師は、おそらく私立学校や資金の豊富な学区のために予約されている。残りの子供たち、残りの教師たちは、より少ない仕事をするためにAIを使っているだけだ。彼らはこれらの怠惰な脳を作っている。それはポケットの中の電卓の類推の繰り返しだ。
ポケットに電卓を持つことが社会としての私たちをどこに連れて行ったかを見てほしい。しかし、私たちは最初に紙で物事を学ぶ必要がある。大学では、否認が人々に消滅しようとしているキャリアを選び続けさせるかもしれない。ジャーナリスト、弁護士、ソフトウェアエンジニア、そしてそれらは、このPEW調査がボットによって奪われるリスクがあることを発見した最大の仕事の一部だ。
私たちは基本的に中間に穴がある社会で終わる。上位の人々はすべてから切り離されている。彼らは、従業員がただ役に立たないAI支援で苦労している間に、AIがすべてをしていると想像している。社会の中間は壊れている。ひどく自動化された中間管理職がある。本当にひどい失業があるが、政府からの強い反応を引き起こすほど悪くはない。
底辺では、生計を立てるために3つのAI支援の仕事で苦労していて、それらの3つすべてで貧しい仕事をしている人々か、全く仕事のない人々がいる。この社会の中間から来たが、今は底辺に行き着いて、非熟練労働者のための低賃金のブルーカラー仕事に移行しているホワイトカラー労働者もいるかもしれない。
これにたどり着くために何が必要か？正直に言って、それほど多くない。これは多かれ少なかれ、不平等の現在の傾向、富の上限の政策に従っており、それは私たちを第三のシナリオへの道に置くかもしれない。
最悪のシナリオ：大規模雇用代替
最初のシナリオでは、世界をより良くした賢いAIを見た。そして2番目では、チェックされず、社会への防護策のない、それほど素晴らしくないAIを見た。そして、この3番目で最後の予測は、それらの両方の組み合わせだ。そして、それが非常に恐ろしい理由だと思う。
Axiusはそれをホワイトカラーの大虐殺と呼んだ。AIがこれらのジュニア作業でより賢くなり、自分自身をトレーニングし続けるにつれて、置き換えるのが最も簡単な作業であるジュニア労働者から始まるものだ。AIは、すべてのエントリーレベルのホワイトカラーの仕事の半分を一掃し、次の1年から5年で失業率を10％から20％に急上昇させる可能性がある。
これは、これを構築するのを助けているが、人々にそれを糖衣で包む必要はないと主張するAnthropicのCEOであるDario Amodeiからのものだ。2035年に近づくにつれて、置き換えは新しい仕事のアイデアが置き換えることができないペースでジュニアから中間管理職に移る。また、AIが今や法的契約の最初の草案を作成し、基本的なニュース記事を書き、マーケティングコピーを生成し、人間レベルに近いソフトウェアコードさえ生成できるので、熟練したホワイトカラーの仕事の一部を取り始める。
そして、これは企業でより少ない弁護士、ジャーナリスト、プログラマー、またはマーケティングスタッフが必要とされることを意味する。上級幹部と創造的ビジョナリーはまだ仕事を持っているが、彼らは議論のためのシンクタンクを多くのAIエージェントに置き換えた。
米国のホワイトカラー労働力の50％がボットによって置き換えられることを想像してほしい。それは仕事のない3500万人だ。弁護士、ジャーナリスト、プログラマー、マーケティングのすべてのジュニアレベルと中級レベルの作業。それらはすべて、できる間は自分の仕事にしがみついている、まだ重要な人間によって監督されたAIエージェントによって行われている。彼らはすべての影響力を失った。40時間労働週やより高い賃金のための団体交渉を忘れよう。これは無人地帯だ。
Goldman Sachsはさらに進んでいる。彼らは今日の仕事の3分の2がAIにさらされていると推定している。つまり、私たちはまだ人間が必要なのだろうか？ほとんどのことには必要ない。このシナリオでは、ロボット工学がまだ実現していないと仮定しているので、ブルーカラーの仕事にはまだ一部の人間が必要だ。しかし、このすべてのホワイトカラーの失業は、これらの仕事を完全に価値下落させ、今や連邦最低賃金で支払われている。もちろん、それは数十年間増加していない。
実際、連邦最低賃金は1968年の時よりも42％低く、2009年の時よりも30％低い。この世界では、手作業や物理的存在のものについて人間がまだ必要だが、労働を基本的に商品化した労働者の過剰供給がある。
今、労働者あたりの生産性は上がっている。もちろん、より少ない人々が働いており、このすべての自動化があるが、深刻な失業は国のGDPが停滞していることを意味し、これは福祉や人口の失業の増加するパーセンテージへの支援の柔軟性を残さない。
社会の底辺化
非公式で無保険のギグワークは、基本的にこの無用な階級に属する何百万もの人々にとって唯一の実体の手段だ。今、それは労働力に参入する機会を決して得なかった全世代であり、彼らはまだ大学の借金で溺れている。失業危機はすべての産業に浸透し、それは止められない雪玉だ。
失業は大恐慌以来見られないレベルに達している。これらの労働者は教育を受けている。彼らはキャリアを持っているか、持っていたし、大学の借金を持っている。今や基本的に公的給付、慈善、または非公式の仕事で生き残っている、支払っていない住宅ローンを持つ労働者。
失業はうつ病と依存症に直接相関している。2017年の論文では、地域の失業率の1％の増加がオピオイド死亡率の3％の増加に翻訳されることがわかった。ネオ合成薬物やオピオイドは多くの人にとって本当に唯一の救済であり、他の人々はその時までに私たちが開発したであろうVRの世界でこれから逃れるかもしれない。
この世界での教育の最大の問題は、それが十分に速く自分自身を変革しなかったことだ。ほとんどの学校と大学は、手遅れになるまでいつも通りのビジネスを続けただけだった。カリキュラムが変わった時には、一世代が既に混乱した経済に卒業していた。AIの使用を禁止したり規制したりすることに時間を無駄にする代わりに、それの周りで人々を教えたり再教育したりすることに焦点を当てた教師によって教育された世代。
この世界での唯一の勝者は、エリート、これらの企業の投資家と幹部だ。政治家も自分の仕事が取られる可能性があることを恐れているので、彼らはこれまで以上に多くの政治的権力を持っている。おそらくこの時点で最初の兆万長者個人を見ることになるだろう。実際、世界で最も裕福な5人の富は2020年以降倍増している。
富と権力はより多くの富と権力になり、これらの巨大企業への税金は彼らがすべてをコントロールしているので削減される。基本的にプルトクラシー政策はエリートの富を保護するように調整されている。税制優遇、反労働法、弱い独占禁止法の執行、そして極端な不平等を億万長者エリートから分離するために壁が築かれ始める。
ほぼ封建制に戻るように、彼らは暴動が彼らに届かない安全な飛び地や島に撤退する。彼らにとって、技術の未来は一つのことだけについてだ。ただ私たちの残りから逃げることだ。
このシナリオに私たちを導くのは、行動の欠如だけでなく、億万長者と技術企業の所有者に利益をもたらす政策の一部だ。このシナリオは最終的に、企業が調整期間や監視なしに、技術が許す限り迅速にAIで労働者を置き換えることができ、政府がその進歩の利益を収集することができなかったので起こった。
人間はトレーニングを提供し、政府はプラットフォームを提供したが、AI企業は利益を支持して両方に背を向けた。企業は利益を優先することで本質的に悪いわけではないが、最終的に法律を支配するのが企業と投資家であれば、残りの人間のために立つ人は本当に誰もいない。
AIが成りつつある変革的な力になることが判明した場合、労働者をクッションしたり、AIの利益を分配したりする政策を制定することに失敗することは、私たちを絶対にこの第三の道に置く可能性があることだ。
どちらの方向も支持するいくつかの証拠と研究を私たちは提供した。では、どれが最も可能性が高いと思うか？コメントに投稿し、AIが実際にはもうこれ以上賢くなれない理由についての私たちのビデオをチェックしてほしい。次回で会おう。
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