99% の仕事が消滅しようとしている: 雇用の終末かレジャーの楽園か?

(ダン・トリ) - AIは労働市場に致命的な打撃を与え、99%の雇用を脅かしています。これは世界の終焉なのか、それとも労働のない生活の時代を切り開くチャンスなのか。

ビジネスリーダーたちが依然としてAIが人間を「補完する」方法について議論している一方で、コンピューターサイエンスの教授は、今後5年以内に世界の仕事の99%がAIとヒューマノイドロボットに取って代わられるという恐ろしい予言をしている。

AIがすべてを置き換えるとき、「プランB」はもう存在しない

これは、AIの安全性に関する第一人者の一人であるローマン・ヤンポルスキー博士の見解です。ポッドキャスト「CEOの日記」で彼が語った警告は、一般的な楽観論とは正反対です。ヤンポルスキー博士は、心配し始めるのではなく、現実を受け入れるよう提言しています。「もはや問題は、それが起こるかどうかではありません。問題は、あなたがいつ解雇されるかということです。」

この見解は、人間はAIの影響を受けていない新しい仕事に移行できるという一般的な議論とは全く対照的です。「以前は、『この仕事は置き換えられるから、別の仕事を学べ』と言っていました」とヤンポルスキー氏は強調します。「しかし、すべての仕事が置き換えられると言うなら、プランBはありません。再訓練もできないのです。」

彼は厳しい現実を指摘する。それは、まるで終わりのないドミノ倒しのように、代替が次々と起こるということだ。仕事は消え去り、新しい仕事はAIによって瞬く間に自動化される。例えばコンピューターサイエンスを例に挙げてみよう。ほんの数年前までは、若者にプログラミングを学ぶよう勧められていた。しかし、AIはコーディングを学び、その腕を磨いた。その後、人々は「プロンプトエンジニア」へと転向したが、今ではAIは人間よりも自ら提案をデザインする能力に優れている。その結果、どちらの仕事も消滅の危機に瀕しているのだ。

ヤンポルスキー氏は、ホワイトカラー労働と肉体労働の両方がロボットとAIに置き換えられ、記録的な失業率の時代が到来すると予測している。「私たちは前例のないレベルの失業率の世界を目の当たりにしているのです」と彼は言う。「すでに恐ろしい10%の失業率ではなく、99%です。」残される仕事は、感情的あるいは個人的な理由で、依然として仲間の人間からサービスを受けたいと思う仕事だけだ。

ヤンポルスキー氏の警告は特異なものではない。彼は、アントロピックCEOのダリオ・アモデイ氏や投資家のヴィノド・コスラ氏といった他のテクノロジーリーダーたちと同様に、「雇用の終末」について警鐘を鳴らしている。数字はそれぞれ異なるものの（アモデイ氏は、5年後にはAIがホワイトカラー雇用の半分を奪い、失業率を20%に押し上げると予測している）、彼らは皆、私たちが前例のない雇用危機に直面しているという点で一致している。

データのパラドックス：プログラマーはドライバーよりも代替可能

AIが仕事を置き換える速度を決定づけるものは何でしょうか？多くの人は複雑さが原因だと考えています。しかし、より深く分析すると、驚くべきパラドックスが浮かび上がります。それは、複雑さに関わらず、データに富んだ仕事が最も置き換えられる可能性が高いということです。

一見相反する二つの例、車の運転とプログラミングを考えてみましょう。プログラミングにはより複雑な思考が必要だと考える人が多いでしょう。しかし、AIの分野では、大規模言語モデル（LLM）は自動運転技術よりもはるかに進んでいます。

主な理由はデータソースにあります。自動運転車を訓練するには、AIは数え切れないほどの様々な状況で何千時間もの運転をしなければなりません。その中には、極めて稀で再現がほぼ不可能な故障も含まれます。一方、LLMはインターネット上の膨大なデータから学習することができます。

言い換えれば、AIは過去の試験問題と解答をすべて閲覧できる学生と、散らばったメモを数枚しか持っていない学生のようなものです。これが「データパラドックス」です。AIはドライバーよりも早くプログラマーを代替できますが、それはプログラミングが容易だからではなく、データがより豊富だからです。

新たに生まれた職業がAIに取って代わられました。運転手、教師、プログラマー、クリエイターなど、あらゆる職業がAIの脅威にさらされています（写真：SwissCognitive）。

多くの業界がこの現実に直面しています。

ソフトウェア開発：GitHubには4億2000万以上のリポジトリがあり、AIはコーディング学習のための膨大なデータプールを利用できるようになりました。現在、プログラマーの75%がAIアシスタントを使用していると推定されており、この技術が業界に急速に浸透していることを示しています。

カスタマーケア：通話、メール、サポートチケットから得られるデータにより、AIによるプロセスの自動化が容易になります。例えばIBMは、この分野におけるAIの活用により、23.5%のコスト削減を実現しました。

金融:膨大な市場データに基づくアルゴリズム取引は現在、米国株式市場の取引量の約 70% を占めており、これは AI が金融のような複雑な分野を席巻していることを示す最も明確な証拠です。

対照的に、データ不足に悩まされている業界は、AIに対して抵抗感を抱きやすい傾向があります。医療、建設、 教育などがその代表例です。断片化された患者データ、断片化された建設記録、そして教育分​​野におけるFERPA（連邦情報保護法）などのプライバシー保護法は、AIの潜在能力を最大限に発揮することを困難にしています。しかし、これらの業界はそれを補うために、手術室へのカメラの設置やAIによる学生のモニタリングといった、侵入的なデータ活用に頼っており、プライバシーと倫理に関する懸念が生じています。

黙示録か怠惰な楽園か?

失業率99%というシナリオは暗いように聞こえるかもしれませんが、多くの専門家はより楽観的な未来を予測しています。彼らは、この大規模な自動化の波が、仕事が減る、あるいは全く仕事がなくなる時代をもたらすと考えています。

マイクロソフトの元CEO、ビル・ゲイツ氏はかつて、今後10年間で人々は週2日勤務で済むようになると予測していました。NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は、週4日勤務が標準になると考えています。

ヤンポルスキー氏はさらに楽観的で、「仕事」という概念は完全に消滅するだろうと信じている。彼は全人類にとって大きな問いを投げかける。毎週60～80時間の自由時間をどう使うのか？経済的にどう生きていくのか、誰が給料をくれるのか、そして何よりも重要なのは、人生の意味をどこに見出すのか？

しかし、その資金がどこから来るのかという問題は、激しい議論の的となっています。イーロン・マスクやサム・アルトマンといった人々は、「グローバル・ハイ・インカム」あるいはユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）といった構想を提唱しています。彼らは、AIによって生み出される財とサービスの余剰が、すべての人々を養うのに十分な量となり、人類を生計を立てる負担から解放すると信じています。

マスク氏はかつてこう語った。「普遍的なベーシックインカムではなく、世界的な高所得を実現する。ある意味では、それは平等化をもたらし、より平等なものになる」

しかし、「AIの父」ジェフリー・ヒントン氏は、根本的に異なる見解を示しています。彼は、UBIは人間の尊厳の問題に対処していないと主張しています。ヒントン氏は、仕事は単なる収入源ではなく、価値観や意味の源泉でもあると強調しています。仕事がなければ、人々は社会の中で自分自身を定義するための最も根本的な手段を失うのです。

「UBIは人間の尊厳の問題を解決しない」と彼は主張した。「現金は仕事がもたらす有用性の感覚に取​​って代わることはできない」

このように、労働市場は二つの相反するシナリオに直面している。一つは、AIが人類の大部分の生活の糧を奪う「雇用の終末」であり、もう一つは、人々が労働の重荷から解放され、より高い価値を追求できる「豊かな時代」である。

しかし、どちらのシナリオも重大な課題を突きつけています。仕事を失った人々は、経済的にどのように生きていくのでしょうか。そしてさらに重要なのは、「尊厳の源」を失ったとき、どのように人生の意味を見出せるのでしょうか。

生存への道

パニックに陥るのではなく、適応する時が来ています。チャンスはもはやスキルやソフトウェアを習得することではなく、人間の思考とAIの力を組み合わせる能力にあります。

99%の仕事が消滅するというのは暗い話のように聞こえるかもしれないが、多くの専門家は自動化の波によって仕事が減る、あるいは仕事がなくなる時代が来ると楽観視している（写真：マザージョーンズ）。

専門家からのヒントをいくつかご紹介します。

キャリアのクロスオーバーを歓迎しましょう：従来のキャリアパスに固執する必要はありません。人間の判断力とAIの能力を組み合わせた役割、あるいはテクノロジーとビジネスニーズを結びつけるポジションを探しましょう。例えば、医師だけでなく、ヘルスケアデータアナリストになるのも良いでしょう。

適応力に焦点を当てる：雇用主は、もはやあなたの知識ではなく、学習能力と変化への適応力であなたを評価します。変化する環境で効果的に働き、新しいテクノロジーを迅速に習得できる能力を示しましょう。

「タッチポイント」をターゲットに： AIを導入している企業は、テクノロジーと人間のプロセスを統合することに苦労しています。管理、コーチング、プロセス最適化といった役割は、深い技術的知識は必要としませんが、組織の運営方法を理解することが求められる新たな機会です。これらの役割においては、人間の柔軟性が依然として決定的な要素となります。

「最後のギャップ」を活かす： AIがどれほど賢くなっても、それを現場の現実と結びつけるには人間が必要です。製造業では、自動化システムの操作方法を知っているのは労働者であり、教育業界では、AIを活用して学習をパーソナライズする方法を知っているのは教師です。業界知識とAIの基礎的な理解を組み合わせることで、未知の分野でゼロから始めるよりも多くの機会が開かれるのです。

AIは大きな善をもたらすツールとなり得る一方で、ジェフリー・ヒントン氏が警告するように、大きな悪をもたらすツールにもなり得ます。仕事の未来と人生の意味は、私たちの選択にかかっています。今はパニックに陥る時ではなく、行動を起こし、未来を形作る時なのです。

出典: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm