AIが人間の労働を時代遅れにするのかという問いに対し、現在の議論は両極端に偏っている。一方には数年以内に大量失業が訪れると予測する悲観論者がおり、他方にはAIを過剰な誇大広告に過ぎないと見なす楽観論者がいる。しかし歴史、産業、常識から判断すると、AIは経済を破壊するのではなく変革するものである。放射線科医の事例が示すように、AIによる効率化は需要の減少ではなく増加をもたらす。これはジェヴォンズのパラドックスとして知られる経済原理であり、技術によるコスト削減が潜在需要を顕在化させ、新たな仕事のカテゴリーを創出する。コンテナ化、クラウドコンピューティング、アルゴリズム改善など過去の事例がこれを証明している。AIは単純作業を自動化するが、多くの仕事は消滅するのではなく、AIエージェントを管理監督する役割へと進化する。この変革は現在進行中であり、起業家にとっては大きなチャンスの時代である。
AIは人間の労働を時代遅れにするのか
AIは人間の労働を時代遅れにするのでしょうか。現在、AI雇用論争の両側で最も声高な人々はヒステリー状態にあります。一方には、私たちがあと数年でほぼ全面的な失業に到達すると確信している悲観論者がいます。5年間で、ホワイトカラーのエントリーレベルの仕事の半分を一掃する可能性があります。
失業率は今後5年間で10から20パーセントに急上昇する可能性があります。つまり、私たちはこれまで見たことのないレベルの失業を抱える世界を見ることになるのです。
一方で、AIは過剰に誇張された流行であり、経済を根本的に変革することはないと考える人々もいます。サムは何年も前から、私たちはAGIの構築方法を知っていると言い続けています。
これは単にAGIではありません。来年AGIに到達することはないでしょう。おそらく、私たちが思っていたほど、様々な職場でお金を節約することにはならないでしょう。
真実は、両方の視点に欠陥があるということです。歴史、産業、常識から得られる最良の指標はすべて、AIが経済を変革するであろうこと、しかしそれを破壊するわけではないことを示唆しています。
その理由を説明しましょう。
放射線科医の奇妙な物語
まず、放射線科医の奇妙な物語をお話ししたいと思います。2016年に遡りますが、チューリング賞受賞者でありAIの父と呼ばれる一人であるジェフリー・ヒントンは、人々は放射線科医の訓練を止めるべきだと宣言しました。今では、5年以内にディープラーニングが放射線科医よりも優れた仕事をすることは完全に明白です。
学生たちははるかに多くの経験を積むことができるようになります。ヒントンはニューラルネットワークの先駆者の一人であり、新興技術が何を可能にするかを他のほとんどの誰よりもよく理解していた人物です。しかし、彼は間違っていました。約10年後、放射線科医への需要はゼロになっていません。実際には史上最高水準にあります。
これは、人間よりも速く正確に何百もの疾患を検出し分類できる数十の最先端AI製品が発売されているにもかかわらずです。これをどう説明すればよいのでしょうか。
実際には、医療業界特有のいくつかの理由があります。医療過誤の懸念や、人間をループに入れることを要求する保険規制などです。
しかしより根本的には、放射線科医の仕事の一つの側面をスピードアップするツールを与えたとき、彼らのサービスへの需要が実際に爆発的に増加したことが判明しました。スキャンが安くなるということは、より多くのスキャンが行われるということであり、より多くのスキャンは放射線科医による複雑な診断と治療計画への需要の増加を意味します。言い換えれば、技術を使ってリソースの使用コストを下げたとき、この場合はMRIやその他の画像技術ですが、このリソースとそれに関連するサービスへの需要が急上昇したのです。
これを経済学者はジェヴォンズのパラドックスと呼んでいます。
ジェヴォンズのパラドックスと歴史的事例
ジェヴォンズのパラドックスは、19世紀半ばのイングランドで、経済学者ウィリアム・スタンレー・ジェヴォンズが、石炭の使用効率を高める技術的改善が多くの産業で石炭消費を増加させることを観察したときに初めて提唱されました。これは、効率の向上が消費を減少させるだろうという当時の多くの人々の仮定に反していました。
実際、ジェヴォンズが示したのは、効率向上が潜在需要を明らかにすることがしばしばあるということでした。そしてこの新たな需要は、まったく新しい仕事のカテゴリーを生み出すことができるのです。
これには多くの歴史的な例があります。1960年代にコンテナ化が輸送コストを90パーセント削減したとき、一部の港湾労働者は当初解雇されました。しかし世界貿易は爆発的に拡大し、これが貨物輸送、物流、倉庫配送における数十億ドル規模の帝国の台頭につながりました。
同様に、2010年代にクラウドコンピューティングがインフラストラクチャーを10倍安くしたとき、従来のIT職は変革されました。サーバー管理者はDevOpsエンジニアやクラウドアーキテクトになり、以前は不可能に思えたような規模でインフラストラクチャーを管理するようになりました。そして最近では、アルゴリズムの改善が推論のコストを押し下げたことで、GPUへの需要は急落ではなく急上昇しました。
Nvidiaの株価は最近、史上最高値を記録しました。
では、これはAIが私たちの労働経済にどのような影響を与えるかについて、どのように考えるべきかということに対して何を意味するのでしょうか。Boxのceoであり共同創業者であるアーロン・レヴィが最近書いたように、効率の向上が実際には多くの分野でのサービスへの需要を減少させるのではなく、増加させることを期待すべきです。
アーロンが書いているように、仕事を行うコストが下がると、それへの需要が上がります。そして通常、私たちが認識しているよりもはるかに多くの潜在需要があるのです。言い換えれば、AIがMRIの分析、法的文書の起草、コードの記述といったことをより安く、より速く、より簡単にするにつれて、放射線科医の治療計画、弁護士の助言、エンジニアの専門知識への需要は広く減少するのではなく増加すると期待すべきなのです。
仕事の変革とAIエージェント管理
これは、仕事が将来変化しないとか、場合によっては消滅しないということを意味するわけではありません。以前は手作業による人間の関与が必要だった多くの役割は、おそらくエージェントのチームを監督するようなものに見えるでしょう。人間はまだループの中にいます。OpenAIの共同創業者の一人であるアンドレイ・カルパシーも同様の見解を持っています。
カルパシーは、AIはまず定型的で、ほとんど文脈を必要とせず、ミスに対して寛容な仕事を変革すると主張しています。カスタマーサービスエージェントやデータ入力のようなものです。しかしそれでも、彼はこれらの仕事の多くが完全に消滅するのではなく、マネージャーや監督者の役割にリファクタリングされると考えています。私たちはYCの企業ですでにこれを目にしています。
AOKAは、配管やHVACのようなサービスベース産業向けのAI搭載営業エージェントですが、カスタマーサービスエージェントをより高い価値の仕事に解放しています。Tenorは、医療提供者間の書類の流れを自動化していますが、管理職をデータ入力から患者ケアのコーディネーションや複雑なケース管理へと変革しています。
多くの場合、これらはひどく退屈な定型的な仕事であり、AIエージェントの軍隊を指揮するようになると、突然はるかに興味深いものになる可能性があります。AIがこれらの従業員のために自動化しているタスクの多くは、せっかちな顧客への対応や定型フォームの記入など、楽しくないものです。そしてこれらの仕事の一部は消滅するでしょうが、インターネットの場合と同様に、一般的にはより魅力的な仕事がそれらに取って代わることが期待できます。
スタートアップ創業者への助言
では、AIでスタートアップを始めることを考えているなら、これらすべてから何を学ぶべきでしょうか。
第一に、AIの変革は絶対に現実のものであり、私たちが話している今も進行中です。1998年にインターネットの影響をファックス機に例えたポール・クルーグマンのようにならないでください。その変化を過小評価しないでください。
第二に、これは完全自動化された贅沢共産主義や人間経済全体の差し迫った崩壊についての空想にふける時ではありません。ただソファに座ってベーシックインカムの小切手を待っているだけではいけません。AIはインターネット自体と同じくらい、あるいはそれ以上に大きな次のものです。あなたが構築しようとしている未来は、始めるための許可証を待っているわけではありません。
それは、あなたのように他の人々には見えないものを見る人々によって、まさに今構築されているのです。すべての偉大な企業は、その飛躍を決意し、自分の信念に賭ける創業者から始まります。唯一の本当の問題は、あなたがその一人になるかどうかです。ご視聴ありがとうございました。また次回お会いしましょう。
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