この対談では、AI研究者のデビッド・シャピロが脱労働経済学の枠組みについて詳しく語っている。人工知能とロボット技術の急速な発展により、従来の労働に基づく経済システムが根本的に変化し、GDPが人間の労働投入と切り離される「大いなる分離」が進行中である。シャピロは、人間が経済に提供できる価値として筋力、器用さ、認知能力、共感力の4つを挙げ、最初の3つは既に自動化されているか進行中であり、共感力のみが残された領域だと説明する。この変化に対応するため、ユニバーサルベーシックインカムや包括的資本所有などの新しい富の分配システムと、労働に依存しない新たな社会契約の構築が必要だと論じている。
はじめに
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や。男性ゲストをホットシートに迎えるんや。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ると思うで。
今日のゲストは、YouTubeをスクロールしながらAIとそれが社会全体に与える波及効果についての洞察を探してる時に発見した人や。彼が多くの人、私も含めて、がやっと問い始めた質問に対して、いかに明確で緊急性を持って取り組んでるかに即座に心を打たれたんや。そして偶然にも、彼が私と同じ街、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、AI研究者で、脱労働経済学という枠組みを開発し、同名の本を書いた人や。これは、技術が私たちの世界を劇的に変え、多くの伝統的な仕事が単純に必要なくなった時に何が起こるかについての話や。
今日は、機械、ロボット、AIが人間がかつて行っていた大部分のタスクを処理する世界を想像することについて話すんや。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のか？仕事が人々が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か？技術が私たちを日常的な仕事から解放した時、どんな人生を築けるのか？といった大きな問題に取り組むで。
デビッドの仕事は学者、政策立案者、技術革新者の注目を集めてる。それではデビッド、Women Talk About AIへようこそ。
脱労働経済学との出会い
ありがとう、呼んでくれて。また話せて嬉しいわ。
うん、楽しみやで。私たちは普段よく話してるから、これを実際にオンラインで持ってきて、キンバリーを巻き込めるのが嬉しいわ。キンバリーを経済で起こってることについての私のつぶやきで退屈させてるの知ってるけど、キンバリーはいつも応用言語学者としての本当に面白い視点を持ってきてくれるんや。デイブ、さっき話してたけど、キンバリーがこの会話から何を汲み取るか聞くのが楽しみや。
それじゃあ飛び込もうか。私の理解に基づいて脱労働経済学について説明したけど、デイブ、君にとって脱労働経済学とは何で、どうしてそれに興味を持つようになったか教えてくれる？
うん、脱労働経済学の定義はかなりシンプルや。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や。言い換えれば、GDPがもはや労働と直接相関しなくなるということや。この傾向は実際にはかなり長い間続いてて、工場ロボット、インターネット、コンピューターから始まったこの傾向を起こした技術の新しい波のたびに加速してるだけや。そして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。
この分野にどう入ったかというと、私のキャリア、元々のキャリアは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、自動化への私の元々の関心が人工知能と機械学習に枝分かれしたんや。それから数年後、GPTの波とChatGPTが出てきて、残りは歴史や。
最初は人工知能の整合性、安全性と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ないけど、必要な時間とお金と注意をすべて得てることに気づいたんや。外にいる主要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んや。
でも私の聴衆、YouTubeや他のプラットフォームで比較的大きな聴衆を持ってるから、彼らの懸念から、よし、仕事はどうなるんや？と感じ取ることができたんや。AIがスカイネットになって皆を殺すようなことはないと納得させた。皆の心にある次の大きな問題は、経済はどうなるんや？仕事はどうなるんや？AIが指数関数的に上昇してる中で、どうやって収支を合わせるんや？ということや。
その質問に答えることで、実際に脱労働経済学という用語を生み出したんや。この言葉をかなりカジュアルに、これが私たちが話してることやというような、ほとんど投げやりな感じで作ったんや。そして時間が経つにつれて、その枠組みはどんどん洗練されてきた。
過去2年ほど、できる限りの研究をして、経済学者と話して、これらのアイデアを実地で試すなどしてきたんや。そしてそれが今日の私たちをここに導いてる。
自動化の現実と雇用への影響
君が言ったことで、私の頭にあったことにたくさん触れてくれた。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。嘘はつかない、私の最初の動機は恐怖に基づいてた。心配だったんや。つまり、私はコンサルタントで研究者やけど、この技術が私の仕事の多くをできるなら、私は仕事を持てるのかと思ったんや。だから、できる限り理解しようと努めたんや。それが私の恐怖への対処法や、できる限り学ぼうとすることや。
それから君は意味作りのアイデアに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って、君は自分を哲学者と呼んでて、それも本当に面白いと思うんや。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。君の枠組みも非常に学際的や。高いレベルで枠組みの6つの柱を説明してもらって、それからもう少し深く掘り下げていきたいんや。
絶対に。時間が経つにつれて、歴史と経済学をたくさん読んで、脱労働経済学は本当に何らかの枠組みや教育構造に体系化される必要があることに気づいたんや。人々がそれを理解し、学び、教えることができるように。
それが今年の大部分を費やしてきたことや。これらのすべての大きなアイデアと異なる領域を取って、すべてを結びつけることや。
この枠組みの6つの柱、または6つの部分は、第1に自動化の台頭や。これが私たちが見て議論してることで、ちなみに生成AIだけじゃない。自動化には多くの形があって、数世紀にわたって台頭してきたんや。
第2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、労働がシフトした時に歴史的に何が起こったか、農業パラダイムから製造業、現在のサービスベース経済への異なる経済パラダイムを社会が経験してきたことを見るんや。
第3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の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、生命も軽視されるようになる。
実際、最も有名な例の一つは黒死病で、ヨーロッパの人口を減らしたことが実際に直接民主的改革につながったんや。労働が希少になると労働者はより多くの影響力を持ったからや。それは基本的にストライキと同様の種類の権力ダイナミクスの非自発的なものだった。
労働を差し控えることができれば、国家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3部や。
第4部は大いなる分離の測定で、この種の分離を追跡するために世界中で既に使用されているKPI、経済計量学、ダッシュボードを見て、いくつかの可能な新しい指標を見ることで、実際に何を最適化しようとしてるかを言えるんや。その非常に短いバージョンは、将来の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ことや。
第5部はすべての具体的な介入や。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と呼んでる。基本的に、人工知能とロボット工学から来る新しく生成された富をどう分配し、配分するかということや。
そして第2部、権力のピラミッドは、労働を差し控える能力が政治的・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実際にどう構築するかや。
最後に第6部は労働後の人生で、人間の動物の第一原理を見ることや。幸福と健康のために何が必要かということやけど、哲学的観点からも見るんや。
それが理解の完全な教育的旅路を通してくれる。何が起こってるか、なぜ、それについて何をすべきか、そして結果がうまくいけば何になるかや。もちろん何も石に刻まれてないけど、できる限りのことをしてるんや。
最初の柱から始めたいんや。君の仕事を通して学んだことや。技術が新しい仕事を作るという誤解があるんや。新しい技術のたびに新しい仕事を得ると多く聞くけど、実際にデータを見ると、純損失があるんや。いつも新しい仕事を作ってるわけじゃないし、失われた仕事を常に置き換えてるわけでもない。
以前の革命や技術の変化、経済のシフトを経験したことのない新世代には、すべてが新しく感じるから、歴史から多くを学べることを理解する手助けをしてもらえる？技術が失われた仕事を置き換えるという誤解について、自動化のその旅について少し歩いてもらえる？
技術の本質的な影響とは
うん。ここで理解すべき主要原理は、技術がデフレ的やということや。つまり、商品とサービスのコストを安くするということや。歴史的に起こったことは、商品とサービス、つまり食品の価格が下がった時や。例として使ってみよう。
1800年にはアメリカ人の約4分の3が農民だった。1900年までには40%だけが農民で、今日では2%だけが農民や。だから自動化や他の汎用技術が食品の生産を非常に効率的にして、実際にすべての労働者を他のこと、YouTubeクリエーターのようなことをするために解放したんや。
だから君は、よし、歴史的には技術がより多くの仕事を作るように見えると言うかもしれないけど、直接的な因果関係じゃない。それは解放された資本の下流効果や。つまり、今私たちはより多くの選択肢、新しいカテゴリーを持ってるということや。
例えば、ソフトウェア開発者のような。実際、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できなかった。機械をプログラムするってどういう意味や？コードを与えて、それから物事をするって、全く意味をなさなかった。
だから技術は最終的に新しい全体的なセクターや仕事のカテゴリーを作るんや。仮定は、技術が将来再び新しいセクターやカテゴリーを作るということや。しかし、人間が持つ本質的な資質を見ると、基本的に私たちは経済に対して何を提供できるんや？収益化可能なものは？4つの基本的な食品群がある。
それは筋力、器用さ、認知、共感や。私たちは蒸気力とディーゼルエンジンなどでかなり前に筋力を自動化した。それからロボットと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賢くなるにつれて、人間の認知の必要性を自動化してる最中や。彼らはますます長時間自律的に働けるようになってる。
それが倍増する率は約4から7か月ごとや。つまり、AIが現在1時間の作業を自分でできる時、年末までには2時間になって、それからどんどん続いて、指数関数的に上がってて、減速の兆候は全くない。もしあるとすれば、加速してる。
これらの事実を組み合わせると、よし、仕事のタスクは傾向があって、農業と製造業を見ると、例えば1979年にアメリカの製造業雇用は約2200万人でピークに達し、今日はその約半分やけど、製造業雇用が半分にもかかわらず、3倍の生産量を持ってるんや。
だからそれは自動化された経済から期待することや。少ない投入でより多い出力。それは表面上良いことや。そのレベルの豊かさを作ることは良いことや。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ことを意味する。
石炭採掘はもちろん何十年もの間衰退の道を歩んでる。製造業も今何十年もの間衰退の道を歩んでる。まだ関連性はあるけど、戻ってくることはない。
だから、よし、供給側に基づいて何をと言うと、労働供給とは何やから、私たちは経済に何を提供できるんや？私たちには立つべき最後の棚が一つある。それが共感や。
認知が自動化され、器用さが自動化され、筋力が既に自動化されたので、残りの仕事はすべて共感ベースのものの周りに集まることになるんや。
それはコミュニケーション、信頼、関係、真正性、経験、そういうもんや。だから、よし、5番目のパラダイムはない、と言うんや。私たちは意味経済や体験経済に向かって、共感ベースの労働配置に向かってるけど、その後には何もない。まだ出てきてない。そして通常この時点で、最初の兆候のようなものが見えることを期待するやろう。
一部の人々は、アメリカの医療が経済の20%を占めるから、ケア経済に入ってると提案してる。しかし、何かが大きな塊を占めるからといって、それがいつもそうなるとは限らない。例えば、先進的なAIとロボット工学で、医療費を劇的に下げることができるかもしれない。
質問に答えたと思うけど、何か見落とした部分はある？
生産性の向上と富の集中
いや、いや、君は答えてくれた。君が話した生産性について少しズームインしたいんや。人間の生産性について、自動化に直接関連してて、技術をどう活用するかや。AIが4から7か月ごとに倍増してるって話したやろ、できる作業量について。
人間がそれを活用することを考えると、既に企業を見てたら、Nvidiaでは平均的なシニアエンジニアは年40万ドルやけど、年100万ドルの収入に相当するものを生産してるんや。
だから人々が仕事を失うことと、すべてのお金が企業のトップに流れることを考えると、それは本質的に問題やろ。それが君がUBIの必要性について触れる理由や。最近、ユニバーサルベースドインカムの代替としてユニバーサルベースドサービスについて学んでるんや。
でも聞いてる人たちのために点をつなげようとしてるんや。仕事の損失について考えると、ニュースで焦点になってることの多くは、企業の観点でそれから何が起こるかや労働者の力の喪失に関する他のレベルについても考えてないから。それが社会契約につながるんや。
次の10年でこれが何を意味するかを理解する手助けをしてもらえる？人々がこれと格闘して、リアルタイムでこの影響を見始めるだろうし、UBIのタイムラインについての君の考えも。確実には分からないと知ってるけど、それについて少し理論化してるやろ。不安になるのはそこなんや。よし、これはいつ起こるのか、どう準備すればいいのか、私の学生にとって何を意味するのか？みたいな。
円を元に戻すような形で、君がこれについてどう考えてるか、すべてのタイムラインについて教えてもらえる？
うん。もし未来を予測できるなら、今よりずっと裕福やろうな。でもそれを言った上で、今日のいくつかの経験的傾向を見ることができる。
第1に、どう切り取ってもAIは急速に賢くなってる。ベンチマークと呼ばれるものがあって、それは新しいAIモデルを標準テストに対して測定するときや。私たちが持っていたベンチマークの多くが飽和してきてる。
それが意味することは、スコアが95%以上になるということで、機械学習の観点からは基本的にそれが解決されたことを意味する。最後のマイル、最後の5%を得ることは困難やけど、典型的に言えば、数学や自然言語理解やコーディングなど他の多くのベンチマークを解くことができる機械モデルを持って、95パーセンタイルに達すると、そのドメインをどう解決するかをほとんど知ってることになる。
だから第1に見てることは、ドメインが次から次へと解決されることや。数学は現在攻撃されてるもんや。年の初めわずか6か月前には基本的な高校数学を解決してたけど、今は国際数学オリンピックであるIMOを解決した。これはミレニアム問題の一歩手前や。
だから数学を解決されたドメインとして持つことに近づいてるんや。そしてもちろん数学は、物理学、化学、暗号学など、STEMのほとんどすべての基礎やな。
だからネットワーク効果を見ると、汎用技術で探すものはネットワーク効果や。他の多くの下流タスクをできるティッピングポイントに到達すると。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のレベルを見ることで、実際にはかなり難しい。なぜなら、これらのコンピューター使用エージェントがより長時間自律的で、なお成功できるように、メモリーやツール使用、より洗練された認知アーキテクチャーのようなものが必要やからや。
それも指数関数的に上がってる。指数関数的に上がってる他のものは、それを支えるモデルサイズと計算密度や。だから複数の指数関数がすべて同じ方向を向いてるんや。
それが傾向第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。
今年の時点で、Fortune 500企業のわずか約20%、少なくともデータが収集された時は、今はもう古いやろうけど、最後に確認した時は、Fortune 500企業のわずか約20%が生成AIの公式な使用例を全く持ってなかった。
今それはかなり急速に上がってる。だからその飽和はシグモイド曲線と呼ばれるものに従って、加速してからなだらかになるんや。私たちはシグモイド曲線の立ち上がりにいる。まだ50%ポイントには達してないけど、採用率は2028年までに遅くともFortune 500企業の70から80、90%が生成AIを使うことに到達することを示してる。
つまり、業界全体が約2030年か2032年までに生成AIで飽和することになるんや。その時、90から95パーセンタイルを見て、数社の遅れた会社だけがそれの公式な使用例を持たないことになる。それは建設業のようなもんかもしれない。ただ、今からその時までの間にAIは改善し続けるから分からないけど。
これらの事実を見ると、よし、技術の取り込みが加速し、同時に改善してるティッピングポイントに到達することになる。それがその加速する取り込みを駆動する部分やと言える。
だからそれらの事実を見ると、何が起こるかは正確には分からないと言える。第1、第2、第3次効果、ノックオン効果、下流効果、そういうものがあるから。だから何が起こるかを正確に予測することはできない。できることは進みながら測定することだけや。
実際、今日早くMicrosoftがトップ40のAI露出職業を示すレポートを発表した。それは全面的や。経済学者教師からCNCプログラマーから営業担当者まで、あらゆるものや。
一見すると、それらには共通点がないように見える。でもこの研究を見て出てきた原理の一つは、「言語入力、言語出力」や。もし君の主要な取り込みが言語で、読むか話すかなどで、主要な出力も言語で、話すか書くかを含むなら、機械がその仕事の大部分を今日既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。時には規制遵守、時には単に制度的慣性やけど、その取り込みは再び加速してる。
だからそれらすべてを組み合わせると、壁に書いてあるんや。大きな変化が来る。大きな波が来るんや。
ユニバーサルベーシックインカムや政府がたまたま行うことについての君の質問については、歴史的に見ると、特にアメリカ政府は失業率が11から14%を超えると全力で取り組み始めるんや。歴史的にそれは社会保障のようなものが実施される時で、COVIDパンデミック中にスティミュラスチェックが発行された時や。
だから基本的には、硬直的で速い規則はない。それは歴史的パターンで、通常、その時点に達すると十分な政治的意志と政治的圧力があって、より劇的な措置を取ることを喜んでするということや。
そしてそのポイントの上に長くとどまるほど、政府が取る意志がある措置はより劇的になるんや。例えば、フランクリン・ルーズベルトの任期中、ニューディールは11%を数年上回った後に来たんや。もちろん、失業率は約23から24%でピークに達した。長くそこにはなかったけど、複数年間11から14%以上にとどまって、それだけの経済的痛みがあると、何かをするための政治的圧力がますます大きくなるんや。
うまくいけば、それが私がこの仕事、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のロードマップを持つためや。
幸い、世界中の政府は既にその方向への赤ちゃんステップを取ってるんや。今、実施やテストされてる政策のいくつかは、この問題に明示的に対処するためではないけど、私がし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や。
アメリカのいくつかの州は既にベビーボンドを実施してて、資格のある出産ごとに州に応じて1000から3000ドルの信託を与えるんや。連邦政府はそれを試行しようとしてる。だからそれは君がユニバーサルベーシックキャピタルと呼ぶかもしれないもんや。
生まれる人皆が将来の成長する経済に参加できることを確保するんや。それは一つの例にすぎない。研究や文献にはもっと多くの例があるけど、それに行き詰まる必要はない。
要点は、政府は既に今日の経済的痛みに反応してて、再分配政策や前分配と呼ばれるもので、多かれ少なかれすべてが非常に似た方向に動いてるということや。
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、皆が参加できるようにしようと言うだけや。そして権力の面では、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る。監視資本主義をもたらす可能性があるからやけど、正しく実装されれば、実際にVisaや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削減するやろう。
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、ヨーロッパのいくつか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既に行われてることの例で、概念実証だけでなく、いくつかはほぼ10年間実装されてるもんもある。それはよし、私たちにはこの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示してるんや。
だから君の質問への答えは、一つの特効薬はないということや。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成分と呼んでる。でも、これらのことの多くは既に試行されてる。
仕事を失った人々にとっては冷たい慰めや。政府はこの種のことで常に遅れるから、歴史的に言えば。時には何十年も。特に17、18世紀の現代経済学以前は、産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。
しかし、サイクルは短くなってるんや。第1次産業革命は約150年にわたって展開した。それは蒸気力と織機と水車、そういうもんや。第2次産業革命は電気モーター、より多くの蒸気、最終的にディーゼル力やった。それは約70から90年にわたって展開した。
第3次産業革命はデジタル革命で、約40年代後半から80年代や90年代まで、どう測定するかによる。だから半世紀未満、または約半世紀や。そして今私たちが経験してる第4次産業革命は、議論の余地があるけど約10年か20年前に始まったばかりやけど、既にスピードを上げてるんや。
だからこれらの変化のテンポも速くなってるし、それはすべて測定可能や。これが枠組みの第4の柱が実際に何を測定してて、何を見てるかが重要な理由や。データがなければ、何もないからな。研究者として、それを理解してもらえると思うで。
新しい測定指標の必要性
それについて話したいんや。GDPが間違った測定やと君が言ったのは私にとって非常に興味深かった。
うん。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をより説明的に示してて、何を測定するか、なぜかという議論や。そして何をするかや。
例えば、教育者として、成績の目的は何や？成績の目的は、学生が何をしてるかや、してることが機能してるかどうかを知るための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。
GDPはいくつかのことに良い。明らかに多くの欠陥がある。これらはよく文書化されてる。例えば、中国が高層ビルを建てて、それから解体してるという冗談がインターネットで回ってるんやけど、両方のイベントが実際にGDPにカウントされるんや。価値を破壊してるにもかかわらず、これらの取引にお金を払わなければならないからや。
だからそれはGDPの欠陥の例や。実際にはある状況では損失も記録してるんや。だからGDPはすべてをキャプチャしないし、特にそれは主に経済のトップラインだけや。その経済内の人々の生きた経験を見てないんや。
私たちが見てる問題の一つは、追跡されてる別の指標や。総所得に占める労働のシェア。労働の所得シェアは数十年前に約64%でピークに達した。正確な日付は覚えてないけど。そして今日は約52%まで下がってる。
つまり、経済全体で移転される総所得のますます多くがB2Bやということや。企業がお金を稼ぐけど、それが給与として実現することはないという意味や。だからそれはGDPが本当にキャプチャしないもんの例や。
だから私が提案した2つの指標、一つは経済的エージェンシー指数と呼ぶもので、家計所得の比率や。基本的に家計所得を分類できる3つのバケツがあるんや。
賃金があって、それは雇用主や契約やコンサルティングで何かをするために支払われることや。
それから財産ベースの所得があって、それは株、債券、賃貸物件、そういうもんや。受動的に所得を提供する所有する任意の資産や。それは所有するビジネスも含むことができるけど、ビジネスを運営してるなら、それは少し危うい。それが分解する唯一の場所の一つや。
そして最後は移転で、それは政府から来るものや。だからそれは社会保障、栄養支援、福祉チェック、メディケア、メディケイド、そういうもんや。基本的に、政府から直接価値を得るなら、それは税金で支払われるか、お金を印刷することで支払われるかで、それは移転や。
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スコアと呼ばれるもんや。そして基本的に君がしたいのは、時間の経過とともに財産ベースの所得が上がることを見ることや。
これは多くの経済学者が既に同意してることで、総需要と家計所得の構成要素としての賃金の重要性が衰退してるということや。それはかなり明確で、グローバルな現象や。
だから答えは、政府移転に依存したくないなら、ちなみにUBIは政府移転やけど。いくつかの理由でそれに依存したくないんや。つまり、政府が時々メディケアや社会保障について人々の膝を切り落とすようなことを見てほしい。それをリスク要因として持ちたくないんや。
市場ベースの解決策が欲しくて、それは財産所有を広げる必要があることを意味する。でも人々がどれだけ財産所得を得てるかを測定しなければ、それをどう最適化するかが分からない。そしてこの州が何を違ってするか、この郡や市や他の国が何を違ってするかを見ることができない。だから測定する必要があるんや。それが経済的エージェンシー指数の要点や。
そして並行するものは包括的資本所得比率と呼ぶもんや。これはさらにシンプルな指標で、地方、地域、国、国際のいずれであっても、任意の地域の中央値家計を取るんや。
その中央値家計を取って、その家計所得のうちどれだけが包括的資本対それ以外から来るかの比率を見るんや。
だから包括的資本は配当を支払うようなもんやろ？だからもし例えばノルウェーの国富ファンドからチェックを得るなら、彼らがチェックを支払うとは思わないけど、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、集合的に所有されたコミュニティ資産から、国富ファンドから、そういうもんからお金を得るなら、それは包括的資本や。
この数字を見ると、実際に今は悲惨や。ほとんどの場所は約6%以下でうろついてる。6%以上の包括的資本所得比率にある場所は少しだけや。
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。だからそれは多分10%やな。
だから将来、本当に見たいのは、それを50から70%以上にすることや。それが私が見たいもんや。
それは皆の所得の大部分が包括的資本から来ることを意味してて、それはAIとロボット工学、最終的に太陽と核融合が経済を駆動する成長に結びつく何かやろう。
だからそれらの測定を持つと、私は再び警告する必要があるけど、それらはまだ実戦テストされてない。現実で意味テストされてない。でもそれはこのデータが既にそこにあることを示すだけや。
それを消費し始めて、地域を比較する方法として使い始めることができるから、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テストができるんや。でもそれは時間の経過とともに追跡する何かも与えてくれる。
労働者の力の衰退と社会への影響
まあ、それは私に見る報告書について考えさせるで。生産性に戻ることについてのすべての話があって、人々の認識に影響すると思うんや。もし君が組織内の個人労働者なら、君がしてるすべての生産性は、利益が急騰するときに賃金が急騰してないように、直接行ってないんや。
だからそれは持つ者と持たざる者の間の拡大するギャップについても語ってる。今私たちは非常に大きなギャップを持ってる。そしてそれは社会契約と権力についての君の議論に食い込むんや。労働者として、技術を使って10倍生産的になっても、それらの賃金が私たちに滴り落ちてこないなら、実際にはより多くの力を与えてくれない。
そして仕事を失うと、影響力がないんや。これは本当に興味深いと思うんやけど、君はそれを現在経済で、民主主義で見てることに結びつけてて、政治的になりたくないけど、これらの権威主義的なAIへのアプローチを見始めるところや。AIがそのすべてに食い込むんや。
そして人々がAIを学ばなければ仕事を失うだろうから、使い方を知る必要があるみたいな誤解があると思うんや。でも私は人々に、誰がそれから利益を得てるかについても考えることを奨励したいんや。使い方を学ぶなとは言わないけど、誰がそれを使ってるか、効果は何か、誰がこれから利益を得てるかを実際に考えることなく、これらの統計が人々にそれを受け入れることを奨励するよりも、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。
言語学者の視点：声と意味作りの喪失
すぐに飛び込むで。ジェシカ、君がパワーと権威主義の質問を持ち込んでくれるのが好きや。政治的になりたくないし、それを避けたいけど、労働をパワーの源として失うとき、私たちは人々が歴史的に社会で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と思うんや。
だから言語学者としての私の視点から、それは経済学だけのことじゃない。今は誰が話すことができるか、誰が声を持つか、もし君が働けば君は重要やという言説対、労働が消えてAIが引き継ぐなら何かについてやで。
大きなグループの人々が力を持たず、システムの意味作りとして見られないという本当の危険があるんや。それが私が来てる背景やから。
うん、どう思う、デイブ？私は全く外れてる？
うん。だからこれがピラー3、社会契約と権力を枠組みの最も暗い時間と呼ぶ理由や。歴史的に言えば、労働が安いか、人々が代替可能になるとき、それについて考えると人間を説明する最悪の方法やけど、人間の生命をそれほど評価しない国家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帰着する。人間が兵士である必要がある。人間が野外で働き、工場で働く必要がある、そういうもんや。もし人間の豊富さがあって、彼らが資本家や君主や当時の権力者から譲歩を強制的に抽出する強制的な方法を使う方法がないなら、通常人間にとって悪く終わるんや。
それを和らげる方法はない。それがこの仕事が相当重要やと感じる理由や。
今区別したいと思うんやけど、2つの異なる種類の意味があると思うから。社会への意味と個人的意味があって、それを実存的意味や精神的意味として考えるかもしれない。
社会での影響力、社会での最も持続的な影響力は労働を差し控える能力やった。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、ストライキに行くなら、君がストライキしてる相手、強盗男爵や国家を所有する者は君と交渉しなければならないんや。交渉のテーブルに来させることができるんや。
AIと自動化、ヒューマノイドロボットのような汎用技術を通じて労働が関連性を失うようになると、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と言うやろう。
これは再び多くの経済学者によって広く同意されてることやけど、私たちは資本集約化と呼ばれる体制にあって、資本が労働よりも重要になるけど、重要な資本がますます少ない人々の手にある資本集中でもあるんや。
ちょっと立ち止まって資本とは何を意味するかを定義しよう。資本は最も価値のある資源や資産やということや。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、富は君がどれだけ肥沃な土地をコントロールするかに直接結びついてた。ただの土地じゃなく、生産的な土地や。
それから工場がやって来て、工場が最も利益が高く、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。それからテクノロジーで、テクノロジーが最も価値のある資産クラスになった。それが50年代、60年代、70年代の最大の株の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、そういうもんに行った理由や。
だから基本的に任意の時代の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理解できるんや。
ちょっと考えを失った。どこに向かってたか思い出させて。
ああ、権力や。すまん。
だからこの問題の一つは、技術は良いことやということや。私たちが技術をする理由は、デフレ圧力のためで、アクセス可能で民主化されたときに生活の質を向上させるからや。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下にある体制に入る危険があるんや。
だから世界経済フォーラムは、数年前に用語やフレーズのようなものを作ったんや。彼らが見てる起こることで、世界経済フォーラムがこれが起こることを望んでるとは思わないけど、彼らが見るパターンは、君は何も所有せず、幸せになるやろうということや。
私たちは基本的に資本の所有者がすべて、すべてがサブスクリプションサービスである賃貸階層経済に向かってるんや。それは君が文字通りすべてにサブスクリプションを支払うことになるという冗談のようなもんや。
問題は、もし消費者がお金を稼ぐ方法がないなら、とにかくサブスクリプションにお金を払わないやろうということや。だからシステム全体が崩壊して、それを超えて、今日の用語で政治的にする必要はない。党派的な問題じゃない。歴史的なことや。
部屋に3人以上いる時はいつでも政治が関わる。そしてお金が関わると、さらに悪いやろ？お金はいつも関わってる。
だから質問は将来、どうやって権力と再分配の交渉を強制するんや？将来どうやって権力と再分配の交渉を強制するんや？
必ずしも自動的にいつも反乱や暴動や反抗に帰着する必要はない。確かに可能性の範囲内やし、一部の国は他より良く適応すると思う。
でも同時に、非常に実用的な理由で問題を解決しようとしてる世界中の政府にたくさんの人々がいるんや。家計所得と総需要と購買力を監視する責任がある商工会議所や上院議員や誰かがいて、進みながらそれを修正しようとしてて、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必要はない。それらの技術システム、ブロックチェーンベースシステムと暗号ベースシステムの一部は、銀行と民主主義のために。これらの解決策の多くは腐敗を減らすから自分で売れるんや。
例えば、ブロックチェーンに支えられた不動産売却は、詐欺や不一致の主張が40%少なくて、それらがある時はずっと早く解決されるんや。だから実用的な観点から、これらの解決策のいくつかは本当に自分で売れるんや。
それは、ああ、自動的に解決されるやろうと言って、薔薇色の筆で塗ろうとしてるわけじゃない。私たちはいつも自分自身を傷つけて、勝利の顎から敗北をつかむことができる。それはいつも可能性の範囲内や。
だから皆の利益は最終的に無期限の資本集中に向かって必ずしも一致しないやろう。それが起こるなら経済はとにかく崩壊して、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、誰も商品やサービスを買ったり、サブスクリプションにサインアップする余裕がなくなるからや。
だから十分先を見てるとき、よし、私たちがいるアトラクター状態がそれやと見える。どうやって軌道を切り替えて違う方向に行くんや？
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。
個人主義社会の課題
君が異なる国が他よりも良くするって話してたのと、私たちの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。私たちは集合社会じゃない。でも私たちが話してる問題は、対処される必要がある社会的、システム的問題やと知ってる。でもそれでも多くの場合、問題は解決するために個人に降りかかるんや。君個人に降りかかるんや。
うん。だからこれはアダム・スミスとケインズと他の思想家に戻るんやけど、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、そういうもんやと言うんや。しかし、それらのアイデアにいくらかの真実があるけど、それらのアイデアを倍増すると、それも持続不可能になる。それは知ってることや。
そしていつも、いつも、いつも、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。家族グループ、仕事グループ、専門グループ、そして君からますます大きくなる所属の輪を知ってるやろ。
パトリシア・チャーチランドという哲学者から神経科学者になった人がいて、Brain Trustという本を書いたんやけど、神経学的レベルでさえ、君からどれだけ離れたグループか、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と話してるんや。
だから人間がどう働くかということについての多くの物理的証拠があるんや。
同時に緊張があって、3億人以上の国や、インドや中国のように10億人以上の場合もあるときは、システムを置く必要があって、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理が必要やんや。だから社会的な糊のような何かを形成するもんが必要や。
社会的糊を形成できる別のものは新しい物語や。飛び込む前に君がプロテスタント労働倫理について話してたやろ。だからマルティン・ルターとジョン・カルヴィンが、今日でも持ってる精神を作ったんやけど、数世紀前に始まったもので、働くことは正しいということについてや。
それは神聖なサービスで、道徳的に正しいことなどや。そして一部の人々、マックス・ウェーバーが実際に1912年頃に書いたと思うけど、カルヴィン主義とプロテスタント労働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たんや。
ただ、君が一生懸命働けば働くほど、報われるべきやというだけでなく、その報酬が神聖なレベルで正当化されるということや。
同意するか同意しないかは別として、それが支配的な規範やった。基本的にワーカホリズムに報いるもんや。
そしてそれは序数的なもんや。働くことが神聖やというだけでなく、怠けることが悪やからや。だから君が悪い人間で、金持ちでないなら、君は悪い人間やということや。
私は大学で友達がいたんやけど、ノースカロライナ州の田舎に住んでる両親がいて、金持ちでないから途方もない罪悪感と恥を持ってたんや。州の非常に宗教的な部分から来てて、だからこの逆説的な誇りと恥が手に手を取って行ってるようなもんがあったんや。逆説的かどうかは分からないけど、それを見ると確かに頭をかくもんや。
とにかく、あまり政治的になりたくないけど、それが私たちがどこにいるかになった方法や。
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で、それには時間がかかるし、この種のことや。
今、明らかに、カルヴィンやマルティン・ルターのような誰かがこれらの新しい物語を作るとき、それは個人によって構築されることができるけど、それから広がらなければならないし、メッセージと運動を築く、そういうことや。それはまだ私が取り組んでないもんやけど、確かに研究したもんで、社会は適応すると思う。
今、それは本能的でもあるんや。だからWill StoreによるThe Status Gameという本がある。現象的な本や。人間の行動について多くを説明してて、基本的にすべての人間はまだ社会的な猿やということや。
だから私たちが最も無意識に認識してるもんの一つは社会的地位、ランクで、ランクを確立し、ランクを上げたり失ったりする異なる種類の方法と、地位ゲームの周りに形成されるすべてのルールとメタルールがあるんや。
それは決してなくなってない。それはお金より前のもんや。今日知ってるような戦争より前のもんや。新石器時代の部族からずっと、おそらくその前からでも、すべての社会には常に地位の表示がある。地位ゲームが動物で行われてるのを見るんや。犬やチンパンジーなどで。
私の犬がいて、非常に地位を意識してて、彼女の主要な指標は犬がどれだけ大きいかや。私たちが行くドッグパークにジャーマンシェパードがいて、彼女は大きくて強い男だから彼に対して非常に従順や。
彼女は大きくて強い男が好きやんや。でも小さい犬に対しては、彼女より強いからという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、人間の赤ちゃんでさえ、3か月や6か月ほど若いと思うけど、地位を意識してることを示してる。彼らは既にどの赤ちゃんが好まれるか、どの大人がより高い地位かなどを観察してるんや。
だから私たちは再び神経科学、進化、生物学の第一原理を見てて、それが新しい物語を作るやろう。
働いたり、その方法で地位を確立する能力を失うなら、他の方法で地位を見つけるやろう。本は監獄からの研究ではなく逸話をカバーしてるんやけど、監獄には経済がないからや。いわゆる仕事はないんや。だから監獄での主要通貨は尊敬やろ？そして特定の人々への敬意を示したり、タバコを手に入れたり医療や法的助言を他の囚人に提供するなどのサービスを提供することで尊敬を得るんや。
だからそれが次の物語がどんなものでも、普遍的な基盤や。新しい地位を作る方法で、それはまた人々が意味の大部分を得るところでもあるんや。友達、家族、隣人、同僚に対する自分の地位を理解することや。そして異なる地位ゲームがある。お金を好む人もいれば、名声を好む人もいる。私にとって、私の地位ゲームは正しいことについてや。
私は自分が正しいことを証明しようとしてるんじゃない。時間をかけて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、ええ、皆がこれらのゲームを意識的かどうかにかかわらず遊んでるんや。
労働中毒への反発と新しい生き方
トリシャ・ハーシーの『休息は抵抗』を読んだことはある？このワーカホリズムのアイデアに戻れる？
読んでないけど、自分の燃え尽き症候群に備えてる間に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。
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、スピリチュアルだけでなく、抵抗の形として使えると主張してるんや。
そして、脱労働経済学のこのアイデアと、人々が労働を差し控えるような力のプレイに頼って重要になる必要がない経済をどう築くか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は、最終的には価値を示すことについてやということや。
ああ、君がお金を払ってくれるからといって、この方法で君のために演技するつもりはない。私は肉のスーツを着てスピリチュアルな経験をしてる人間として、それだけで既に価値があるんや。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主体性と貢献をコード化することについてや。
いや、つまり、経済学の観点から、それを特徴づけるいくつかの方法があるんや。
だから労働を差し控える労働ストライキに分解できる。経済から撤退があって、この経済のセグメントには参加しないと言うんや。税抵抗があって、税金を避けるための戦略を使うんや。一部の人々は法律を破るほど遠くまで行って、税金を払うことを拒否するんや。
だからあらゆる種類のものがある。でもよりスピリチュアルな注意や個人的な注意では、それは実際にこれが反逆の行為やと認識するところや。
だからアメリカでは、今日の若い子供たち、一部はベッドロッティングと呼ばれることをするんや。ただベッドにとどまるんや。
中国では、若者は横たわる運動があって、それから腐らせる運動に発展したんや。基本的に国家が、もし働かないなら赤ちゃんを持たないやろうし、国家は崩壊するし、中国を再び偉大にしないやろうと言ったからや。彼らは気にしない、腐らせろと言ったんや。だからそれが中国でのワーカホリズムに対する若者の反応やった。
だから怠けることが反逆の行為としてのことは、既にグローバルな現象や。それが必ずしも持続可能やとは思わない。そしてこれはそれをしてる誰かを批判するためではないんや。しばしば、集団運動が不幸であることを示す最良の方法の一つやと言う最初の人やから。
でも長期的には、それは生きる方法じゃないやろ？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の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%の人々が仕事から燃え尽きて離脱してるところで。それも生きる方法じゃない。
どうやって実際に生きることを好むやろう？そしてこれは私がここ数年間、何度も何度も自分自身に尋ねた基盤的質問の一つや。
AIだけに関してじゃなく、AIが人類を解放したり物事を変えるなら、質問はどう生きたいかになるからや。そして経済的に人類を賃金労働の苦役から解放するポイントに到達するなら、再び質問が出てくる。どう生きたいか？もしあるなら、正しい生き方は何か？
だから私はこれをいくつかの異なる角度から研究して、特に好きな3つの枠組みがあるんや。一つはロジャー・ウォルシュのTLCや。治療的ライフスタイル変化や。これらの行動をするなら、より幸せになるという8つの異なる行動の枠組みや。そしてこれは臨床的に検証されてる。
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、お返し、最後の1つか2つは覚えてないけど、とにかく、これらすべての行動に従事するんや。これらすべてを行って、バランスが取れてることを確認して、より良く感じるやろう。それは第一原理の観点から人間のニーズを見ることや。
もう一つの枠組みは自己決定理論で、人間が持つ主要な心理的ニーズが何かを見る枠組みで、それは能力、自律性、関係性や。
だからこれらの枠組みはすべて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最も有名やというだけで、必ずしも最高やというわけじゃない。
だから自己決定理論は、ある程度の習熟、能力のバランスを持ってるなら、時間と身体をコントロールする自律的であるなら、そして適切な量の関係性、友達、家族、コミュニティ、そういうもんを持ってるなら。それらが基本的心理的ニーズや。そしてそれらすべてを客観的に満たすのはかなり簡単や。
最後の一つはグラッサーの選択理論で、6つの枠組みを見てると思う。頭の上からすべては覚えてないけど、名声、権力、健康、そういうもんが欲しいというようなもんや。それが半分や。
そしてこの枠組みが示すのは、基本的に君が選択してることが、これらのニーズがすべて満たされてるなら、それが実際に精神的健康問題に対する非常に強力な予測因子やということや。
だからそれらのものを見ると、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、ああ、仕事は完全に不要やと言いたくない。
能力、自律性、関係性がすべて仕事によって満たされることができる自己決定理論を見ると、特定の分野での技能獲得と能力の実証、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、得る関係を通してや。
だから仕事は実際に、キャリアはこれらの心理的ニーズのいくつかを満たす本当に素晴らしい方法やろう。しかし、TLC枠組みのような別の枠組みを見ると、仕事は多分貢献以外、本当にそれらのどれも満たさない。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を満たさない。
だからそれが私が通常これらを複数のレンズを通して見る理由や。そしてそれが休息としての抵抗からかなりの接線やと知ってるけど、ええ、それは絶対に実行可能で、最終的に必要な方法で人々が幸せでないことを示すためのものや。
人々が経済的撤退の別の例、完全に有機的なもんは出生率の崩壊や。人々がストレスを感じてるから子供を持たないことを選ぶところで。そしてストレスを感じてるなら、子供について考えてないか、これは子供を持つ時ではないと言うんや。そして快適で安全でないし、いる環境を信頼してないなら、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。だからそれは完全に無意識の受動的抵抗の別の例やけど、起こってることや。
一部の人々はフェミニズムや避妊のようなもんを非難する。でも結婚してて裕福な人々がたくさんいて、子供を持たないことを選んでるんや。
だからそれは抵抗の形としての撤退の別の例や。
新しい人生観：川から庭への転換
ええ、私にはフォローアップできるもんがたくさんある。それらの枠組みのようなもので、よし、TLCは知らないけど、君が言及した他の枠組みについて、トリシャ・ハーシーの仕事を知らないけど、私にとってはTLC枠組みを読むと、6項目のリストがあって、これら6項目があれば良く感じるはずやと、私はそれを精神的にチェックリストに変えるんや。
そして私がそれらを持ってないとき、5つのうち6つを持ってるとしよう。そうすると良く感じるはずやろ？でも…
そして君は失望するんや。
ええ、実際に何も経験してないから失望するんや。得たのは知識だけや。
だから枠組みを知ることと、それをどう体現するかを学ぶことの間には本当の違いがあると思うんや。そして君が言った他の枠組みのどれかが、関係を生産するような生産性から私たちを遠ざけてくれるかと思ってるんや。君が言った6つのことは何やった？自然に出ること。よし。それは生産的じゃないやろ？
私はそれを生産的にすることに成功した。
ええ、かもしれない。私はできるだけハイキングしてたんや。
ええ。何歩得られる？
うん。私はチェックリスト以外のもんに対して言葉を持ってないんや。新しい言語を学ぶ必要があるみたいや。
ええ。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。そして私は数か月前に啓示があったからブログ投稿を書いたんやけど、私はそれを川対庭と呼ぶんや。
だから川は君が一つの駅から次へと非常に線形的な方法で行く生き方や。いくつかのねじれやカーブ、風景の変化があるけど、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規定された人生コースや。それが川や。
そして君はいつも海で終わるんや。それは引退と黄金時代と孫、それが理想的な結果や。
それから庭があって、庭はただ異なる心構えや。人生への異なるアプローチで、私がこれを書いたのは、このモデルが必要やったからで、これはよりスピリチュアルで個人的なメタファーや。
だから3ポイントや6ポイントや8ポイントの枠組み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を外そうとするよりも、私が人生について考える方法はそれは君が異なる分野を栽培してる庭のようなもんや。
そして終了目標はないやろ？庭の終了目標は何や？君がそれをして、それから終わりというようなもんじゃないやろ？一部の人々はそれをして、それからそれをただ萎れさせて、生い茂らせるんや。でも庭の要点は君がそれを栽培して、永遠に世話をすることや。そしてそれは変わることができる。時間の経過とともに進化できるんや。
ある年にはニンジンとキャベツを育てて、それから次の年には唐辛子、キュウリとトマト、その他君が欲しいものを育てることができる。鶏を得て、それから鶏を使って土を肥やす、そういうもんや。
だから君の人生のあらゆる側面、お金を稼ぐことか関係を栽培することか富と名声を築くことか、君の使命がたまたま何であっても前進することか、ゴールラインとして考えるよりも、それが川の心構えやから。君はそれを庭の心構えとして考えるんや。
この私の人生の分野は繁栄してるか？成長してるか、それとも栄養が必要か？みたいな感じで。そしてそれが私が今人生を通り抜ける方法や。そして多分それがチェックリストを与えるよりも、それは態度の変化やと感じる。それは異なる心のモデルや。
それは何かの生産ではなく経験や。それは全体的なパラダイムシフトや。
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と呼んでるんや。大きな軽率な決定をすることは許されてないけど、この庭の心構えみたいで、ただ一日の中で喜びを見つけようとするんや。
いつもすることをすぐに起きて始めない、メールをチェックして仕事に飛び込むとか。そしてそれは本当に良かった。ただ注意することが私の目標やから。今は何かを成し遂げたり、新しい趣味を見つけることになってない。
最初は新しい趣味を見つけなければならないと自分にプレッシャーをかけてて、それがストレスになってた。でもこの川の心構えがどれだけ染み付いてるかについて考えて、それは水の中を泳いでるようで、魚がいてそのメタファーは何やって感じや？水って何？みたいな。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労働倫理の心構いで非常に育てられた。つまり、母を悪く見せるつもりはないけど、ジャーナリストになりたいと覚えてるんやけど、彼女は「だめ、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」と言ったんや。私はした。彼女の言うことを聞いたんや。
でも教育者について考えるんや。私たちの聴衆の多くが教育者で、一部はK12、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。私たちがこの新しい経済で成功するなら、どういう意味か？明らかに能力が必要や。人々は物事を学ばなければならないけど、これは若い時から始まる必要があることや。
最後の質問にしよう。時間オーバーしてるから知ってる。多分それで終わろう。教育に結びつくから。
ええ。今子供がいたら、何を教えることに焦点を当てるかについてよく考えるんや。そしてコミュニケーションと境界と自己ケアと料理と関係、そういうもんに焦点を当てるやろう。
明らかに神経発達、数学と空間スキルを学ぶことはいつも利益があるんや。子供に哲学を教える2か月のコースが実際に批判的思考スキルを向上させるという研究を見たところや。
だからそういう教育パラダイムを構築できる多くの方法があるんや。でも考える主要なことは、よし、もし私たちが主に認知と認知スキル、より抽象的やSTEMベースのサービスベース経済から離れてるなら、実際にそれから離れて、共感が人間が持つ主要な提供である経験経済や意味経済により向かってるなら。
音楽スキルから他の美術、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。私がしばしば人々に言うのは、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やったということで、それが私がカメラで良くて、ポッドキャストで良い理由や。一度だけ話すかもしれない人々と話すことや。明確にコミュニケーションして、次に何をするかを理解することや。
その技能がYouTubeキャリアに転用されて、将来の運動を築く手助けをするとは全く分からなかった。でも第一原理や体現された知恵の観点で考えて、人々が互いから本当に欲しいもの、幸せで健康であるために必要なものは何か？
子供にTLC枠組みとSDTとグラッサーの選択理論を教えて、「よし、今これを川対庭の心構いで実践しよう」と言って、その周りに全体的なライフスタイル枠組みを構築するやろう。そしてもちろん、その中に入ることができる他の多くのスキル、知識、スキルがある。
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、そういうもん。君が住んでる世界やから。でもそれを超えて、最も重要なことは、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軸足を移すのを見たいということや。
特にアメリカの公教育は、子供から好奇心を教育することに本当に長けてるから。そして人工知能のようなもんの力とそれが開く可能性すべてで、誰の好奇心も完全に満たして、どこに行くかを見ない理由はない。経済的に価値があるかどうかにかかわらず、それはまだ豊かにするもんやから。
そしてプロジェクトベース学習のような技術で、教育者を取ったり、学生を取って方向に設定して、彼らが探求しようとしてるものを何でも力づけるための方法としてそれを使うことができるんや。
だからそれらは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いくつかの考えや。
希望のある実例と今後への期待
それは大好きや。そして最近この新しい学校について読んだんや。実際には新しくない。2019年からあると思うんや。Alpha Schoolと呼ばれてる。私立でかなり高いんや。年3000ドルの私立みたいで、だからあまりアクセスしやすくない。テキサスで始まって、今大都市に入ってて、基本的に子供たちは一日2時間AIと過ごして、それから残りの日をプロジェクトベースの活動をして、他の学生と交流するだけで過ごすんや。
データは有望に見えたけど、AIを個人化された学習に使うアイデアが好きや。ある学生は8年生の数学、10年生の歴史、9年生の英語にいるということで、本当に自分のペースで進むんや。
人がいない中国で展開された完全なAI学校について聞くと心配になるんや。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。でもアルファ学校は、明らかにアクセスしやすくないけど、私たちが物事を理解しようとしてて、出てくる新しいモデルがあって、時間の経過とともにそれらが実際にどれだけ効果的かの指標を得るかもしれないという希望を与えてくれると思う。
絶対に。
デイブ、これは素晴らしかった。すべてのエピソードを終わらせるんや。これを言ったとは思わない。私たちはそれをピットとピーチと呼んでるんや。これは私のパートナーと私の、彼が子供たちとの夕食で教えてくれたもんで、彼は「今日の最高と最低は何やった？君のピットとピーチは？」と言うんや。そして私たちはこれを個人的な注意として好んでするんや。
君の一日である必要はない。君の週や年やろう。ただ共有したい何かや。
私が説明してるから最初に行くと思う。だから私が言うのは、現在私はロサンゼルスにいて、親しい友人と同僚を訪問してて、最近赤ちゃんを産んだ友人を訪問するためにタホに行こうとしてるんや。彼女がしばらく妊娠しようとしてたから、それは本当に美しく見える。そして私は彼女が母親としてのこの新しい人生の役割にいるのを見ることに興奮してるんや。私が旅行して楽しむ友人として知ってるだけで、この新しい役割で彼女を見ることが本当に興奮させるから、それを楽しみにしてるんや。
私のピットは昨夜LAで津波警報が出て、眠れなかったことや。津波が来て避難しなければならないと思った。だから私はかなり心配してて、ただ必死にリフレッシュしてニュースをチェックして、レンタカーで津波から逃げようとする場所について考えてたんや。
だからそれは少し怖かったけど、明らかに私たちは大丈夫や。
デイブ、行きたい？それともキム？
もちろん、行けるで。だから私のピーチは今、脱労働経済学の枠組みを完成させたことや。一生懸命取り組んでて、6つの部分を出して、本のためのドレスリハーサルのようなものをすることやった。ブログシリーズや。本は『The Great Decoupling』と呼ばれる予定や。
だから数週間脳を休ませて、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。回復はかなり進んでるけど、好むように本当にフルエネルギーとトレーニングと運動に戻る前に、もう3から6か月必要や。
でもポジティブな面は、6か月前や1年前よりも良い状態にあることや。ええ、それが私についてや。
ええ、私たちは燃え尽き症候群についてたくさん話した。それは私が苦労したもんで、それに対処するためにいくつかの代替的アプローチを取ったことがあるんや。だから確かにそれに関連できる。
3から6か月残ってることをどうやって知るか聞かなければならない。
たくさん、たくさんの研究や。かなり標準的な再調整文献や。ポストCOVID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、そういうもんや。だから研究分野から理解してると確信するように、何を探すかを知ってるときは、実際にかなりよく研究されてるんや。
ええ、多分私は調べる必要がある。
だから私のピットは、私は運動を身体的・精神的健康調整として使うんや。そして私の臀部に3つの異なる裂傷があるけど、実際には私の腰や。そしてそれを滑液包炎として治療してきたけど、滑液包炎ではなかった。そして私の理学療法士は「これは最初から滑液包炎ではない」と言ってた。医者は彼女を信じなかった。
だから私たちは最終的にMRIを取って、それはただ、手術を受けなければならないことや。手術を受けるまで良くならない。かなり大きな手術で、したくないんや。だからもしそれをしないなら痛み続けるし、するなら数か月間ダウンするという、便器の渦巻きを常に回ってるんや。それが私のピットやった。老化する身体の現実や。
そして実際に私のピットは、この会話と庭のメタファーが、学界を離れてから私の人生で起こってることを再構成するのに本当に助けになってることや。ジェシカと起業的使命で参加して、今まで一度もしたことのないもんとは本当に異なることをして、今も今まで一度もしたことのないもんとは本当に異なる何かをしてるんや。
そしてこの庭のメタファーが好きで、輪作のようやなと。私の庭でいつも同じニンジンが育つ必要はない。ニンジンが土から特定のものを浸出させてるかもしれないし、私が選んだ人生、職業人生は私の魂を非常に浸出させてたから、私にはそのメタファーがなかっただけで、それから君がそれを言って、すまないけど脱労働経済学について考えるのを止めて、私について考え始めたんや。
すべて私についてで、わあ、ええ、作物を輪作する必要があったんやと言ったようなもんや。それが今私がしてることや。
そしてそれは本当に良い感じや。だからありがとう。
素晴らしい。それが終わる素晴らしい方法や。ありがとう、デイブ。そして君の本をもう一度宣伝したいんや。タイトルを言って、いつ出るか、どこで見つけられるかを教えてもらえる？
ええ。だからタイトルは『The Great Decoupling』や。
そして実際には移行の種類のフィクション版である『The Last Worker』と呼ばれるコンパニオンがあるんや。それらはほぼ完成してる。まだリリース日はない。でも私のソーシャルメディアのどれかをフォローしてもらえれば、それはすべて私のリンクツリーにある。ショーノートで見つけられる。
予約注文リストやそういうもんがあるとすぐに、ほぼどこでも発表するやろう。でも来年の早い時期、遅くとも来年の中期を目指してるんや。
素晴らしい。私は絶対読むで。この分野で君がしてることすべてに感謝するし、君から多くを学んだし、私たちのリスナーも何かを学んでることを願ってる。そして私たちはきっとある時点で君を戻すことになるやろう。
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。この会話を楽しんでもらえたなら、ショーをフォローして、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人や同僚とシェアしてほしい。本当に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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