AI（人工知能）は、刺激的でありながら困難も伴う破壊的な力として、我々の生活とキャリアに明確な影響を及ぼしている。歴史を振り返ると、人々の働き方や働く場所を根本的に変える破壊的イノベーションが何度も現れてきたが、今我々が目にしているのは、人々が「何をするか」そのものを根本的に変えるイノベーションである。タスクが反復的、あるいはルールベースで定型的であればあるほど、自動化とAIに置き換えられる可能性が高い。
例えば、19世紀の産業革命以前に熟練工が担っていた手織りは、手織機を使った労働集約的な手作業の定型業務であった。動力織機が手織機に取って代わり、工場はより速く、より多く生産できるようになった。今日、我々は一部の知識ベースの定型業務がAIに置き換えられつつある状況を目にしている。カスタマーサービス担当者はその好例だ。多くの問い合わせは手動で対応され、口座情報、注文状況、トラブルシューティングなど非常に反復的な内容が多い。AIチャットボットやエージェントは、こうした種類の質問をより一貫して解釈し処理できるため、ますますこの業務を代替しつつある。
これらは、タスクが反復的またはアルゴリズム的である場合の例であり、肉体労働であれ知識労働であれ、自動化とAIの対象となる。問題解決のためのルール、定義されたパターン、または反復可能な手順が存在する場合、人々が担う役割は変化する。では、我々はアルゴリズムとどう競争すればよいのか。答えは、AIと手を組むことで勝つ、である。
AI＋仕事
破壊的イノベーションのペースが速いため、我々は最も刺激的な機会と同時に、最も困難な局面にも直面している。AIは脅威であり機会でもある。脅威としては、AIの影響を受ける仕事の割合が増加し、多くの定型業務が置き換えられつつある。一方で機会としては、多くの仕事において、労働者がより賢く、より速く、定型業務からより価値の高い業務へと焦点を移せるようになり、生産性と効率が大幅に向上している。したがってAIはもはや選択肢ではなく、我々のツールキットの一部として、より速く、より良い成果に向けて意思決定と行動を導くものでなければならない。
労働市場は変化している。世界経済フォーラムは、AIやその他の主要な力によって2030年までに世界で9200万人の雇用が失われ、1億7000万人の雇用が創出されると予測している。差し引き7800万人の雇用増である。1
- AIスキルの労働市場価値は高まっており、AIスキルを要する仕事は雇用市場全体より66％速いペースで成長している。2
- AIの活用は米国の職業全般に広がっており、従業員のおよそ5人に1人が週に数回以上、職場でAIを利用している。3
- 「State of AI」レポートによれば、組織の94％はAIから企業レベルでの大きな価値をまだ得られていない。4
AI＋人間性
多くの人が、AIの方が優れていることがあると受け入れ始めていると思うが、その逆もまた真である。人間の方が優れていることもある。AIは情報処理、予測的洞察、記憶力に優れている。AIはIQを均等化する存在として、誰もがより賢く、より効率的に、より生産的に働けるようにする。一方で我々は、好奇心、判断力、人間関係のスキルを通じて、感情処理において依然として優位性を持つ。勝者となるのは、AIによる迅速かつ賢明な洞察と、自らの感情的知性を効果的に組み合わせられる者である。
我々は、変革的なイノベーションが適切なバランスを保てない場合、利益と課題の両方をもたらすことを目にしてきた。例えば、ソーシャルメディアは我々をつなぐという点で素晴らしいが、つなげるものが歪められると不適切なものになり得る。
AIにおける我々の課題は、AIが人間の能力をさらに超えていく中でも、人間の判断力、説明責任、そしてAIに対する制御力を維持する我々の能力を決して超えさせないようにすることだ。また、人間性の役割を守り、我々が考え、創造し、つながる力を蝕む可能性を最小限に抑える責任にも配慮しなければならない。
- 好奇心をもってリードする：環境をよりよく理解するために時間を投資する。
- 判断力をもって決断する：素早く学び、よく聴き、複雑さを明晰に乗り越える。
- 人間関係を通じて拡張する：真摯な協働を通じて信頼と信用を築く。
AI＋ガバナンス
AIの能力が拡大するにつれ、組織はガバナンスと人間の説明責任・制御を維持する能力もそれに伴って拡大させる必要がある。制御や説明責任を失わないように、適切なセーフガードを整備すべきである。1979年にIBMが示した深遠な言葉を思い出す。「コンピュータは説明責任を負うことはできない。それゆえ、コンピュータは経営上の意思決定を決して行ってはならない」。
今年初め、私はAIの今後について執筆し、そのタイトルは量子AI：これは人類史上最も重大なイノベーションかであった。当時、私はAIのパターン認識能力と量子コンピューティングの計算能力の組み合わせについて考えていた。この組み合わせにより、現在の古典的システムには手強い問題を解決できるようになる一方、人間の知能を超える能力ももたらすことになるだろう。5すでにエージェント型AIにおいて、AIが人間の介在なしに行う行動の一部に対して、より強いガードレールを設けるべきだという懸念すべき事例や「行動の呼びかけ」が見られている。AIは潜在的な危険性に関する不穏な議論を呼び起こしており、意思決定能力をさらに獲得していく中で継続的なガバナンスが必要となるが、説明責任は最終的に人間が担い続けなければならない。
産業的破壊の時代
この潮流の一員となるには、単なる定型業務ではない役割を担うことが望ましい。社会に出る大学生にとって、スタートラインは変化している。AIが多くの定型的な知識ベースの業務を置き換えているからだ。AIを使って問題を解決し、より効率的に仕事を進めるAIリテラシーは、あらゆる分野において必須となった。スキルの「鮮度」が重要であり、今日の競争力には絶え間ない更新が求められる。生涯学習とは、新しい、関連性のある学びに継続的に投資することだという考えを受け入れなければならない。キャリアサイクルの初期、中期、後期を通じて働く人々は、追いつき、競争力を保ち、関連性を維持するために、スキルと経験を継続的に高めることにコミットしなければならない。勝ち残る企業は、単に使用するテクノロジーによって勝つのではない。その優位性は、テクノロジーをいかに、どれほど速く、現実のビジネス課題にスケールして適用し、強固な経済性を生み出すかから生まれる。
