AIの時代におけるスキル

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みなさん、ようこそ。会場にお越しの皆様、本日はありがとうございます。私はCNBCのダン・マーフィーです。ライブストリームでご覧の皆様もありがとうございます。
次のセッションは「AIの時代におけるスキル」と題しておりまして、専門家パネルの皆様とともに深く掘り下げていきたいと思います。
まずはアブドゥラ・アブドゥ・シェイクさん。アストロテックの創業者兼CEOです。アブドゥラさん、ようこそ。
ジョー・オドリスキーさん。UAEのマジッド・アル・フタイムの最高学習責任者です。ジョーさん、ありがとうございます。
ネラ・リチャードソン博士。自動データ処理(ADP)の主任エコノミスト兼ESG責任者です。
スチュアート・ラッセル氏。カリフォルニア大学バークレー校のコンピューターサイエンス教授です。
本当に素晴らしい才能が集まりました。この重要なトピックについて深く掘り下げていきたいと思います。皆様もこの1年間、吸収し取り組んでこられたことと思います。これからも何年も取り組んでいくことになるでしょう。
人工知能と人間のスキルの交差点は、これまで以上に重要になっています。AIテクノロジーが産業を再形成し、職務を再定義し始めているのを目にしているからです。この新しい時代に不可欠なスキルについて話し合っていきます。
「AIの時代におけるスキル」では、思想のリーダーたちが集まり、まさにそのことを探求します。AIが雇用や教育、訓練などに与える影響についても見ていきます。
では、オープニングの質問から始めましょう。みなさんにお聞きしたいと思います。
まず、AIが今後10年間で仕事の創出と破壊、場合によっては消滅にどのような影響を与えると思われますか? アブドゥラさん、口火を切っていただけますか?
アブドゥラ: ありがとうございます。これは今、最もよく聞かれる質問やと思います。「私の仕事がなくなるんやろか?」「明日の朝、ロボットが私の仕事をするんやろか?」といった具合です。
考えるべき点がいくつかあります。これは新しいことやありません。このイノベーションのカーブは過去に何度も起こっています。
私はよく、電卓が初めて登場したときにオックスフォード大学の教授たちが抗議した例を挙げます。数学者が不要になると思われたわけです。しかし、こういった産業のシフトが起きるたびに、労働力は2つに分かれます。オペレーターと、オペレーションラインを超えた人々です。
つまり、Eメールが発明されたとき、郵便配達員がいなくなったわけやありません。今でも郵便配達員はおりますが、収入や報酬の面で低いレベルで働いています。一方で、メールオペレーターやテクノロジーオペレーターとして昇格した人もおります。
AIも同じようなことをすると思います。AIは最初の段階では、繰り返しの多い労働集約的な仕事を奪うでしょう。AIは繰り返し作業が得意です。そうすると、人々には他のことをする時間ができます。新しい職種を作り出す必要があるでしょう。これが私の30秒の考えです。
ダン: 非常に興味深いですね。ジョーさん、あなたの見解はいかがですか? AIがどのように仕事を破壊し、消滅させ、そして未来の仕事を創造すると考えておられますか?
ジョー: はい、いい質問ですね。AIがやってきて全ての仕事を奪うという話がよくありますが、マジッド・アル・フタイムでは、AIは人間を高めるためにあると考えています。
AIが仕事を奪うのではなく、AIについて知らない人の仕事を奪うのです。AIのハイプサイクルに巻き込まれるのは簡単ですが、現実には謙虚になる必要があります。正確にどこに向かうのかわかりません。
その結果、仕事の創出は、適応し変化し方向転換できる人々、AIの時代のペースについていける人々、そしてどこに向かうかわからないという謙虚さを持つ人々に焦点を当てることになるでしょう。
ダン: 非常に興味深いですね。ネラさん、あなたの見解はいかがですか?
ネラ: まず、聴衆の皆様、興味を持っていただきありがとうございます。AIが仕事の仕方を変えるという意見に同意します。
でも、AIが最初に現れるのは企業においてやと思います。ほとんどの企業は人的資本をどう管理するかを模索しています。最も重要な資産であり、最も高価な資産でもあります。
AIが変えるのは、企業が人的資本管理をどう捉えるかです。うまくいけば、管理から開発へと移行するかもしれません。
ADPでは約140カ国で事業を展開しており、企業が労働力をどう管理するかに非常に関心を持っています。4年間にわたる5300万人の労働者を調査したところ、頭の中で考えてみてください。そのうち何人が実際に企業によってスキルアップされたと思いますか?
2桁の数字かどうか考えてみてください。答えは4%未満です。5300万人の労働者のうち、2年間で企業によってスキルアップされたのは4%未満でした。
つまり、AIがなくても、継続的に学習するスキルを持つ労働力を育成する大きな機会があるのです。AIが最初にすることは、企業が人材をどう見るかを変えることです。そして願わくば、その人材への投資を促すことです。
ダン: その考えはしっかり覚えておいてください。後でまた戻ってきたいと思います。スチュアートさん、まずあなたの見解をお聞かせください。
スチュアート: 答えは、現在のAIを見ているのか、今後10年間のAIを見ているのかによって変わってきます。
多くの専門家が予測しているのは、今から6年後の2030年末までには、あらゆる面で人間の能力を超えるAIシステムができるということです。つまり、文字通りAIシステムができない仕事はなく、より安く、より良くできるということです。
面白いことに、長い間、経済学者はギリシャ文字を使った定理を示して、技術的失業というものは存在しないと証明してきました。しかし、こう指摘すると:「すべての人間のクローンを作り、そのクローンが本人よりも仕事ができて、二日酔いにもならず、無料で働くとしたらどうでしょう?」と。すると経済学者は「ああ、なるほど。雇用は増えるかもしれませんが、人間の雇用ではないですね」と言うわけです。
政策立案者にとっては本当に難しい問題です。専門家の約半数は、今後10年以内にこの全能の技術が登場すると考えています。私を含む残りの半数は、それよりもずっと時間がかかると考えています。
実際、現在の技術の能力を過大評価しており、それらの技術をスケールアップした結果は、多くの提唱者が考えているほど深遠ではありません。
しかし、すでに大きな影響が見られています。意外なことに、アブドゥラの言うとおり、多くの反復的な仕事、つまり交換可能なロボットとして何百人も何千人も雇う仕事は、本物のロボットによって行われるようになるでしょう。
しかし、クリエイティブ産業にも影響が出ています。グラフィックアーティストやフリーランスのライターなどです。オンラインマーケットプレイスで明確な測定ができます。彼らが仕事を獲得する取引所のようなところです。そこでは価格が下がっているのが見て取れます。AIを使えば10分の1の時間で仕事ができるからです。
一般の人々に講演するとき、親たちは「自分の仕事がなくなるのか」ということよりも、「子供たちは何をすればいいのか」「何を教えればいいのか」「どんなコースを取らせればいいのか」と心配しています。
短期的には、AIエンジニアやロボットエンジニアの需要はあるでしょう。しかし長期的には、対人スキルが重要になります。生活に必要な基本的なものの生産が機械に任されるようになると、経済の形態が大きく変わります。
ほとんどの人が自営業になることを考えてみてください。対人的な役割をこなすためにどんな教育が必要になるでしょうか。そういった役割で高い価値を提供するにはどうすればいいでしょうか。200年にわたって、良い人生を送る方法や他人が良い人生を送るのを助ける方法について科学的研究をしてこなかったのですから、やるべきことはたくさんあります。
ダン: その通りですね。パネルとしても話し合えるかもしれませんが、人間の創造性や感情知能にプレミアムがつく未来が来るのではないでしょうか。
スチュアートさんは、より自動化された未来、より自動化された労働力について興味深い絵を描いてくれました。
ネラさん、あなたの指摘に戻りたいと思います。労働者が身につけるべき重要なスキル、企業が開発すべき重要なスキルは何でしょうか? ますます自動化が進む未来に対抗するために。
ネラ: まず、率直に言って不確実です。誰も今後10年のAIの進歩を予測することはできません。
ある意味、AIは車の運転に似ています。私の車にはたくさんのAIが搭載されていますが、何をしているのかほとんどわかりません。ほとんど使っていません。16歳のときに取得した運転免許証をそのまま使っています。
多くの労働者にとって、AIはそのような体験になるでしょう。単に通常の業務の一部になるだけです。
しかし、ソフトスキルが非常に重要になるという感覚はあります。生成AIについて考えると、コンテンツ作成、よりクリエイティブな仕事、よりコラボレーティブな仕事、よりデジタルな仕事、地理的な境界のない仕事が増えるでしょう。
そうなると、文化的な認識が重要になります。人間に対する感受性が重要になります。AIをトレーニングする能力も重要になります。最高のAIは、中心に人間がいるからです。フィードバックを与える人間がいるのです。人間のデータであれ、人間との相互作用であれ、そのフィードバックメカニズムはAIの発展にとって重要です。AIでさえ人間の手が必要なのです。
ですので、幅広いスキル、深いスキル、そして転用可能な専門知識を持つ柔軟性のある人々が生き残るでしょう。
職業志向からタスク志向への移行が重要です。職業に関係なく、柔軟に横移動や上昇移動ができることが大切です。そして、コミュニケーションとコラボレーションのスキルも重要です。それによってAIの恩恵を捉え、様々なビジネス運営に広げることができるからです。
これは簡単な解決策ではありません。AIはずっと以前からあり、これらの進歩は長い時間をかけて実現したものです。それにもかかわらず、世界的に見ると、パンデミックよりもずっと前から生産性は低下しています。
テクノロジーと労働者のマッチングが、自動的に世界経済に利益をもたらし、生活水準を向上させるという保証はありません。それを保証するのは、そのマッチングを確実に行うことです。
だからこそ、企業はテクノロジーと人材のマッチングに非常に注力するでしょう。
ダン: ジョーさん、マジッド・アル・フタイムの視点からお話しいただけますか? 明らかにUAEの重要な国内企業であり、大規模な地元雇用主でもあります。
最高学習責任者として、このAI対応の未来に適応するためにトレーニングプログラムをどのように更新していますか? また、生涯学習についてはどうでしょうか? 多くの人がマジッド・アル・フタイムに入社し、長く働きたいと考えています。会社内で生涯学習をどのように可能にしていますか?
ジョー: 非常に興味深い質問です。最近、AIアカデミーを展開したんですが、あるモジュールが1週間で時代遅れになってしまいました。それほど速いスピードで変化しているんです。
そこで、学習の展開について、非常に新しく、独創的で、再帰的な方法を考える必要がありました。AIを使って、学習者が今いる場所だけでなく、将来到達できる場所に会うことを目指しています。
例えば、アリストという会社をご存知ですか? 私はそこで働いているわけではありませんが、彼らは危機からイノベーションを生み出しました。イエメン紛争中に学生が学習にアクセスできるようにするために生まれた会社で、今はシリコンバレーのスタートアップになっています。
彼らはテキストメースの学習をプッシュ配信しています。これは、最前線の従業員からCEOまで、全ての人々がいる場所で学べるという素晴らしい機会です。
仕事の流れの中で学習できることがわかっています。なぜなら、AIに関するメッセージやアップデートをTeamsやWhatsApp、テキストメッセージで発信できるからです。
これは、AIを使って学習者をより使いやすい方法で支援するために、私たちが本気で取り組んでいる方法の一つです。
このようなことをする理由は、特に若い世代が職場に入ってくるにつれて、私が「液体のような期待」と呼ぶものを持っているからです。
つまり、LMS(学習管理システム)や学習機能と関わる方法が、AppleやAmazonで扱われる方法とまったく同じであることを期待しているのです。シームレスな体験、2回のクリックで10秒以内に完了することを期待しています。
注意経済は今やそれしか許容していません。ですので、3日間の教室ベースのイベントから完全に方向転換せざるを得なくなっています。
私たちが行っていることは、人々が入社する前に、このことに備えて適切な状態になるよう努めています。例えば、人々の学習能力を評価しています。
あなたが素晴らしい質問をされましたね。「どのスキルに焦点を当てるべきか」と。私は本当に重要なのは、人がどれだけ学ぶ意欲があるか、どれだけ上手に学べるか、日々の仕事の中で学習科学の原則をどのように組み込んでいるかだと思います。
例えば、間隔を空けた反復などです。AIを使えば、これを非常に偏りのない方法で評価できるようになりました。
ダン: 非常に興味深いですね。アブドゥラさん、テクノロジーの観点からもお話しいただけますか? 特に、私たちが議論しているスキルについて。また、人を雇うときに何を見ているかについても教えてください。
アブドゥラ: ちょっと問題を起こすかもしれませんが、私にはこれについて非常に極端で具体的な見方があります。なぜなら、私は毎日コードを書いているからです。これが私たちの仕事です。
私たちのビジネスでは、毎日こう言っています。「あなたの仕事を守るのは誰の仕事でもない」と。特にAIの仕事ではありません。
企業はより速く、より安くやりたいと考えています。病気にならず日曜日も休まないコードを書く人を求めています。これは今後もずっと続く事実です。
多くの人に、ある種の当然の権利意識があるように感じます。「AIの方が優れているのに、私の仕事を守るのは会社の仕事だ」と。そうではありません。
人間として、歴史的に私たちの最も重要なスキルは生存です。私たちが今の姿かたちで存在しているのは、生き残ってきたからです。AI時代においても、それは生存であり、適者生存です。
学識のある人が最も優れた生存者というわけではありませんし、最も成功しているわけでもありません。今の世界でもそれは見て取れます。
例えば、経済的にビジネス界でうまくいっている人々は、最も学識のある人々ではありません。彼らは最高の生存者なのです。変化する状況に実際に適応し、周りの人よりもずっと速く対処できる人々なのです。
AIがどこに向かうのかについて曖昧さがあるという意見には少し同意できません。少なくとも私の仕事の分野では、10年後にどうなるかは非常に明確です。AIが約束を果たせば、ですが。
大きな疑問は、5年後なのか10年後なのか、コンピューターの力を過大評価しているのか過小評価しているのかということです。でも、それは来ます。私たちはそれが来ることを知っています。
ある層の雇用、ある層の仕事が大規模に撲滅されるでしょう。人間がそれを行うのは非常に非効率的で、AIの方がずっと効率的になるため、人間が介在する理由がなくなるのです。
私の考えでは、人々が学ぶべき最高のスキル、あるいは必要なスキルは...これも私がいつも言って問題になることですが、テクノロジーが良くなればなるほど、正規教育は悪くなります。
テクノロジーがより良くなればなるほど、正規教育機関はどんどん遅れをとっていくからです。
ここにいる皆さんに聞いてみましょう。日々の仕事で正規教育をどれだけ使っていますか? 仕事が超技術的でない限り、ほとんどの人はあまり使っていないでしょう。
AIの場合、大学で得られるような教育ではありません。4年間のプログラムに入ってAI時代に備えて卒業するというものではありません。
先ほど言われたように、モデルが1週間で時代遅れになってしまいました。4年間大学で何かを勉強して、卒業するころには歴史になっている、古代の科学になっているのを想像してみてください。
正規教育機関は、その影響を再構成する必要があると思います。
私たちアストラに個人的に影響を与えているのは、採用年齢が大幅に下がったことです。非常に興味深いことに気づきました。
本当に20代前半、19歳、18歳の人々を見始めています。彼らが最も効率的で、最速の開発者になっています。
これは彼らが全て独学だからです。ハーバードの4年間のコースを終えれば部屋で最も賢い人間になれるという約束に従ったわけではありません。
これは非常に重要な変化が起きていると思います。これは全ての分野に影響を与えると思います。
自信を持って言える一つのことは、ロボット工学をどう設計するかではなく、このロボットやAIの能力が何をできるようになるのかを本当に理解することに焦点を当てる必要があるということです。
最後に簡単な例を挙げると、この地域の有名な銀行のCEOの一人に「銀行は将来どうなるのか、未来のAI銀行はどのようなものになるのか」と聞かれました。
私は「AI銀行や未来の銀行がパンを売るとは思いません。まだ銀行サービスを行うでしょう。でも3ヶ月ではなく3秒でローンを書くことができ、300人ではなく1人で行うでしょう。それが未来の銀行の姿です」と答えました。
これはほとんどすべての産業に当てはまります。
ダン: スチュアートさん、まずあなたから反応をいただきましょう。アブドゥラが言ったことの延長線上で、学術機関は正しい対応をしているでしょうか?
より伝統的な学位を取得するのに時間がかかることについて話していますが、機関はこの技術の変化のペースに十分速く対応しているでしょうか?
スチュアート: 全くそうではありません。これが、20年前にこの計画を立て始めるべきだった理由の一つです。
地平線上にこのような変化が来ているのが見え始めたときに。なぜなら、アカデミアは変化が遅いことで有名だからです。
私が学部生として通っていたオックスフォード大学は、1851年に地理学専攻を設けることを最初に議論しました。プロセスを経て最終的に地理学の学位を設けることに同意するまでに25年かかりました。
その頃には、衛星が従来の地理学のほとんどを完全に無関係にしてしまっていました。
将来のことを考えると、アブドゥラの言うとおりです。いつかは汎用AIが登場します。いつかはわかりません。
しかし、ほぼ確実に、学術的な変化のタイムフレーム内に汎用AIが登場するでしょう。学術的な変化には20〜30年かかると言えるでしょう。
どのような学位を提供するか、どのように教えるか、どこからコンテンツを得るかを大きく変えるには。
もし我々が人々をあらゆる種類の対人職業のために訓練しようとするなら、学習科学が必要です。人間の心理学の科学です。
心理学者や学習科学者の方々に失礼があったらお詫びしますが、経済学よりもさらに陰鬱な科学です。
人間がどのように機能するのか、なぜある人は特定の種類の教育に反応し、他の人は全く異なる種類の教育を必要とするのか、本当によくわかっていません。
人間は商品ではなく、80億人の個人であるという見方です。ある意味、我々の科学は、個人の特性からどのように学ぶか、どのように学ぶのが最善かをマッピングする方法を知る必要があります。
それには数十年かかるでしょう。繰り返しますが、20年前に始めるべきでした。代わりに、携帯電話やその他のイノベーションに何千億ドルもの資金を投じました。それは功罪相半ばするものだったと思います。
現在、大学では大規模言語モデルが人々の宿題をすることの影響にさえ対処できていません。高校ではさらに悪い状況です。
バークレーの同僚の一人には、こんなルールがあります。「ChatGPTか同等のエンジンを使ってエッセイを書かなければならない。でも、そのまま提出したら0点。AIシステムの出力を改善する能力で採点される」
これは非常に興味深く、啓発的なアプローチに聞こえます。しかし、これを高校に適用することを考えてみてください。高校生の90%は大規模言語モデルの出力を改善することができません。
そして、そのことがモチベーションに与える影響を考えてみてください。
電卓のアナロジーがよく使われますが、電卓は数学の中で正確に脳を使わない部分を自動化します。
手で長い割り算をするときに、一つ一つのステップで何が起こっているのか、本当に理解している人はどれだけいるでしょうか?
あの大きなバーのようなものを書いて、矢印を引いて数字を動かしたりしますよね。私は何が起こっているのか全然わかりませんでした。間違えても気づきません。理解していないんです。それは考えなくてもできるレシピなんです。
電卓はそれを自動化しました。しかし、問題を理解し、エッセイで答えを形成すること、それこそが私たちが人間に学んでほしい思考の本質です。
それを自動化してしまうと、まさに人間に学んでほしいことを切り捨ててしまうことになります。
ダン: AIに批判的に考えてもらうこともできるのではないでしょうか?
スチュアート: できるでしょう。実際、私が本当に欲しいのは、たとえAIが多くの人が約束している超人的AIを提供できなくても、適切に適応させれば、少なくとも高校卒業までは個別化された教育を提供できるキラーアプリケーションです。
チューターとして機能し、宿題をやってくれるのではなく、「それについてどう思う?」「この考えについてどう思う?」「この質問について調べるにはどんな研究ができるだろうか?」といった形で対話するのです。
これは人類にとって非常に大きな価値があるかもしれません。多くの国々がK-12の教育システムを維持する余裕がないからです。
いくつかの国では、Kさえ維持できません。文字通り、支払う余裕がない限り、子供たちが学校教育を受けられない国もあります。
携帯電話を通じて - まだ普遍的ではありませんが広く普及しています - イギリスやアメリカの最高の学校で受けられる教育の質を超える教育を提供できるかもしれません。
しかし、今のところそれは行われていません。広告に比べて教育に取り組む金銭的インセンティブが非常に小さいからです。また、お金を稼ごうとするには非常に複雑な分野だからです。
ダン: このトピックについてもう1つ質問させてください。もし新年度から大学に入学するとしたら、どのコースを取りますか? そしてなぜですか?
スチュアート: ああ、また18歳に戻れたらなぁ...
おそらく人間科学の何か、心理学や児童発達学といったものでしょう。長期的には、機能する社会を持つために人間科学に依存することになると思うからです。
人文科学も挙げたいですね。人間であることの意味の大部分、そして豊かな人生を送ることは、芸術や文学、そういった種類の学びに依存しているからです。
人文科学は過去数十年間で少し道を外れてしまったと思います。でも、まとまりを取り戻して、このプロセスに大きく貢献できる可能性があります。
ダン: 興味深いですね。ネラさん、これについてもコメントをいただけますか?
あなたが深く、そして批判的に考えていることの1つに、信頼の問題があります。AIや大規模言語モデルが答えを提供してくれますが、時には引用付きで、多くの場合引用なしです。なぜAIを信頼すべきなのでしょうか?
ネラ: 素晴らしい質問です。新しい世界で哲学の学位が役立つ理由かもしれませんね。
AIの時代に人間であることの重要な特徴の1つは、判断力だと思います。なぜなら、AIのすべてが素晴らしいわけではないからです。
幻覚があることはわかっています。もしAIが人間の介入や影響なしに発展すれば、目にしているものが本当に現実なのかどうか、どうやって信頼すればいいのでしょうか? これが重要な問題になるでしょう。
また、必要なスキルを提供するために大学をどう信頼すればいいのでしょうか?
世界を見渡すと、労働者不足ではなくスキル不足があります。テクノロジーに関しては、必要なスキルがますます狭く、特定的で、集中的になっています。
昨年アメリカで卒業した10万人のコンピューターサイエンティストのスキルは急速に時代遅れになっています。しかし、残っているのはケア経済です。キャビネットを作る能力や優れた配管工になる能力です。
今のところ、AIはトイレの修理が必要だという事実に対処していません。つまり、労働力にはまだ本当に必要とされるスキルがあるのです。
問題は、労働者をそれらのスキルに向けてどう位置づけるか、特にスキルが急速に作られ破壊されていることがわかっている中で、労働者を他のスキルにどう移行させるかです。
AIが人間にできないタスクを実行する仕事を作り出すにはどうすればいいでしょうか? 私たちができるタスクを置き換えるのではなく。これが明日の問題になるでしょう。
つまり、結局のところ信頼の問題に帰着します。大学があなたの最後の教育者でないかもしれません。あなたの協力者はAIかもしれません。同僚かもしれません。世界の反対側の誰かかもしれません。あなたの会社かもしれません。
私たちは過去10年間にわたって、世界中の約50万人の労働者を対象に、この信頼の問題について調査してきました。
「働いている会社を信頼させる要因は何か」と尋ねたところ、いくつかの点に絞られました。
1つは「マネージャーを信頼している」という基本的な人間関係です。「チームが自分の味方をしてくれる」と信頼しています。「リーダーシップに自分が代表されているのを見る」というのも大きな要因です。
つまり、この信頼の尺度を分解すれば、信頼を育むことができるのです。
なぜそれが重要なのでしょうか? なぜなら、労働者に求めているのは、創出されているスキル、置き換えられているタスク、そして前面に出てくる新しいタスクが、彼らにより良い生活水準をもたらすと信じることだからです。
なぜそれを信じるべきでしょうか? もし信じなければどうなるでしょうか?
技術を拒否することになります。会社や NGO、大学としてその技術を導入しても、「やりたくない」「その技術が自分の州に来るのを阻止する」「その技術に反対する」といった反応が返ってくるでしょう。なぜなら恐れているからです。
私たちは労働者に信頼できるものを与えなければなりません。それは対人レベルでのコミュニケーションから始まると思います。
その技術をどのように導入するかが重要になるでしょう。労働力がその技術を採用することで、技術の習熟度につながります。
この技術は、ビジネスケースや市場、顧客の中で真空状態で起こるわけではありません。目的を持たなければなりません。そして人々が技術に目的を与えるのです。
ダン: 素晴らしい指摘ですね。本当に重要なポイントです。ジョー、あなたもそれに同意しますか?
ジョー: はい、批判的思考と判断力の重要性について少し話してきましたが、私が最近始めたのは、例えばChatGPTに、自分が言っていることを反証し、それに反する証拠を見つけるよう頼むことです。
その批判的な姿勢を持たなければ...報道でも見られるように、訴訟でさえ、単に正しくないことを進めてしまった例がたくさんあります。
AIと人的資本をユートピアのように見ることがありますね。「バイアスをなくしてくれる」「職場でより公平性を実現してくれる」と。でも現実は、誰がこれらのAIシステムをトレーニングしているのでしょうか? 私たちです。
DEI(多様性・公平性・包摂性)トレーニングやインクルージョン&ビロンギングのトレーニングをするとき、「他の人々が本当にそれを必要としている。私自身にはあまりバイアスがない」と言うのが好きです。
でも、脳があればバイアスがあるのです。私たちはバイアスを持ってこれらのシステムをトレーニングしています。
先ほどの質問に戻りますが、学習能力に加えて、メタ認知能力 - 一歩下がって自分の考え方について考える能力 - がこのAI時代においてこれまで以上に重要になると思います。
ダン: その通りですね。アブドゥラさん、話を変えますが、スチュアートさんに「もう一度やり直せるとしたら」と聞いたのと同じように、あなたも今、ゼロから事業を始めるとしたらどこから始めるか考えていると思います。
あなたの事業は十分な資金を得ており、G42の支援を受け、この国で確立されています。もし最初からやり直せるとしたら、どこから始めますか?
アブドゥラ: 学校に戻るかどうか聞かれるのかと思いました。選択肢があるなら、学校には戻りません。
でも、今すぐ事業を始めるとしたら...テクノロジーにおけるビジネスの基本が完全に変わったと思います。
今は原子的なチームがより重要です。過去を振り返ると、10億ドル規模の事業を行うには数万人の従業員が必要でした。
今や焦点は、2人でできるか、3人でできるか、10人でできるかということです。
買収や企業を見る時、人数が少ないほど良いのです。
原子的なチーム、つまり運営に多くの人を必要としないものが1つのポイントです。
AIの第1フェーズ、少なくとも今確実に見えているのは、最も反復的で退屈なタスク、人間として行いたくないことを担当することです。
例えば、椅子をここからあそこへ動かすような、1日に100回行う脳を使わないタスクです。左から右へ椅子を1000回動かすのに多くの認知能力は必要ありません。AIはそういったタスクの自動化が非常に得意です。コールセンターなどがその例です。
AIのこのフェーズは、確実に最も熟した果実、あるいは最も手の届きやすい果実になるでしょう。今後2〜3年で多くの企業が大きな経済的利益を得るでしょう。
その後、再びシフトが起こり、第2フェーズはもう少し複雑になります。少し批判的思考が必要なこと、少し思考プロセスと少し知性が必要なことです。
そして最終的に、10年後か、もしかしたらもう少し長くかかるかもしれませんが、実際の汎用知能に到達します。AIが異なるAI同士でコミュニケーションを取り、それに応じて物事を行うことができるようになります。
今後2〜3年間で私が焦点を当てるのは、最も反復的で最も退屈な、人々が本当にやりたくないタスクで、自動化が必要なものです。
皆さんへの大きなヒントとして、税金の処理は誰も本当にやりたくないことですが、AIはとても良くできると思います。
信頼の問題について少し触れたいと思います。いつもこれを聞きますが、私だけが皮肉っぽいのかもしれません。人間は互いを信頼していません。
どうやって誰もが信頼するシステムを作り出すことを期待できるのでしょうか? 明らかに今でもバイアスはあります。
問題は「技術を信頼するかしないか」ではありません。「誰のバイアスを信頼するか」という問題なのです。
人間として、私たちが同意することはほとんどありません。歴史が教えてくれるように、私たちが意見を異にすることも多いのです。人間の形態、人間の本性には多くの不信があります。
なぜ何らかの技術が出てきて、私たちが満場一致でその技術を信頼することを期待できるのでしょうか? そんなことは決して起こりません。それはほぼ不可能です。
「信頼するか信頼しないか」という問題は、私たちのすべてを知っている携帯電話を使い始める20年前に決めるべきでした。信頼の問題については今となっては少し遅すぎます。
この世界で誰が速く達成するかを注視する必要があると思います。多くの人々がChatGPTを信頼していませんが、それが利用可能なオプションです。
多くの人々がiPhoneを信頼していませんが、それが利用可能なオプションです。
商業的には、誰が市場に速く参入するかが重要で、より多くの市場シェアを獲得するでしょう。
私たちが信頼するかどうかは、哲学書の中の1つの問いになるでしょう。AIがどのようになるかという経済的な面には、実際にはあまり大きな影響を与えないと思います。少なくとも私はそう考えています。
ダン: それには同意できません。
ネラ: 私も同意できません。AIは実際に信頼をより難しくするという議論があります。なぜなら、私たちは知らないし、情報が広まる方法が実際に以前よりも信頼できなくなっているからです。
信頼できる情報源が、人々が情報にアクセスする最前線にはもはやありません。
では、どうやってそれを逆転させるのでしょうか? AIの未来について考えるとき、AIが単に私たちに起こるのではなく、AIの発展において私たちは非常に能動的な主体であることを忘れてはいけません。
これは重要なポイントだと思います。だからこそ、私は労働力の中の人々に焦点を当てています。それが未来を決定するからです。
もし私たちが見ているものを信頼でき、知識が重要な未来を望むなら、今行動しなければなりません。
だから、信頼が重要ではないとか、AIが予め決められているという意見には少し反論したいと思います。
人間の経験において、何も予め決められているものはありません。だから本当に、私たちが望む未来を手に入れるために今行動する必要があります。行動しなかったために手に入れてしまう未来ではなく。
ダン: スチュアートさん、この点についてあなたも意見を述べたいですか?
スチュアート: はい、少しだけ。
この信頼の問題は、企業にとって重要な道筋だと思います。私が役員を務める大企業の取締役会では、皆「この新しい技術をどう活用できるか」と言っています。
80年代にも同じことがありました。当時は「エキスパートシステム」と呼ばれるAIの一種がありました。何千もの企業がエキスパートシステムを業務に活用するための部門を設立しました。
今見ているのは、信頼の問題が企業の重要な業務にAIを導入することを妨げているということです。
例えば、保険会社であれば、AIシステムに顧客との会話を任せて取引につなげることを許可するでしょうか? いいえ、できません。
SydneyのBingチャットボットを見てください。顧客が「99%割引できますか?」と聞いたら、「もちろんです。実際、保険と一緒にお金をお送りします」と答えてしまいました。
これは実際に起こったことです。GMのチャットボットがトラックを1ドルで売ってしまったこともありました。
Air Canadaは実際に裁判所に訴えられました。チャットボットが顧客に「葬儀に参列するためのお別れの便に乗って、後で払い戻しを申請できる」と伝えたからです。
Air Canadaはそのような方針はないと主張しましたが、裁判官は「あなたのチャットボットがそう言ったのだから、支払わなければなりません」と判断しました。
この判決は、ハイリスクな状況での企業の採用に冷や水を浴びせました。そしてお金になるのは、まさにそのハイリスクな状況なのです。
ネラさんが言ったことにも付け加えたいと思います。AIをどこに適用すべきか考える際、単に人間から仕事を奪ってお金を稼ぐという考えから離れたいのであれば、まさに満たされていないニーズを見るべきです。
すでに人間が満たしているニーズを見ると、通常そのニーズは飽和状態です。
例えば、車の場合を考えてみましょう。最初に車が開発されたとき、雇用は絶対的に急増しました。何百万人もの人々が自動車産業で働くようになりました。
その後、自動化が導入されると、車はより安くなり、さらに多くの車が売れ、さらに多くの労働者が必要になりました。
しかし、あるポイントでそのニーズは満たされます。アメリカでは、本当に気にする人は皆車を持っています。ほとんどの先進国でも同じです。
そうなると、生産性を上げたり自動化を進めたりしても、労働者の数を減らすだけです。
自動車産業で働く人の数が激減しているのを見てきました。これは産業から産業へと繰り返し起こっています。
最初は技術が需要を生み出します。価格が下がるからです。しかし、需要が飽和すると、雇用は再び減少します。
上昇曲線に乗りたいのであれば、満たされていないニーズを探す必要があります。
子供たちの個別指導は、そういった満たされていないニーズの1つです。人間が行うには非常にコストがかかるからです。すべての子供に家庭教師をつけることは不可能です。単に機能しません。
他にも、落書きの除去や貨物コンテナの検査など、人間にはコストがかかりすぎてできないことがあります。
しかし、もし人々がロボットチームを持っていれば、その役割での生産性を拡大できるので、人間にもそれを行う余裕ができるかもしれません。
ダン: パネルディスカッションの時間が1分ほど残っています。最後に皆さんに手短な質問をしたいと思います。
素晴らしい聴衆の皆さんがこの会場を後にするとき、AI分野で考えるべき1つのことは何でしょうか?
また、AIについて考えるとき、皆さん自身が夜も眠れなくなるようなことはありますか?
スチュアート、また最初からお願いします。1分しかありませんので、手短にお願いします。
スチュアート: 私が夜眠れなくなるのは、永久にコントロールする解決策がないまま、超人的AIを開発してしまうことです。
人々がAIについて知っておくべきことは、読んだことをすべて信じないことです。
これらのシステムは、見かけよりもずっと愚かです。
ネラ: AIは怖がる必要はありません。変化は時に挑戦ですが、成長の機会でもあります。
私たちはこの技術の主人であり、技術に支配されてはいけません。
技術がビジネスや労働者にどう役立つかという使用事例に依存します。技術のための技術を人々に押し付けるのではありません。
AIの力を本当に理解したいなら、12歳の子供に話しかけて、ChatGPT4とどう対話するか見てみてください。私たちの方向性がわかるでしょう。若い人たちは、これをとてもよく理解しています。
ジョー: 私が言いたいのは、仕事での学習は仕事だという決意を持つことです。
学習は職場で最も称賛されながら無視されている活動かもしれません。
学習曲線が収入曲線になるでしょう。AIが私たちを驚かせ続けると本当に信じていますが、そのときに新しいことに素早く移行できる人々が成功します。
だから、自分の学習のためのアクティビストになってください。これは私が有名なAIアカデミーで掲げたルールの1つです。
AIアカデミーの第一のルールは、AIアカデミーを待たないことです。自分の個人的な学習クラウドを構築し、自分の学習を所有し、他者を教育することで成長してください。
アブドゥラ: はい、私も完全に同意します。
私からのアドバイスは、変化のペースに注目することです。物事が予想よりもずっと速く変化し始めるからです。
今日学んで多くの時間を費やしたことが、2ヶ月後には時代遅れになってしまうことにフラストレーションを感じるでしょう。
だから、来るべき急激な学習曲線に注目してください。
ダン: ポジティブでいて、お互いを大切にしましょう。
これで締めくくりたいと思います。皆様、パネリストの方々に拍手をお願いします。素晴らしかったです。
オンラインでご覧の皆様も、ご参加いただきありがとうございました。
世界経済フォーラムからの今後のニュースにご注目ください。
皆様、ありがとうございました。