ウォートン大学教授が語る、ほとんどの仕事がAIの影響を受ける理由

本記事は、Fastcompanyにより翻訳されたものです。

AIを本格的に使い始めるときに、人々が最初にする質問のひとつは、AIが自分の仕事に影響を与えるかどうかという。その答えはおそらくイエスです。

この問題は非常に重要で、少なくとも4つの異なる研究チームが、1,016の異なる職業で必要とされる仕事に関する非常に詳細なデータベースを用いて、人間のできる仕事とAIのできる仕事の間にどれだけの重複があるかを正確に定量化しようとしています。どの研究でも結論は同じで、私たちの仕事のほとんどすべてがAIの能力と重なるというものです。以前にも言及したように、このAI革命が職場にもたらす形は、一般的に最も反復的で危険な仕事から始まったこれまでの自動化革命とは大きく異なっています。経済学者のエド・フェルテン、マナヴ・ラジ、ロブ・シーマンズによる調査では、AIは最も報酬が高く、創造性に富み、高学歴の仕事と最も重なると結論づけています。AIと重なる仕事トップ20のほとんどを大学教授が占めています（ビジネススクール教授は22位）。しかし、最も重なる仕事はテレマーケターである。ロボコールの説得力は増し、ロボットらしさは失われるでしょう。

AIと重複する職種は、1,016職種中36職種のみでした。その中には、ダンサーやスポーツ選手、杭打ち機オペレーター、屋根葺き職人、オートバイの整備士などが含まれていました（ただし、屋根葺き職人に話を聞いたところ、AIをマーケティングやカスタマーサービスに役立てようと考えているとのことだったので、35の職種が該当するのかもしれません）。これらは非常に肉体的な仕事であり、空間を移動する能力が重要な仕事であることにお気づきでしょう。これは、少なくとも今のところ、AIが実体を持たないという事実を浮き彫りにしています。人工知能のブームは、実用的なロボットの進化よりもはるかに速いスピードで起こっていますが、それも間もなく変わるかもしれません。多くの研究者が、ロボット工学における長年の問題を大規模な言語モデルで解決しようとしていますが、LLMによって、周囲の世界から本当に学習できるロボットのプログラミングが容易になるため、これがうまくいくかもしれないという初期兆候がいくつか出てきています。

つまり、その性質にかかわらず、あなたの仕事は近い将来AIと重なる可能性が高いです。だからといって、あなたの仕事が取って代わられるわけではありません。その理由を理解するためには、仕事をより注意深く考え、複数のレベルから見る必要があります。仕事はタスクの束で構成されていて、より大きなシステムの中に組み込まれています。システムとタスクを考慮しなければ、AIが仕事に与える影響を本当に理解することはできません。

ビジネススクール教授としての私の役割を考えてみましょう。1,016の仕事の中で22番目に重複している私は、少し心配しています。しかし、私の仕事は単一の不可分なものだけではありません。教えること、研究すること、書くこと、年次報告書の記入、パソコンのメンテナンス、推薦状の作成など、さまざまな仕事から成り立っているのです。「教授」という肩書きはラベルに過ぎず、日々の仕事はこのように様々な仕事が混ざり合って成り立っています。

AIはこれらの仕事の一部を引き継ぐことができるのでしょうか？率直に言って、事務処理などAIに任せても構わない仕事もあります。しかし、それは私の仕事がなくなることを意味するのだろうか？そうとも言えません。一部の仕事がなくなったからといって、仕事がなくなるわけではありません。同じように、電動工具は大工をなくしたのではなく、より効率的にしたのであり、スプレッドシートは会計士の仕事を速くしましたが、会計士をなくしたわけではありません。AIは雑務を自動化する可能性を秘めており、その結果、私たちは創造性や批判的思考といった人間特有の特性を必要とする仕事や、前章で説明したように、AIの創造的なアウトプットを管理し、キュレーションする仕事をすることができます。

しかし、これで話が終わるわけではありません。私たちが活動するシステムは、私たちの仕事を形作る上でも重要な役割を果たしています。ビジネススクールの教授として、明らかなシステムは終身在職権であり、たとえ私の仕事がAIにアウトソーシングされたとしても、簡単に取って代わられることはありません。しかし、もっと微妙なのは、大学における他の多くのシステムである。例えば、AIが私よりも上手に講義ができたとしよう。学生はAIに学習をアウトソーシングしたいと思うだろうか？私たちの教室のテクノロジーは、AIの授業に対応できるでしょうか？大学の学部長たちは、このようにAIを使うことを快く思うでしょうか？そうすることで、学校をランキングする雑誌やサイトが私たちを罰するでしょうか？私の仕事は、他の多くの仕事、顧客、利害関係者とつながっています。たとえAIが私の仕事を自動化したとしても、それが機能するシステムはそれほど明白ではありません。

そこで、AIを文脈に当てはめ、タスクやシステムのレベルで何ができるかを話してみよう。

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