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こんにちは。本日はダニエル・サスキンドをお迎えできて大変嬉しゅうございます。ダニエル・サスキンドさんはロンドンのキングス・カレッジの経済学研究教授で、オックスフォード大学の倫理とAI研究所の上級研究員でもあります。彼は私の大好きな本の一つ、まだ読んでへんかったら是非読んでほしいんですけど、『仕事のない世界』の著者です。
新しい本も出されたんですよね。新しい本のタイトルは何でしたっけ?『成長、清算』『成長、清算』ですね。今日の午後にその話をされたそうです。彼はハーバード大学のケネディ奨学生でもあり、イギリス政府の首相戦略室や内閣府、ダウニング街10番地の政策部門など、数々の要職を務めてきはりました。
これから40分ほど、彼が取り組んできたことの概要についてお話しいただき、その後、皆さんと一緒に少しファイアサイドチャットをして質疑応答の時間を設けたいと思います。ということで、ダニエルさん、ようこそ。ロンドンからはるばるお越しいただき、ありがとうございます。
時差ボケはあんまりひどくないですか?
そうでもないです。厳しい質問で目が覚めそうです。
そうですか、素晴らしい。
では、ありがとうございます。お招きいただき光栄です。皆様と一緒に『仕事のない世界』についてお話しできることを大変嬉しく思います。まず、1890年代の大糞便危機という話から始めたいと思います。
これは全く予想外の出来事ではありませんでした。しばらくの間、ロンドンやニューヨークのような大都市では、馬が最も人気のある交通手段でした。何百頭、何千頭もの馬が、キャブ、荷車、荷馬車など、様々な乗り物を街中で引っ張っていたんです。そして、これらの馬と一緒にやってきたのが糞便でした。それもたくさんの。
熱心な衛生官が、ニューヨーク州ロチェスターで働いていたんですが、彼の計算によると、その都市の馬だけで、1エーカーの土地を175フィート、つまりピサの斜塔とほぼ同じ高さまで覆うほどの量の糞便を生み出していたそうです。当時の人々は、この計算を元に、避けられない糞便だらけの未来を想像したっていうのは有名な話ですね。
ニューヨークのある評論家は、糞の山がすぐに3階建ての窓の高さにまで達すると予測しました。ロンドンのある記者は、20世紀半ばまでに、街路が9フィートの糞に埋もれると言いました。政策立案者たちは何をすべきか分からなかったって言われてます。馬を街から追い出すことはできませんでした。経済的に重要すぎたからです。
でも、この話には意外な展開があるんです。結局、政策立案者たちが心配する必要はなかったんです。1870年代に最初の内燃機関が作られ、1880年代には最初の自動車に搭載されました。そしてその数十年後、ヘンリー・フォードがモデルTを大量生産し始めました。
車が大衆のものになったんです。1912年までに、ニューヨークには馬よりも車の方が多くなりました。その5年後、最後の馬車鉄道がその都市で廃止されました。大糞便危機は終わったんです。
この「馬のたとえ話」は、エリザベス・コルバートがニューヨーカー誌で呼んだように、長年にわたって何度も語られてきました。多くの場合、馬の衰退は楽観的な光の中で描かれ、技術の勝利の物語として語られてきました。
でも、この人、ワシリー・レオンチェフにとっては、同じ出来事がはるかに不穏な結論を示唆していました。レオンチェフはロシア系アメリカ人の経済学者で、1973年にその業績でノーベル賞を受賞することになる人物です。彼が見たのは、内燃機関という新しい技術が、何千年もの間、経済生活の中心的な役割を果たしてきた動物を、いかにして片隅に追いやってしまったかということでした。
そして1980年代初頭の一連の論文で、彼は現代経済思想の中で最も悪名高い主張の一つを行いました。技術進歩が馬に対して行ったことを、最終的には人間に対しても行うだろうと彼は言ったんです。つまり、私たちを仕事から追い出すということです。馬にとっての車やトラクターが、私たちにとってのロボットやコンピューターになるだろうと。
今日、世界は再びレオンチェフの恐怖に捉えられています。アメリカでは約30%の労働者が、自分の仕事が生涯の間にロボットやコンピューターに置き換えられる可能性が高いと考えています。イギリスでは、同じ割合の人々が今後25年以内にそうなると考えています。今日お話ししたいのは、なぜこういった恐れを真剣に受け止める必要があるのか、その理由を説明することです。必ずしもその内容ではありませんが、その精神の特定の側面は真剣に受け止めるべきだと思うんです。
21世紀には、全ての人々のために十分な高給の仕事があるでしょうか? これは私たちの時代の大きな問いの一つだと思います。そして今日お話ししたいのは、なぜこの技術的失業の脅威をもっと真剣に受け止める必要があるのか、その理由を説明することです。特に6つの異なることをお話ししたいと思います。
まず、自動化不安の歴史について少し説明したいと思います。技術が仕事に与える影響を心配するのは、今回が初めてではありません。2つ目は、技術全般について少しお話ししたいと思います。3つ目は、特に人工知能という一つの技術についてもう少し詳しくお話ししたいと思います。
この1年ほどの間に人々の想像力を本当に捉えてきた技術です。確かに過剰な期待や興奮もあったと思いますが、その下で何か面白いことが起こっています。そして、それが何なのか、なぜ仕事の未来を考える上でそれほど重要なのかを少し時間をかけて探っていきたいと思います。そして、なぜこの仕事の世界における技術的な課題を真剣に受け止める必要があるのか、その理由を説明したいと思います。
ここ数ヶ月、特に技術に関して非常に人気が高まってきたテーマについて説明したいと思います。それは、技術を抑制しようとするのではなく、むしろ良い仕事を守り、それを損なわないような技術を追求するよう、技術の方向性を変えるべきだというものです。それについて少し考えを共有したいと思います。
最後に、仕事が少ない世界で直面する3つの大きな問題について説明し、それらにどう対応すべきか、私の考えを説明したいと思います。
まず、経済史からお話しします。経済成長は非常に最近の現象です。実際、人類が存在してきた30万年のほとんどの間、経済生活は比較的停滞していました。
しかし、ここ数百年の間に、ご覧のように、その経済活動は爆発的な終わりを迎えました。1人当たりの生産量は約13倍に増加し、世界の生産量はほぼ300倍にロケットのように上昇しました。人類の存在を1時間だとすると、ここで起こったことのほとんどは、最後の0.5秒くらい、文字通り目をまばたきする間に起こったようなものです。
そして、この経済的な躍進を率いたのはイギリスでした。1760年頃から、現在では産業革命として知られる時期に、他の国々を圧倒的に引き離していきました。その後の数十年間で、新しい機械が発明され、使用されるようになり、それによって商品の生産方法が大幅に改善されました。これらの技術によって、製造業者はこれまでにない生産性で操業できるようになりました。つまり、はるかに少ない投入で、はるかに多くのものを作れるようになったんです。
そして、ここ、近代経済成長の始まりに、私たちは自動化不安の起源も見出すことができます。人々は、これらの機械を使ってより多くのものを作ることが、同時に自分たちの仕事への需要を減らすことにもつながるのではないかと心配し始めたんです。自動化が仕事を奪うという不安は、抗議や反対の声となって噴出しました。
産業革命の間、イギリスでは、いわゆるラッダイトと呼ばれる人々による技術破壊行為が広く行われました。1812年、イギリス議会は「靴下編み機等破壊法」という法律を可決せざるを得なくなりました。機械を破壊することは死刑に値する犯罪となり、実際に何人かの人々が機械破壊の罪で起訴され、処刑されたんです。
重要なのは、この自動化不安が17世紀と18世紀に限定されたものではなかったことです。その後も現在に至るまで続いています。ここ数年、自動化の脅威に関する本や記事、レポートが多数出されています。しかし、1940年代の時点で既に、技術的失業に関する議論は当たり前のものとなっており、ニューヨーク・タイムズは「古い議論」と呼んでも差し支えないと感じていました。
実際、1920年以降のほぼ全ての10年間で、ニューヨーク・タイムズにこの技術的失業の脅威に何らかの形で言及する記事を見つけることができます。しかし、これが重要なポイントなんですが、これらの新技術が引き起こす経済的損害に関する不安のほとんどは、結果的に的外れだったことが判明しています。
過去数百年を振り返ってみると、技術進歩が永続的に失業者を大量に生み出すという主要な恐れを裏付ける証拠はほとんどありません。確かに、労働者は新しい技術によって仕事を失いましたが、最終的には、ほとんどの人が新しい仕事を見つけました。
そこで本当に興味深い問題は、なぜなのか、ということです。なぜ、過去において、多くの人々の恐れにもかかわらず、技術進歩は多くの人々が心配したような大量失業につながらなかったのでしょうか? そして、その答えは、過去数百年間に実際に起こったことを振り返ってみると、仕事に対する技術進歩の有害な影響、つまり私たちの不安な祖先たちを本当に悩ませていたものは、物語の半分に過ぎないということです。
確かに、機械は特定の仕事や活動を行う上で人間の代わりとなりました。しかし、機械は人間を単に代替しただけではありません。まだ自動化されていない他の仕事や活動において、機械は人間を補完する役割も果たしたんです。これにより、まだ自動化されていない仕事をするために、人間への需要が増加したんです。
そして、この補完する力こそが、しばしば忘れられがちですが、様々な方法で働き、まだ自動化されていない仕事をするために、人間への需要を再び増加させたんです。この補完する力は、先ほど言ったように、様々な方法で働きます。より詳しく知りたい方は、『仕事のない世界』という本を読んでみてください。
この補完する力が、置き換えられた労働者への需要を増加させる様々な方法について詳しく説明しています。しかし、ここで重要なのは、有害な代替する力と有益な補完する力をはっきりと区別することが、過去の自動化に対する不安がなぜしばしば的外れだったのかを説明するのに役立つということです。
つまり、これらの2つの基本的な力の衝突において、私たちの祖先は単に間違った勝者を選んでしまったんです。彼らは繰り返し、その有益な補完する力を完全に無視するか、あるいはそれが有害な代替する力に圧倒されてしまうと想像しました。そして、そのために人間の仕事に対する需要が残ると、彼らは繰り返し過小評価してしまったんです。
大体において、人間を雇用し続けるのに十分な仕事はいつもあったんです。これが背景であり、今日の技術が仕事に与える影響を考える上で重要な背景だと思います。そして今から、その背景を踏まえた上で、技術について少し考えてみたいと思います。
毎日のように、最近まで人間だけができると思われていた仕事や活動を担うシステムや機械の話を耳にします。医療診断を行ったり、車を運転したり、法的契約書を作成したり、建物を設計したり、音楽を作曲したり、ニュース記事を書いたりするんです。本日の時間的制約を考えると、現在起こっている技術進歩について私が考える一般的な方法に焦点を当てたいと思います。
機械が明らかに過去よりも多くのことができるようになっているにもかかわらず、まだ全てのことができるわけではありません。その有害な代替する力にはまだ明らかに限界があるんです。問題は、これらの機械ができることとできないことの境界線が不明確で、常に変化しているということです。そのため、機械の能力の新しい限界を見極めようとする本や記事、レポートがたくさん出ています。
そして、それらは様々なアプローチを使用しています。一つは、自動化が困難な特定の能力を特定しようとするものです。例えば、新しい技術は社会的知性を必要とするタスクの遂行に苦労するという一般的な発見があります。つまり、対面でのやり取りや共感的なサポートなどです。1980年から2012年のデータを見ると、高レベルの人間同士のやり取りを必要とする仕事は、アメリカの労働力の割合として約12%増加しています。
能力を特定する方法とは全く異なるアプローチとして、タスク自体を見て、特定のタスクや活動に機械が扱いやすいまたは扱いにくい特徴があるかどうかを問うというものがあります。例えば、目標を定義するのが簡単で、その目標が達成されたかどうかを判断するのが簡単で、システムが学習するためのデータがたくさんあるようなタスクであれば、それは恐らく自動化できるタスクだと言えるでしょう。
猫を識別するのは良い例です。目標は単純です。これは猫ですか?という質問に答えるだけです。システムが成功したかどうかを判断するのは簡単です。はい、確かにこれは猫です。そして、インターネット上には驚くほど多くの猫がいます。なんと65億枚の猫の写真がインターネット上にあるそうです。
しかし、機械の限界を明確にしようとする、つまり自動化が困難な能力を特定したり、自動化が困難な特定のタスクを特定したりするこれらの方法の明らかな問題点は、どんな結論に達しても、すぐに時代遅れになってしまうということです。これらの境界線を特定しようとする人々は、スコットランドのフォース橋を塗る伝説の画家のようなものです。この橋は非常に長いので、一端まで塗り終わった頃には、もう反対側の塗装が剥がれ始めているので、すぐにまた塗り直さなければならないと言われています。
今日の機械ができることについて、合理的な説明を考え出すのに時間をかけすぎると、完成する頃には、もう一度やり直して調整しなければならない可能性が高いんです。だから私は、技術について考えるより良い方法は、そして私の仕事ではこの方法を使っていますが、特定の限界を特定しようとする欲求を抑え、より深い傾向を見ようとすることだと思います。
そうすると、機械が将来的に何ができるようになるかを正確に言うのは非常に難しいですが、今できること以上のことができるようになるのはほぼ確実だということが分かります。時間が経つにつれて、機械は徐々にではありますが、確実に、現時点では人間だけができるタスクや活動をより多く担うようになっていくでしょう。
今日の任意の技術を見てみましょう。ノートパソコンを開いたり、スマートフォンを開いたりしてみてください。それが、その技術が最も悪い状態なんです。そして、私はこの一般的な傾向をタスク侵食と呼んでいます。人間が仕事をする際に依存する3つの主要な能力、つまり物理的な世界に関わる手作業能力、思考や推論の能力である認知能力、感情や情動の能力である情動能力を見ると、機械がこれらの能力を必要とするタスクや活動を徐々にではありますが、確実に侵食していっているのが分かります。
私の著作を見ていただければ、このタスク侵食のプロセスが進行中であることを示す何百もの例が見つかると思います。ただし、私の著作で挙げている例や、今週の読書資料で読んだ例は、網羅的なものではないということを覚えておくことが重要だと思います。印象的な例がいくつか欠けているかもしれませんし、数年後には、かなり陳腐に見えるものもあるでしょう。また、企業が主張することを鵜呑みにすべきではないと思います。
時として、企業の真剣な野心や成果を、マーケターが誇張しようとしているだけの挑発的な主張と区別するのは難しい場合があります。私にとって、最後の一押しとなったのは、クリスマスに誰かが人工知能搭載の歯ブラシが欲しいかと尋ねてきたときでした。歯を磨くのにどれだけの知能が必要なのか、よく分かりませんが。
しかし、ここでの一般的なポイントは、特定の省略や誇張に長く固執していると、より大きな全体像を見失ってしまうということです。つまり、これらの機械が徐々にではありますが、確実に、過去には人間のかなり豊かな能力を必要としたタスクや活動をより多く侵食しているということです。
経済学者は、どんな経験的な規則性でも法則や規則と呼ぶことには非常に慎重ですが、私はこのタスク侵食のプロセスが、歴史的現象としてほぼ法則に近いものであることが証明されていると思います。大惨事がない限り、これは続く可能性が非常に高いでしょう。そして、これが技術全般について考える最も価値のある方法だと私は考えています。
しかし、ここで特に一つの技術、つまり人工知能に焦点を当てたいと思います。なぜなら、この分野で本当に興味深いことが起こっていると思うからです。そして、それが何なのか、なぜ仕事の未来を考える上でそれほど重要なのかを説明するのに少し時間をかけたいと思います。そうすることで、なぜ仕事の世界におけるこれらの自動化の課題をより真剣に受け止める必要があるのか、その理由を説明するのに役立つと思います。
そして、私が話したい物語は、私が第一波の人工知能と呼ぶものから始まります。第一波は1980年代に起こりました。1980年代は、私の父、つまり私が最初に書いた『プロフェッションの未来』という本の共著者が、オックスフォードで人工知能と法律に関する博士論文を書いていた時期です。
つまり、ほぼ40年前に、彼は既に法的問題を解決できるシステムの構築を試みていたんです。そして、1986年にイギリスで非常に興味深いことが起こりました。潜在的損害法という非常に難しい法律が可決されたんです。そして、当時、この非常に特殊な法律について世界で最も詳しい専門家が、フィリップ・キャッパーという人物だったことが分かりました。
そして偶然にも、フィリップは私の父が博士課程を行っていたオックスフォードの法学部の学部長だったんです。フィリップは父のところに来て、「これは馬鹿げている。この法律が自分に適用されるかどうかを知りたい人は誰でも、私のところに来なければならない」と言いました。そこで彼は、「一緒に力を合わせて、私の専門知識に基づいたシステムを構築し、人々が私のところに来る代わりに使えるようにしよう」と提案したんです。そして、それが実現したんです。
1986年から1988年にかけて、彼らは法律分野で世界初の商用人工知能システムの開発に取り組みました。これが、彼らが構築したシステムのホーム画面デザインです。父は1980年代にはこれがクールなスクリーンデザインだったと言い張っていますが、私はそれを完全に信じているわけではありません。彼らが直面していたものの一端を示すために、法律からの抜粋を紹介します。
「この法律の第2条は、この条が適用される訴訟には適用されない」。これは比較的理解しやすい法律の一部です。面白いのは、彼らがこれをフロッピーディスクの形で出版したことです。当時、フロッピーディスクは本当にまだ柔らかかったんです。基本的に、彼らが一緒にやったのは、非常に大きな決定木を構築することでした。イエスかノーの質問に答えると、文字通り何百万もの枝を持つ木を通り抜けていくんです。父と彼の同僚たちがコンピューターサイエンス研究室で手作業で丹念に作り上げたものです。
興味深いのは、彼らがこれを法律の分野だけでなく、当時の人工知能の一般的なアプローチとしてやっていたことです。最初、父のような多くの人工知能研究者は、特定のタスクを実行する機械を構築するには、人間がそのタスクをどのように実行するかを観察し、それを模倣する必要があると考えていました。
人間の脳の実際の構造を再現しようとした人もいました。他の人々はより心理学的なアプローチを取り、人間が従事しているように見える思考や推論のプロセスを再現しようとしました。3つ目は、人間が従っているように見えるルールを引き出そうとするものでした。しかし、これらの様々な努力の中で、人間は何らかの形で機械の行動のテンプレートを提供していたんです。
興味深いのは、結局のところ、人間をモデルにして機械を構築するというアプローチは本当には成功しなかったということです。1980年代の初期の楽観主義と熱意にもかかわらず、人工知能には本当に大きな進歩はありませんでした。そして、皆さんの多くがご存知のように、1980年代が終わり1990年代が始まると、人工知能への研究的関心、資金提供、基本的に進歩が枯渇してしまいました。
そして、人工知能の冬と呼ばれる時期が始まり、この分野ではほとんど進歩が見られませんでした。そして、多くの希望を抱かせた人工知能の第一波は、実際には失敗に終わったんです。
転機は1997年に訪れます。そして、それは皆さんの多くがよくご存じの瞬間です。これは、当時世界チェスチャンピオンだったガリー・カスパロフが、IBMが所有するディープ・ブルーというシステムに負けた時のことです。
これについて本当に興味深いのは、1980年代に戻って、父や彼の同價たちに「こんなことが可能になると思いますか?」と聞いたとしたら、そして覚えておいてください、彼らは当時、人工知能について考えていた中で最も開かれた心を持ち、最も野心的で進歩的な人々の一部だったんですが、もし「こんなことが可能になると思いますか?」と聞いたら、彼らは断固として「絶対に無理だ」と言ったでしょう。
そして、彼らが「無理だ」と言った理由が非常に重要です。彼らが「無理だ」と言った理由は、当時、彼らが第一波の考え方を持っていたからです。つまり、人間の専門家を上回るシステムを構築する唯一の方法は、人間の専門家と一緒に座って、その人間の専門家に、解決しようとしている問題をどのように解くのかを説明してもらい、そしてその人間の説明をシステムが従うべき一連の指示やルールに落とし込むことだと考えていたんです。
しかし、ここに問題があります。ガリー・カスパロフはこの問題の良い例なんです。カスパロフと一緒に座って、「チェスがそんなに上手な理由を教えてください」と言っても、彼はいくつかの賢い序盤の動きやエンドゲームの戦略を教えてくれるかもしれません。チェスファンの方々はご存知だと思いますが、彼は本やオンラインチュートリアルでそういったことをしています。
でも結局のところ、彼は説明に苦労するでしょう。彼は「直感的な反応、本能、直観、判断力、創造性、直感などが必要だ」といったことを言うでしょう。つまり、「チェスがそんなに上手な理由を正確に説明することはできない」と言うでしょう。そして、それが父や彼の同僚たちがこのようなことは絶対に自動化できないと考えた理由だったんです。
人間が自分のタスクの遂行方法を明確に説明できないのなら、機械に従わせるための一連の指示をどこから書き始めればいいのでしょうか? 彼らはそう心配していたんです。しかし、彼らが予想していなかったこと、彼らが犯した間違いは、その後の数十年間に起こる処理能力の驚異的な成長を予想しなかったことでした。
ここでは、処理能力の指標として1秒あたりの計算量を使っています。1850年から1950年の間はあまり変化がありません。1950年になってようやく、処理能力が比較的線形に増加し始めたように見えます。もちろん、これは処理能力の線形な増加ではありません。縦軸は対数軸になっています。
一段上がるごとに処理能力が10倍増加しているんです。これは処理能力の爆発的な成長を示しています。これは、1980年代の父や彼の同僚たちが全く予想していなかったことなんです。ガリー・カスパロフがディープ・ブルーと対戦した時点で、そしてこれは25年以上前のことですが、ディープ・ブルーは既に1秒間に3億3000万手を計算していました。
ガリー・カスパロフは、せいぜい1回の手番で110手を頭の中で考えられるだけでした。彼は、圧倒的な処理能力と膨大なデータ保存能力によって完全に圧倒されてしまったんです。そして、これが重要なポイントですが、ガリー・カスパロフがチェスをそんなに上手にプレイする方法を明確に説明できなかったことは、全く問題ではありませんでした。
システムは根本的に異なる方法でタスクを実行できたので、それは重要ではありませんでした。カスパロフの思考プロセスを再現したり、彼の推論を真似たりする必要はなかったんです。このディープ・ブルーの結果は実用的な勝利でしたが、同時にイデオロギー的な勝利でもありました。その時点までのほとんどの人工知能研究者を純粋主義者と考えることができます。彼らは人間が知的に行動する様子を綿密に観察し、それに似た機械を構築しようとしていました。
しかし、それはディープ・ブルーの設計方法ではありませんでした。その開発者たちは、人間のチェスプレイヤーの解剖学を模倣したり、彼らが行う推論や特定の戦略を真似したりしようとはしませんでした。むしろ、彼らは実用主義者だったんです。人間が行うと知能を必要とするタスクを取り上げ、それを根本的に異なる方法で実行する機械を構築したんです。
そして、それこそが私の見解では、人工知能を冬の時代から脱出させたものなんです。私はこれを実用主義革命と呼んでいます。そして、この実用主義的精神で構築されたシステムの世代が現れました。人間とは全く異なる機能を持つように設計され、タスクをどのように実行するかではなく、どれだけうまく実行するかによって判断されるんです。
ご存知の方も多いと思いますが、機械翻訳の進歩は、才能ある翻訳者を模倣するシステムを開発することからではなく、企業が何百万もの人間が翻訳したテキストをスキャンして、独自に対応関係やパターンを見つけ出すことから生まれています。同様に、機械は人間の視覚を模倣することによってではなく、過去にラベル付けされた何百万もの写真を検討し、それらと問題の特定の写真との類似点を探ることによって、画像を分類することを学びました。
これは実用的な観点からも経済的な観点からも興味深いです。なぜなら、私が本当に興味を持っているのは、経済学の文献が、私の見解では、機械の能力を系統的に過小評価してきたという点だからです。車の運転、医療診断、一瞥しただけで鳥を識別するという
タスクに共通するものは何でしょうか? これらは全て、つい最近まで、有力な経済学者たちが簡単には自動化できないと言っていたタスクです。しかし今日では、それら全てが可能になっています。
ほとんどの主要な自動車メーカーが自動運転車プログラムを持っており、医療問題を診断できる無数のシステムがあり、コーネル大学鳥類学研究所が開発したアプリは、一瞥しただけで鳥の種類を教えてくれます。
何が間違っていたのでしょうか? これらの経済学者たちは純粋主義者で、機械が人間を上回るためには、人間の思考や推論の方法をコピーしなければならないと信じていたんです。機械ができないタスクを決定しようとしたとき、彼らは機械にタスクを実行させる唯一の方法は、人間と一緒に座り、そのタスクをどのように実行するかを説明してもらい、その人間の説明に基づいて機械が従うべき一連の指示を書くことだと想像していました。
そして、ほとんどの人間がこれらのことをどのように行うかを説明するのが非常に困難であるため、これらの種類のことも自動化できないと考えられていたんです。そして、これは私の仕事の中で最も重要なアイデアの一つ、そして今日皆さんと共有したい最も重要なアイデアの一つにつながります。それは、私が人工知能の誤謬と呼ぶものです。
仕事の未来に関する多くの一般的な論評や、より専門的な分析にもこれが見られます。それは、人間と同等かそれ以上のレベルでタスクを実行するシステムを開発する唯一の方法は、何らかの形で人間がそのタスクを実行する方法をコピーすることだという誤った仮定です。40年前の人工知能の第一波の時代にはそうだったかもしれませんが、もはやそうではありません。
では、実際の例を挙げてみましょう。もし専門家の聴衆、医師、弁護士、会計士、建築家に話しかけたら、彼らはこう言うでしょう。「ダニエル、それは全て非常に興味深いけど、あなたは分かっていない。私の仕事には判断力が必要なんだ。そして、判断力は機械には絶対にできないものだ」と。
そこで私は、「機械が判断力を発揮できるかどうか」という質問は、私が説明した技術発展を踏まえると、間違った質問だと言います。実際、より重要な質問が2つあります。1つ目は、「判断力は何の問題に対する解決策なのか?」です。なぜ人々は医師や弁護士や会計士や建築家などのところに行って、「あなたの判断が必要です。判断を下してください」と言うのでしょうか? その質問への答えは、不確実性があるからだと思います。
事実が不明確で、情報があいまいで人々が何をすべきか分からないとき、彼らは同胞である人間のところに行って、「あなたの判断が必要です。おそらくあなたの経験に基づいて、この不確実性を理解する手助けをしてください」と言うんです。だから、本当に問うべき興味深い質問は、「機械は判断力を発揮できるか」ではなく、「機械は人間よりも上手に不確実性に対処できるか」なんです。そして、その質問への答えは、ご存じの方も多いと思いますが、もちろんできるんです。
それこそが機械が非常に得意とすることです。機械は私たちよりもはるかに大量のデータを扱い、私たちが単独では全く理解できないような方法でそれを理解することができるんです。その良い例が、ここ数年で開発された医療診断システムです。
これはスタンフォードで開発されたもので、ほくろが癌かどうかを一流の皮膚科医と同じ精度で判断できます。どのように機能するのでしょうか? それは人間の医師の判断をコピーしようとしているわけではありません。医学については全く理解していません。代わりに、14万件ほどの過去の症例のデータベースを持っており、そのデータベースにパターン認識アルゴリズムを走らせ、それらの症例と問題のほくろの写真との類似点を探しているんです。
再び、人間とは全く異なる方法でタスクを実行しているんです。そして、これが重要なポイントですが、人間の医師が医療診断をどのように行うかを明確に説明するのに苦労するかもしれないということは問題ではありません。人間が非常に複雑で微妙な物事をどのように行うかを説明できないという事実は、多くの人々が過去に考えていたよりも、自動化の障害になることがはるかに少ないことが分かったんです。
機械は考えることができるのか? 哲学的な観点からは、この質問が好きです。しかし、より実用的な観点からは、それはあまり有用な質問ではないと思います。なぜそう思うのかを理解するために、IBMが所有する別のシステム、ワトソンについて考えてみましょう。このシステムの有名な功績は、アメリカのクイズ番組「ジョパディ!」に出場したことです。
2011年、ワトソンは「ジョパディ!」で人間のチャンピオン2人を打ち負かしました。これが好きなんですが、特に気に入っているのは、ワトソンが「ジョパディ!」で勝利した翌日、ウォール・ストリート・ジャーナルが「ワトソンは自分が『ジョパディ!』で勝ったことを知らない」というタイトルで、偉大な哲学者ジョン・サールの素晴らしい記事を掲載したことです。
そしてそれは完全に正しいです。全くその通りです。ワトソンは興奮の叫び声を上げませんでした。両親に電話をかけて良い仕事をしたと言うこともありませんでした。いわゆるパブに飲みに行きたいとも思いませんでした。このシステムは人間の参加者の思考方法や推論の仕方をコピーしようとしていませんでしたが、それは問題ではありませんでした。
それでも人間を上回ったんです。私は自分の著作の中で、これを「ますます能力の高まる非思考型機械」と呼んでいます。そして、これこそが第二波の人工知能の本質だと思います。現在、私たちはその中にいるんです。処理能力、データ保存能力、アルゴリズム設計における驚異的な進歩を利用して、人間が行う場合には非常に微妙な能力を必要とするかもしれないタスクを、根本的に異なる方法で実行するシステムや機械です。
その結果、実際には、判断力や創造性、さらには共感といった微妙な能力を必要とするために手が届かないと思われていた活動の領域全体が、実はそうではないことが分かってきたんです。これらの活動のますます多くが手の届く範囲内にあります。そして、それは仕事について考える上でかなり重要な意味を持つと思います。
そして、それらの意味について少し時間をかけて考えてみたいと思います。現時点での課題、つまり今後5年から10年の課題は、技術進歩によって仕事が全くなくなるという課題ではないと私は考えています。課題は、仕事はあるものの、様々な理由で人々がその仕事をすることができないということです。
これが、現在そして中期的な労働市場における技術進歩による課題を考える上で有用な見方だと思います。摩擦的技術的失業と言えるでしょう。そして、先ほど言及した2つの力を再び考えると、今後10年ほどは、ほとんどの経済において、労働者を置き換える有害な代替力は、他の場所での労働需要を高める有益な補完力に圧倒されると思います。
しかし、その需要が高まる仕事が、ますます多くの労働者の手の届かないところにある可能性がある理由が3つあります。そして、それらについて簡単に説明したいと思います。1つ目の理由は、私が「スキルのミスマッチ」と呼んでいるものです。置き換えられた労働者が、技術進歩によって生み出された新しい仕事をするためのスキルを単に持っていないという状況です。
これは摩擦的技術的失業の最も馴染み深い理由だと思います。これについてはこれ以上詳しく説明しません。2つ目の理由は、私が「場所のミスマッチ」と呼んでいるものです。置き換えられた労働者が、仕事が生み出されている特定の場所に偶然住んでいないという状況です。インターネットの初期の頃、場所に関するこういった心配はもはや重要ではなくなるかもしれないと思われた時期があったことを覚えておく価値があります。
人々は「距離の死」や「世界は平らだ」といったことを話していました。しかし実際には、今日の仕事探しにおいて、あなたが住んでいる場所はこれまで以上に重要になっています。3つ目のミスマッチ、そしてこれは私たちが最も考える時間を割いていないものの一つだと思いますが、私はそれでも重要だと考えているのが、「アイデンティティのミスマッチ」です。
これは、置き換えられた労働者が特定の仕事に根ざしたアイデンティティを持っており、そのアイデンティティを守るために失業状態にとどまることを厭わないという状況です。例えば、ここアメリカの成人男性で、新しい技術によって従来の製造業の仕事から置き換えられた人々を考えてみてください。
こういった男性の中には、残念な言い方ですが、いわゆる「ピンクカラー」の仕事に就くくらいなら、全く働かない方がましだと考える人もいるでしょう。「ピンクカラー」という言葉は、自動化が最も難しい仕事の多くや、将来的に雇用の成長が予想される仕事の多くが、不釣り合いに女性によって行われているという事実を表現するために使われる言葉です。
アメリカでは、幼稚園や保育園の教師の97.7%が女性で、看護師の92.2%、ソーシャルワーカーの82.5%が女性です。こういったミスマッチは、中期的に技術が仕事に与える影響を考える上で、より切迫した課題だと私には思えます。
しかし、21世紀をさらに先まで見通すと、2つ目のタイプの技術的失業が出現する可能性があります。それは単純に仕事が全くない状況です。これはもはや摩擦的技術的失業ではなく、構造的技術的失業です。
そして、これはあまり心地よい考えではありません。この考えは正しいのでしょうか? 数世紀にわたる根本的な技術変化の後でも、人間が行う仕事がまだ十分にあるという事実はどうでしょうか? それは人間の仕事に対する需要が常に十分にあることを示しているのではないでしょうか? 今週の読書リストに載っている本の中で私が主張しているのは、その答えは「いいえ」だということです。
その根本的な理由は、タスク侵食のプロセスにあります。先ほど言及した2つの力について考えると、タスク侵食が続くにつれて、有害な代替力がますます強くなることは間違いありません。労働者は、多くの人々が過去に可能だと考えていたよりも広範囲のタスクや活動から置き換えられることになるでしょう。
しかし、なぜ私たちは過去300年ほどそうしてきたように、単純にその有益な補完力に頼ることができないのでしょうか? その答えは、私の見解では、タスク侵食のプロセスにはもう一つの非常に有害な効果があるからです。時間とともに、それは有益な補完力も弱めてしまう可能性があるのです。代替力を強めるだけでなく、補完力も弱めてしまうのです。
繰り返しになりますが、この議論の詳細に興味がある方は、ぜひ本を読んでみてください。今のところは、構造的技術的失業が脅威であるという前提を所与のものとして、それが何を意味し、私たちはそれについて何をすべきかを探っていきたいと思います。
現在、ますます人気が高まっている対応策の一つは、技術変化の方向性を変えるべきだというものです。つまり、現在の技術進歩の道筋は、人々が行うべき十分な良い仕事がない構造的技術的失業の世界に私たちを導く可能性がありますが、望むなら、その道筋を避けることができ、望むなら異なる技術的な道筋を選ぶことができるという主張です。
私が思うに、この考え方を最も明確に表現しているのは、ダロン・アセモグルの著作です。彼の最近の本の中でうまくまとめられています。彼は、自身が「過度の自動化」と呼ぶものが進行中であることを認めています。しかし、望むなら、その道筋を避け、現在とは異なる道筋を選ぶことができると主張しています。そして、私はここでの重要なアイデアが本当に価値があり、非常に重要だと考えています。
政治家や政策立案者が技術進歩について話すとき、しばしばそれは私たちが列車に乗っているかのようです。スロットルを前に押して加速し、より多くの技術進歩を得ることができます。スロットルを後ろに引いて減速し、より少ない技術進歩を得ることができます。しかし、進行方向は線路によって予め決められています。社会として私たちがすべきことは、ただその線路に沿って進むことだけです。
アセモグルが主張する議論の精神、この方向性のある技術進歩というアイデアの精神は、これが間違っているということです。列車のたとえよりも、もっと適切なたとえは航海のたとえです。ここでは、政策立案者たちが大海原で漂っているという図です。帆を上げて進歩のスピードを上げることもできますし、帆を下げて速度を落とすこともできます。しかし、私たちは望む方向に船を操縦することもできるのです。
これははるかに解放的なたとえです。私たちは、単に技術進歩をより多く欲しいのかより少なく欲しいのかを決めるという狭い任務に限定されるのではなく、技術進歩の性質や種類を変え、望むなら全く異なる進路を選ぶことができるのです。
では、どの方向に向かうべきなのでしょうか? 技術進歩の方向性を変えられるとしたら、どの方向に進みたいと思うでしょうか? 簡単な話で言えば、技術は労働者を代替するか、労働者を補完するかのどちらかです。つまり、2つの道筋があります。1つは、労働者を代替する技術の開発を奨励する道筋で、これは多くの人々が私たちが現在進んでいると心配している道筋です。
この道筋では、人々は労働者を置き換える技術を開発します。もう1つは、私たちが進むべき別の道筋です。それは、労働者を助け、補完する技術を開発する道筋です。そして、大きな問題は、どうやってその道筋を選ぶのかということです。異なる道筋を進みたい、構造的技術的失業の問題から離れたい場合、どうすれば人間を代替するのではなく補完する技術の開発を社会で奨励できるのでしょうか?
答えは、税金や補助金、法律や規制、社会規範や慣習を通じてです。これが、方向性を変える際に使用できるツールだという主張です。これらを調整し変更することで、社会で人々が直面するインセンティブを変え、単により多くの技術を開発するだけでなく、労働者を代替するのではなく補完する技術を開発するよう奨励することができるのです。
その一例を見てみましょう。アメリカでは、1981年以来毎年、企業の経営者が労働者を雇用する際に支払わなければならない実効税率が、機械を使用する際の実効税率よりもはるかに高くなっています。その結果、労働者を補完するのではなく、労働者を代替する技術を開発する非常に強いインセンティブが生まれているのです。
そして、その主張は、望むならこれを変えることができるということです。社会に存在するインセンティブを変え、労働者を代替するのではなく補完する技術の開発を奨励することができるのです。原則として、私はこのアイデアにかなり共感的です。実際、私の新しい本では、このアイデアにはより広い応用があると主張しています。
AIの方向性を変え、労働者や政治に害を与えるのを避けるだけでなく、技術進歩の方向性をより一般的に変え、私たちが大切にする他のものを守る方法を考えるべきだと。それが環境であれ、社会の不平等の度合いであれ、地域社会や地域の健全性であれ。
だから、技術進歩の方向性を変えるというこのアイデアはかなり有用だと考えることから始めます。しかし、それには限界もあると思います。そして、その限界を理解するには、環境の例を考えるのが良いでしょう。ここでも、自動化の場合と同様に、有害な技術があります。つまり、汚染し、二酸化炭素を排出する汚い技術です。しかし、もう一つの道筋もあります。汚くない技術、つまりクリーンで環境に優しい技術があり、これらは環境にそれほど大きな損害を与えません。
そして、過去30年から40年ほどの間、私たちは税金や補助金、法律や規制、社会規範や慣習を通じて、社会で開発される技術の種類を変えようとしてきました。人々に汚い技術ではなく、クリーンな技術を開発するよう奨励しようとしてきたのです。
そして、ここでも代替と補完の代わりに、汚いとクリーンという区別があり、クリーンな技術を開発するよう人々を奨励しようとしてきました。そして、ある程度の成功を収めてきました。しかし、十分に成功したとは誰も言えないでしょう。地球の気温上昇を考えてみると、過去8年間は地球の歴史上、最も暑い8年間となっています。
気候に関して技術進歩の方向性を変えるために何をすべきか分かっていたにもかかわらず、汚い技術ではなくクリーンな技術を開発するよう人々を奨励するために何をすべきか分かっていたにもかかわらず、です。例えば、2030年までに1メートルトンの炭素あたり約100ドルの炭素税を導入すれば、気温上昇を抑制する道筋に乗れると考えられていますが、私たちはそれを実行できませんでした。
そのため、現在、気候に関する私たちの戦略は、部分的には緩和策、つまり技術進歩の方向性を変え、汚い技術ではなくクリーンな技術の開発を奨励することですが、同時に、技術進歩の方向性を変える能力には限界があり、より暖かい地球で生活しなければならないことも受け入れざるを得なくなっています。
そして、私は、AIとこの構造的技術的失業の課題について考える際にも、同様の教訓が当てはまると思います。はい、技術進歩の方向性を形作ろうとすることはできますし、それは良いことだと思います。人間の労働者を代替するのではなく補完する技術の開発を奨励することはできます。しかし、それを実行する上で膨大な政治的・技術的困難があることを認識しなければなりません。
そして、過去40年間の気候変動への対応と同様に、AIが仕事に与える影響に対する私たちの戦略は、緩和だけでなく、適応も含まなければならないことを受け入れる必要があります。これが、仕事が少ない世界の課題をより真剣に受け止める必要があるもう一つの理由です。異なる道筋を選択する能力は、確かに試みるべきことですが、制約があるのです。
ではここで最後の数分間で、仕事が少ない世界で直面する可能性のある問題について考えを共有させていただきます。仕事が少ない世界の可能性を真剣に受け止めるなら、考え抜かなければならない3つの大きな問題があると思います。
1つ目は経済的な問題、つまり不平等の問題です。今日、労働市場は社会で収入を分配する主な方法です。ほとんどの人にとって、仕事は主要な、そしてしばしば唯一の収入源です。では、従来の方法、つまり人々が行う仕事に対して支払うという方法が過去ほど効果的でなくなった時、社会で物質的な繁栄をどのように分配すればよいのでしょうか?
私の著作の中で、これを実現する唯一の方法は国家を通じてであり、大きな国家が必要だと主張しています。ここで重要なのは、私が考えているのは生産の大きな国家ではないということです。中央政府のオフィスに座って経済問題を遠隔から指揮・統制しようとする人々のチームのことではありません。20世紀にそれを試みましたが、うまくいきませんでした。
私が考えているのは、分配の大きな国家です。人々が行う仕事に対して支払うという従来の方法が過去ほど効果的でなくなった場合、社会で収入を分配するのにより大きな役割を果たす国家のことです。
2つ目の問題は実は経済とはほとんど関係がなく、権力の問題です。将来、私たちの生活は、これらの技術を開発する責任を負う少数の大手テクノロジー企業によって支配される可能性が高いです。興味深いのは、これらのテクノロジー企業が持つ権力の性質が時間とともに変化してきたことです。
20世紀には、大企業の経済的権力が主な懸念事項でした。市場集中、略奪的価格設定などが心配されました。そして、経済的権力の集中を特定し、適切な場合にはその権力の集中を解体するためのツールがありました。
21世紀を考える上で重要だと思うのは、大企業の経済的権力よりも、彼らの政治的権力、そして自由や民主主義、社会正義などに与える影響、そしてそれらが脅かされているかどうかについて、はるかに懸念することになるだろうということです。
それらについてもう少し考えてみましょう。今日、技術はますます私たちの自由を制限しています。オンライン市場で特定の商品の広告を出すことを禁止されたり、暗号通貨保有者が財布の鍵を忘れてブロックチェーンに財産を失ったり、電動自転車の乗り手が緊急事態でも一定の速度以上で走ることを強制的に禁止されたりしています。
技術は社会正義の問題を決定します。どの応募者が仕事を得るか、どの市民が社会住宅を得るか、どの借り手が金融ローンを受けるか、どの囚人が仮釈放されるかを決定するアルゴリズムがあります。また、技術は私たちの民主主義も形作ります。検索エンジンは私たちが受け取る情報を選別し、形作ります。
オンラインメディアプラットフォームは、私たちが参加する会話を選別し、選択します。ソーシャルネットワークは、誰が増幅され、誰が黙らされるかを決定します。20世紀に大企業に関する懸念を支配したように、これらの大手テクノロジー企業が持つ政治的権力、特に自由や社会正義、民主主義などに与える影響に関する問題が、21世紀の権力に関する懸念を支配すると思います。
3つ目の最後の課題は、意味と目的の課題です。ユダヤ人の母親と息子についての冗談があります。息子が海で泳いでいて、明らかに苦労していて、水中に沈んでいきます。岸に立っている母親は「助けて、医者の息子が溺れている」と叫びます。
この冗談が好きなのは、多くの人にとって仕事が単なる収入源ではなく、意味や方向性、達成感、目的の源でもあるという考えをうまく捉えているからです。そしてそれが正しいなら、自動化の課題、構造的技術的失業の課題は、単に労働市場を空洞化させ、一部の人々から収入を奪うだけでなく、人生における意味や目的、達成感も空洞化させる可能性があるということです。
これは、私が書いた中で最も過激なことの一つにつながります。それは、人々の余暇時間の過ごし方を形作る上で、国家に役割があるのでしょうか? 私たちは人々の労働生活を形作るための様々な介入、労働市場政策を設計してきました。21世紀には、余暇政策、つまり良くも悪くも人々の余暇時間の過ごし方を形作る方法について考える必要があるでしょうか?
では最後に、楽観的な話で締めくくりたいと思います。私は楽観的なままでいます。そして、楽観主義は私の著作全体を通じてのテーマです。その理由は単純で、今後数十年の間に、技術進歩は、これまで人類を支配してきた経済問題を解決する可能性が高いからです。
経済をパイに例えると、従来の課題は、そのパイを全ての人が生活できるほど大きくすることでした。紀元1世紀頃、世界の経済パイを全ての人に平等に分けたとしたら、ほとんどの人は数百ドル程度しか得られませんでした。ほぼ全ての人が貧困線上か、その周辺で暮らしていました。そして1000年後も、ほぼ同じ状況だったでしょう。
しかし、過去300年間で、そして最初に見たように、経済成長は急上昇し、この成長は技術進歩によって推進されました。世界中の経済パイは急激に大きくなりました。今日の世界のGDPを人口で割った1人当たりの値、つまり個々のスライスの価値は既に約11,000〜12,000ドルです。私たちは、何世紀にもわたって人類を悩ませてきた経済問題の解決に非常に近づいています。
そして、この技術的失業という考えは、奇妙なことに、その成功の兆候となるでしょう。21世紀には、この技術進歩が一つの問題、つまり全ての人が生活できるほど十分に大きなパイを作る方法という問題を解決しますが、それを3つの新たな問題に置き換えることになります。
不平等の問題、つまり従来の方法に頼ることができなくなった場合に、この収入をどのように分配するか。権力の問題、特に大手テクノロジー企業の政治的権力の問題。そして3つ目は、有給の仕事が少ない世界での意味と目的の問題です。
明らかに、これらの課題にどう対応すべきかについては、大きな意見の相違があるでしょう。繁栄をどのように分配するか、大手テクノロジー企業の政治的権力をどのように抑制するか、有給の仕事が少ない世界でどのように意味を提供するか、について。しかし、これらは最終的には、何世紀にもわたって私たちの祖先を悩ませてきた問題、つまりそもそもパイを十分に大きくする方法という問題よりも、はるかに魅力的な問題だと思います。
ここで終わりにしたいと思います。ご清聴ありがとうございました。ディスカッションを楽しみにしています。
[拍手]
ダニエル、ありがとう。座ってください。ここにどうぞ。素晴らしい概要説明でした。最後に話された3つの問題について、少し話し合ってから、皆さんからの質問を受け付けたいと思います。
まず1つ目の不平等についてです。仕事はほとんどの人にとって収入源ですが、同時に苦痛でもあります。だから、仕事がなくなれば、分配のための大きな国家が必要だと話されました。今週の読み物の一つにサム・オルトマンの「全てにおけるムーアの法則」がありましたが、いつか読んだことがありますよね?
彼は大きな国家を想像しておらず、ワールドコインや何らかのUBIが配布されると想像していました。不平等が大きな国家の有無にかかわらずどのように対処されるのか、ユニバーサル・ベーシック・インカムについてどう考えているか、もう少し詳しく話していただけますか?
ええ。仕事が少ない世界の課題は、一方では、私が言ったように、これらの技術によって私たちは集団としてかつてないほど豊かになりますが、同時に、有給の仕事を通じてその繁栄を分配してきた従来の方法が損なわれるということです。だから、高いレベルでの課題は、人々が行う仕事、つまり価値あるものに課税し、それを再分配することで資金を調達してきた世界から、人的資本の価値が低下し、他の種類の資本がより価値を持つ世界へと移行する中で、どのようにしてそれを実現するかということです。
私には、ますます価値が高まるこれらの他の種類の資本、つまり特定の技術に課税するか、あるいはそれらの技術の所有権を他の人々に与える方法を見つける必要があるように思えます。
これらが、私には主要な…つまり、ますます価値が高まるこれらの種類の資本に課税し、何らかの形のベーシックインカムを通じて再分配するか、あるいはそれらの種類の…その価値ある資本の直接所有権を人々に与える必要があります。そして、国家が何らかの形でこれら両方の任務においてより大きな役割を果たさずに、どちらかを実現できるとは思えません。
そして、それが私をこの大きな国家というアイデアに導くのです。それは生産の大きな国家ではありません。分配の大きな国家です。権力の面で大きな国家ですが、あなたが示したような多くの人々の列は必ずしも必要ありません。
そうですね。社会保障の大きな国家はそれほど大きな官僚機構を必要としません。
その通りです。ベーシックインカムの問題について、私はかなり詳しく書いています。多くの…そうですね、その魅力は分かります。この分配の問題を解決します。労働市場に頼れなくなった場合、収入をどのように分配するか? ベーシックインカムは、労働市場での地位に関係なく、全ての人にパイの一切れを与えます。
だから、その魅力は分かります。いくつか問題があります。一つは、それが収入の形である必要があるかどうかが明らかではないということです。そして、私はこれらの…そしてサム・オルトマンはその記事の中で、それは収入であるべきではなく、これらの技術の何らかの基本的な株式であるべきだという考えの支持者です。
「基本的」(basic)についても本当に難しい問題があると思います。左派と右派の両方が、歴史上様々な時点でベーシックインカムの長所に原則的に同意してきました。しかし、彼らが「基本的」という言葉で意味するものを見ると、それは非常に異なります。
右派でそれを支持してきた人々は、税制の簡素化を約束するものとして支持してきました。そして彼らが「基本的」で意味するのは、非常に少ないもの、誰も落ちることのできない最低限の床です。一方、左派でそれを支持してきた人々は、人々が人生で本当に繁栄できるようにする、はるかに野心的な「基本的」なものを支持してきました。
だから、「基本的」について難しい会話があると思います。私のより大きな問題は、普遍性についてです。これは多くの人にとってベーシックインカムの定義的特徴ですが、私はこれが最も問題のある特徴だと思います。その理由は次の通りです。先ほども話しましたが、今日の社会的連帯は、誰もが行う仕事と支払う税金を通じて経済的重荷を担っているという感覚から生まれていると私は考えています。
そして、人々が仕事に就いていない場合、働くことができるなら仕事を探すべきだという期待があります。ベーシックインカムの問題は、この社会的連帯の感覚を損なうことです。一部の人々が、見返りに何も与えることなく集団の財産から得ることを意味します。つまり、ベーシックインカムは社会での収入を公平に分配するという分配的正義の問題を非常にうまく解決しますが、寄与的正義の問題を無視しています。
つまり、人々に集団の財産に寄与する機会を与え、最も重要なことに、他者からそのように見られる機会を与えるということです。だから、もし最終的にベーシックインカムのようなものになるとしても、何らかの条件付けが必要だと思います。ただし、有給の仕事を果たすことを条件にすることはできません。
人々には、経済的ではない方法で、他の種類の社会的に価値のある活動を行うことで、その集団の財産に寄与する機会が与えられなければなりません。
それは、あなたが本の中で話している条件付きベーシックインカム、つまり彼らが寄与することを条件とするベーシックインカムについていくつかの質問を提起します。意味の問題、これは3つ目の大きな問題ですが、それについてもう一度話したいと思います。しかし、まず2つ目の問題、権力の問題について話しましょう。
あなたはこれを強制するための大きな国家について話しました。ベーシックインカムに関する私の懸念の一つは、その利点は全て理解できますが、それが本質的に多くの権力を中央集権化するということです。その時点で、収入を受け取る人々は、立法府や何であれ、その善意に依存することになります。
労働が彼らの収入源である場合、誰かが彼らに支払わなければ、彼らは働くのをやめ、そうすれば相手側は彼らの労働の恩恵を受けられなくなります。労働が必要なくなれば、工場は労働者が来なくなれば閉鎖されます。しかし、もはや労働が必要なくなれば、その交渉力はなくなります。
そして、私は政治学者ではありませんが、その経済的交渉力の喪失とともに政治的交渉力の喪失が来て、ある時点で、ベーシックインカムを提供する人々の親切さや利他主義に頼ることになるのではないかと心配しています。不安定になる可能性があるように思えます。いわゆる「無用な階級」について話す人もいて、それが否定的な方向に向かう可能性も想像できます。
はい。はい。それは懸念事項ですか? それに伴う権力の中央集権化は懸念事項ですか? それに対処する方法はありますか?
私が思うに、これは遠い将来の問題ではありません。つまり、今日、技術が多くの種類の仕事に与えている影響を考えると、それをより不安定にし、ゼロ時間契約を生み出すなど、すでに今日、技術が労働の声を弱めているという感覚があります。だから、これはトレンドの継続だと思います。
これに対する興味深い反応の一つは…まあ、トレンドは…つまり、長期的なトレンドは、奴隷や農奴と比べて労働がより強力になったと議論することもできますが、今は逆方向に向かっているのかもしれません。労働の全盛期が過ぎ去ろうとしているのかもしれません。
はい。はい。労働の時代が過ぎ去ろうとしています。これは、非常に異なるアプローチの長所の一つです。人々に収入を与えるベーシックインカムではなく、代わりにこれらの企業、これらの技術に対する株式を人々に与えるというアプローチです。サム・オルトマンや他の人々がそう主張しようとしています。
その通りです。その通りです。あなたは株主であり、これらの技術がどのように開発されるかについて発言権を持っています。結局のところ、それがどれほど異なるのか分かりません。
シンガポールでは、先ほど話したように、あなたは自分の貯蓄、政府が…そしてそれはあなたにリンクされている退職口座を所有しています。だから、それはあなたにそれらの収入源に対してより多くの要求権を与えます。
しかし、結局のところ、誰かが契約を変更しようとした場合、あなたには本当の対抗手段はありません。
はい。はい。そして、私はそれが全くその通りだと思います。そして、これは次の点につながります。仕事が少ない世界に私たちが自分自身を見出すとすれば、その課題の多くは経済的権力に関するものではなく、むしろこれらの技術の政治的結果、政治的権力に関するものだと思います。
それはいくつかの重要な問題ですね。意味の問題についても話したいと思います。学生からの質問の時間も残しておきたいので。先ほど、あなたの本の中でバートランド・ラッセルの「怠惰礼賛」からの引用について話していましたね。ムスタファ・スレイマン、確か彼は去年このクラスで話をしましたが、今年ではありません、彼はユニバーサル・ベーシックインカムの支持者です。なぜなら、それが芸術や科学、創造的な収入、創造的な活動の繁栄につながると考えているからです。
意味を失うどころか、バートランド・ラッセルやスレイマンは、これがより多くの創造性と充実感を促進する方法だと考えています。その主張についてどう思いますか?
はい。そして、それは本当に興味深いと思います。つまり、私は仕事が多くの人にとって意味と目的の重要な源であるという主張をかなり強く展開しましたが、実際に世論調査のデータを見ると、多くの人にとって仕事は意味と目的の源ではありません。
多くの人々は、むしろ働かずに他の場所から収入を得たいと考えています。そして…
標準的な経済モデルでは、仕事は何か…
[同時に話す声]
効用を減らすものですね。はい。はい。
幸いなことに、教授たちにとってはそうではありません。
そして、私が思うに、この話の一部は、実際にはかなりの異質性があるということです。実際には、仕事と意味の関係は、多くの人々が一般的に想定しているよりも不明確だということです。
そして、それは時間とともに変化します。
より多くの余暇時間があれば、人々がより多くの意味と目的を見出すことにつながる可能性があるかどうかという質問については、私はそれが可能性の一つだと思います。人々がただビデオゲームをして座っているだけになる可能性もあります。
それの何が悪いのですか?
はい。そして、これが…そして、ここで私は…そして、これは本当に興味深い質問を提起します。人々の余暇時間に関して国家の役割は何であるべきか、ということについてです。
これらの技術に対する株式や、何らかの分け前、あるいはベーシックインカムについて話しているとすれば、その経済的支援にどのような条件が付けられるべきでしょうか? 人々は社会的に価値があり重要な活動を行う必要があるでしょうか? そしてその一環として…彼らは余暇時間の一部をビデオゲームに費やすことができますが、同時にボランティア活動をしたり、地域の政治に関与したりする必要があるのでしょうか…これらが私たちが考えるべき種類の…
かなり命令的に聞こえますね。
はい。そして、世界のどの地域でこれらのアイデアを提起するかによって異なります。
はい。はい。それは興味深いでしょうね。つまり、私たちは先ほどこれについて少し話しましたが、多くの余暇を持つ人々がどのように時間を過ごすのか、彼らがいつ意味を感じるのか、について調査することです。このような研究が既に存在するかもしれません。
宝くじに当たった人や退職した人、あるいは石油の富を持つ人など、いくつかのグループの人々がいます。
バートランド・ラッセル。
バートランド・ラッセル。はい。はい。イギリスには当時も今も、多くの富を相続する人々の階級全体がありますね。彼らの中には非常に充実しているように見える人もいます。
彼らは必ずしも働かないことについて多くの不安を感じているわけではありません。
つまり、私が思うに、これはただ非常に馴染みのない、奇妙で、悩ましい問題だということです。私たちはそれを少し見ました。先ほどパンデミックについて話していましたが、本のタイトルは『仕事のない世界』で、その後…
2020年1月に出版されましたね。
2020年1月に出版され、その後2020年3月にイギリスでパンデミックが本当に深刻になり始めました。
数ヶ月後に起こることを予測していたんですね。仕事のない世界の原因は間違っていましたが。
ロボットが全ての人の仕事を奪ったわけではありませんでしたが、人々は目覚めて、ウイルスが人々が行っていた仕事の需要を単に破壊してしまったことに気づいたのです。
そして、私たちは仕事の少ない世界に自分たちを見出し、私が話していた多くの課題に取り組まなければなりませんでした。
ベーシックインカム。つまり、私たちはベーシックインカムを持っていました。イギリスには一時帰休制度がありました。アメリカでは小切手が配られました。
しかし、興味深かったのは意味と目的の部分でした。ロックダウン下での強制的な無為の中で、人々が意味と目的を見出そうと必死に奮闘していたことが本当に興味深いと思いました。
ここではどうだったか分かりませんが、イギリスではDIYショップがペンキを売り切れ、フェンス用の木材が手に入らなくなりました。なぜなら、突然みんなが…イーストの全国的な不足がありました。なぜなら、みんなが突然パン作りを始めたからです。それは本当に…そこには面白い面もありますが、同時に何か悩ましいものもあります。
それは、社会全体として、有給の雇用にあることがどういうことなのかについてはよく理解していますが、有意義な失業状態にあることがどのようなものかについては、あまり良い理解がないということです。
そうですね、私たちの多くは、昼間は仕事をするものだと文化的に条件付けられています。もし私たちが同じくらいの努力を、人々が意味を見出す他の方法に向けたら、それは成功するかもしれません。
しかし、時間があまりないので、学生からの質問を受けましょう。ではこちらから始めましょう。どうぞ。
あなたの名前と何をしているかを教えてください。
こんにちは。私は修士課程の学生で、[聞き取れない]です。メカニズムデザインについて少し研究しています。
仕事のない未来が犯罪にどのような影響を与えると感じているか、とても興味があります。
はい、なぜなら合法的な雇用と正当な仕事は犯罪率の低下と相関していますよね。人々が行う仕事が少なくなるにつれて、私たちが移行する際の変化の性質についてどのように感じているか知りたいです。
ヴォルテールは「仕事は3つの大きな悪、退屈、悪徳、欠乏を解決する」と言いましたね。2つ目のカテゴリーですね。
はい、犯罪のような問題について考えるのはかなり難しいと思います。非常に興味深い質問で、他の多くの社会現象についても同じ質問ができると思います。私が説明した問題に対して特定の解決策を見出さないと、それらを単独で考えるのはかなり難しいです。
分配の問題を解決し、労働市場での地位に関係なく全ての人が収入を得られるようになれば、また意味と目的の問題を解決し、人々が退屈や無為、方向性の欠如を感じないようになれば、その質問に対する私の答えは、信頼できる収入源を持たず、欲求不満や方向性の欠如を感じている社会とは全く異なるものになるでしょう。
つまり、その回答は、私たちがそれらの課題にどれだけ効果的に対応できるかによって部分的に左右されると思います。他の質問も手短に受け付けましょう。こちらの方、どうぞ。
私はAIロボティクスを研究しているコンピューターサイエンスの博士課程の学生です。私の質問は、AIテクノロジーに関するより即時的な規制の変更についてです。現在でもAIは経済に大きな変化をもたらしています。
例えば、最近グラフィックデザイナーがAIに仕事を完全に奪われているという不満を訴える動画を見ました。人間を補完または代替する技術について語ることはできますが、現在の資本主義システムでは、おそらくあなたの技術は、何らかの重要な規制がない限り、人間を完全に代替するほど優れたものではないという中間的な立場にある必要があります。
しかし問題は、今日の多くの政府がこれを行うのに非常に非効率だということです。例えば、最近アメリカ政府が発表したAI安全保障委員会には、この分野のAI倫理の学者が著しく欠けています。全て大手テクノロジー企業のCEOばかりで、彼らには法律を自分たちに有利な方向に導く金銭的インセンティブがありますよね。
これらの情報を踏まえて、他の人々の仕事を奪うことによる経済的危害や安全保障上の危害を最小限に抑えるために、政府や社会が今すぐAIを規制するための最良の手段は何だとお考えですか?
非常に興味深い一連の観察ですね。これらの技術を特定の方向に導き、労働者を代替するのではなく補完する技術の開発を奨励しようとすることの技術的課題について、あなたの意見に同意します。
また、政治経済の課題についても同意します。つまり、何をすべきかが分かっていても – そして環境問題に関してはそのような状況にあったと言えますが – 政治的にそれを実行するのは非常に難しい場合があります。
あなたが指摘しているような失敗は、これらに効果的に対応する上での政治経済の課題を示していると思います。現時点では、これを明確にすることが重要だと思います。課題は仕事が全くない世界ではありません。そして、私は摩擦的失業と構造的失業を区別することが有用だと考えています。現在の課題は、仕事はあるものの、様々な理由でその仕事が人々の手の届かないところにある可能性があるということです。
しかし、技術が仕事に影響を与える他の側面もあると思います。労働市場で利用可能な仕事の量だけでなく、それがどれだけ報酬が良いか、どれだけ安定しているか、どれだけ充実感や意味があるかといった側面もあります。
そして、労働市場の保護と労働者の保護について考える上で、今後5年から10年の移行期間を労働者を保護・支援するものにするために使用できる、かなり確立された方法があると思います。
私は、そしてこれは本のテーマでもあり今日話したテーマでもありますが、技術の方向性を変える能力は多くの人々が想定しているよりも限られていると考えています。
また、起こっているような技術的進歩を考えると、仕事はあるけれど人々が様々な理由でそれをできないという世界ではなく、仕事が全くない世界に私たちが自分たちを見出す可能性を真剣に考慮する必要があると思います。そして、それには現在適切だと考えられる介入や規制とは全く異なる種類の介入や規制が必要になります。
他にもいくつか質問を受け付けましょう。ここの前の方、どうぞ。
はい、手短な質問です。超短い質問です。こんにちは。私は経済学と社会学を学んでいますが、機械の能力を考える際に多くの経済学者が純粋主義者だったというお話に非常に興味を持ちました。
そして現在、多くの経済学者はこれらのシステムの感情的能力を、彼らができる仕事の種類の境界線として引いていると思います。しかし、それさえも非常に急速に変化しているのを見ています。
そのため、現在でさえ、将来的に幼稚園の先生や看護師、ソーシャルワーカー、セラピストなどの役割を担うAIの能力を過小評価しているのではないかと思いますが、いかがでしょうか?
はい。
では、3つ全て聞きましょう。そこの方、質問がありましたよね。では質問してください。
ありがとうございます。私は弁護士で政治家です。あなたの発表を聞いて、[聞き取れない]の大きな緑の国家の仕事について考えました。特に独自のコンピューティング施設を所有する必要がある場合、大きな国家についてのあなたのビジョンを知りたいです。
また、あなたの[聞き取れない]は予測と処方箋において潜在的に異なります。資本主義に対するこれらの批判を[聞き取れない]でどのように説明するのか興味があります。
はい。最後の質問に答えてから、あなたに質問してもらいましょう。
私はここの学部の博士課程の学生です。非常にシンプルな質問です。
単純に興味があるのですが、現時点でAIをどのように規制することを提案しますか?そして、なぜ今AIを規制するのでしょうか?失業率が3.5%で生産性危機がある中で、構造的失業が明らかになってから規制するのではなく、なぜ今規制する必要があるのでしょうか?
はい。では逆順に答えていきましょう。
私もあなたに同意します。現時点でAIが雇用に脅威をもたらすから規制すべきだという考えは的外れだと思います。それは私が主張していることではありません。仕事が全くない世界という課題が、今直面している課題だとは考えていません。
現時点でAIを規制する理由は、例えば私が言及したような政治的な考慮事項に関連していると思います。これらの技術が自由や社会正義、民主主義などに与える影響です。そして、これらの技術が仕事に影響を与えるその他の側面、例えば仕事の質に与える影響についてです。
例えば、これらの技術が、部分的にリモートワークの結果として、労働者の監視を強化したことなどです。自宅で働くホワイトカラー労働者の場合、上司があなたのカーソルの動きを追跡し、異なるブラウザでどれだけ時間を費やしているかを確認できるようになりました。
これが規制される必要があると思います。人々が突然仕事のない世界に目覚めるという差し迫った状況があるから介入するのではありません。とはいえ、それは今世紀の残りを考える上で真剣に受け止めるべき課題だと思います。
気候変動との比較を引き合いに出しましたが、政治や仕事に対するAIの影響に関して私たちが今いる場所は、1980年代に技術が気候に与える影響について考えていた場所と同じだと言えるかもしれません。そして本当に興味深い質問の一つは、先ほど話していたように、その課題に適切に対応できなかったことを考えると、今日の技術の方向性を変え、これらの技術が労働市場に与える影響について考える上で、どのような教訓を学べるでしょうか。
感情の質問については、非常に興味深いと思います。私が最初に書いた本は、専門職の未来についてでした。つまり、弁護士や医師、教師、会計士といったホワイトカラー労働者の未来についてです。そして、よくある指摘は、「これらの技術は決して私のすることはできない。なぜなら人々は個人的な触れ合い、人間同士の交流を求めて私のところに来るからだ」というものでした。
一つの観察は、部屋の多くの人がご存知のように、人間の感情を検出し反応する機械を開発するために設計された情動コンピューティングという興味深い分野があるということです。例えば、システムは人間よりも正確に、純粋な喜びを示す顔と社会的同調のための笑顔を区別することができます。
私たちはすでにそのような種類のことができる技術を持っています。つまり、感情的な相互作用の情動的な部分、感情を検出し反応する能力においては非常に優れているのです。認知的な側面、つまり実際にこれらの感情を感じる能力は、より大きな課題です。
ここで私が指摘したいのは、これは共感や人間同士の交流の価値を過小評価するものではありませんが、多くの場合、特に専門職の世界では、私たちはその重要性を過大評価していると思います。
かつて会計士のグループと話をしていたとき、特に元気のいい会計士が立ち上がって言いました。「ダニエル、あなたは分かっていない。私の仕事には個人的な触れ合いや人間同士の交流が必要なんだ。クライアントは私の目を見て、肩に慰めの手を置いてほしいから私のところに来るんだ」と。
私は「そうではありません。クライアントがあなたのところに来るのは、効率的かつ効果的に税務処理をしてほしいからです。人間同士の交流を伴わないもっと良い方法が見つかれば、彼らはそちらを選ぶでしょう」と答えました。
重要なのは、私たちはしばしば問題を解決する従来の方法、つまり一対一の対面による人間同士の交流と、問題そのものを混同しているということです。
そして、技術が示しているのは、実際には多くの問題において、従来のプロセス、つまり対面での一対一の交流に頼らずに解決できるということです。
私たちが価値を置いているのがまさに対面での交流であるような場合もあると思います。それが達成したい成果なのです。例えば、終末期ケアについて考えてみてください。
私たちが価値を置いているのは、そこに人間がいて私たちと交流してくれるという事実そのものです。そのような場合、中期的にはそれを違う方法で行うのは非常に難しいと思います。しかし、人間同士の交流の重要性を過大評価しているケースも多いと思います。
資本主義の問題については、言うべきことがたくさんありますが、簡単に言えば、そして新しい本でもたくさん書いていますが、私は資本主義を捨て去るべきだとは全く思っていません。
市場システムや価格、市場で生み出せるインセンティブは非常に強力で、人々に技術開発を奨励するだけでなく、それらのインセンティブを変えることで、特定の種類の技術開発を奨励することもできると思います。
そして、AIが仕事に与える影響であれ、気候変動であれ、社会における格差の拡大であれ、私たちが直面している多くの大きな課題を解決しようとするなら、市場はそれらの問題を解決するための最良のメカニズムだと考えています。
はい、海と大陸を越えて来ていただき、ありがとうございました。本当に感謝しています。
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