1980年代、ニューウェイブミュージックがあり、そしてデヴォがいた。防護服を着て頭に植木鉢をかぶり、不気味なほど機械的な動きで演奏する5人組は、ダサい髪型の海の中で際立っていた。音楽的には、ヒット曲「ウィップ・イット」で知られ、数十年後には大統領候補ミット・ロムニーが家族の犬を屋根に縛り付けて連れて行くという疑問の余地ある決断について歌った「ドント・ルーフ・ラック・ミー、ブロー」で知られるようになった。
Netflixで新しいドキュメンタリーの主題となったデヴォは、意図的に物議を醸す存在で、「バンドは宗教が嫌いとか、キリスト教が好きではないとは言っていない、ただ癌になる方がましだと言っただけだ」とか、「私たちは基本的に便秘社会のための音楽的下剤だ」といったことを言っていた。しかし、それは完全な冗談ではなかった。インタビュアーに「何があなたたちを幸せにするか」と尋ねられたとき、デヴォはできる限りの誠実さで答えた：「ディズニーランドにあるようなピープル・ムーバー（人員輸送システム）が欲しい」
50年代に育ったバンドメンバーは、ピープル・ムーバーや空飛ぶ車を約束されていた。しかし60年代に彼らが得たのはベトナム戦争とケント州立大学事件だった—デヴォの共同創設者たちは1970年、ケント州立大学で州兵が4人の学生デモ参加者を射殺した時にそこにいた—そして70年代と80年代にはそれらの理想が無謀に放棄された。そのためバンドになる前、デヴォ（de-evolutionの略）は自家製の哲学だった：見かけに反して、人間は実際には後退している。それゆえデヴォの最初のアルバム：「我々は人間ではないのか？我々はデヴォだ！」
未来が何をもたらすか、誰も本当には知らない。ウォルト・ディズニーのような1950年代の未来学者も知らない。デヴォも知らない—彼らは1981年のアルバム「ニュー・トラディショナリスト」を宣伝するために、JFKの髪型をモデルにしたプラスチックのかつらをかぶっていたが、それはロナルド・レーガンのダサい髪型と広く混同された。
AIの予言者たちも同じだ。AI予測は千差万別である。AI 2027シナリオがAIフューチャーズ・プロジェクトから5年以内の人類絶滅を予測する一方で、プリンストン大学の2人の研究者は、AIは通常の技術であり、時間をかけて検証された様々な安全メカニズムの対象となるため、警戒する理由はないと主張している。
エントリーレベルの仕事の消滅に関する議論も同様に白熱している。AIが全てのエントリーレベルの仕事の半分を置き換える可能性があると信じるダリオ・アモデイ（AnthropicのCEO）のような人物がいれば、それを「これまで聞いた中で最も愚かなこと」と一蹴するマット・ガーマン（AWSのCEO）のような人物もいる。それぞれの側の議論をまとめてみよう。
一方では：
- AIが登場する前から、ウォートン・スクールのピーター・カペリが簡潔にまとめたように、「誰もが3年の経験を持つ人を雇いたがるが、誰も彼らに3年の経験を与えたがらない」という状況があった。
- AIはエントリーレベルの仕事に共通する定型的で反復的なタスクをより良く処理する。
- そのため、採用マネージャーはエントリーレベルの役割を、より価値の高いクライアントワーク、製品開発、プロジェクトワークに焦点を当てるよう再定義するだろう—これらは関連する過去の実務経験なしには（少なくとも上手くは）できない仕事だ。そして大学への入学から卒業までの道のりで、新卒者はほとんど関連する実務経験を得られない。
- ソーシャルメディア上には、落胆した20代からの逸話的証拠が吹雪のように存在する。例えば、2023年のコンピュータサイエンス卒業生は5,762件のテック職に応募し、13回の面接を受けたが、オファーは1つもなかった。また、安っぽいTシャツに書かれそうなコメントもたくさん見つかる。例えば「コンピュータサイエンスの学位を取得したばかりだが、唯一の面接はチポトレだった」など。
そして他方では：
- 新しい技術は常に新しい職業での労働者需要を増加させてきた。
- エントリーレベルの労働者は最も安価で、新鮮なアイデアと新しい考え方をもたらし、最もAIに精通しており、職場でAIを活用するのに最も適している。つまり、AIはエントリーレベルの労働者をより生産的にしようとしている。
- AIにより、教育や訓練が少ない労働者でもより複雑なタスクを実行できるようになる。
楽観的な議論のリストに含まれていないのは何か？マット・ガーマンの指摘する企業がエントリーレベルの役割を減らすのは狂気の沙汰だという点だ。なぜなら「若手社員が経験を積まなければ、企業は将来熟練した労働力を持たなくなる」からだ。企業が四半期または年間目標を達成するための経費削減など、短期的な結果よりも長期的な視点を優先すると非難されることはめったにない。また、AIがいくつかのエントリーレベルの役割を置き換えるかもしれないが、新しい役割も生み出すだろう。もちろんそうだが、その純効果は既に悪い状況—52%の不完全雇用、20代の卒業生の12%の失業率—をキャリアスタートと経済的流動性の実存的危機に変えるほど深刻なマイナスとなるだろうか？
あなたはおそらく既にAIをあるタスクに使用して、「これは研究者やアナリストを雇う必要のないことだ」と考えたことがあるだろう。これが問題の核心のようだ。ワシントン・マンスリーで楽観的な主張を展開するプログレッシブ・ポリシー・インスティテュートのブルーノ・マンノは、楽観的な主張の最後のポイント—つまり、AIにより教育や訓練が少ない労働者でもより複雑なタスクを実行できるようになる—を「AIは実証された専門知識のハードルを上げる一方で、それを獲得するための障壁を下げる」と言い換えている。しかし専門知識はスキルと経験の両方を意味する複合語だ—解きほぐす必要のある袋だ。確かに、AIは実証されたスキルのハードルを上げる一方で、それらのスキルを獲得するための障壁を下げる。しかしAIは実証された経験のハードルを上げる一方で、キャリアを始めようとする人々が経験を獲得するのを助けることは全くない。マンノは仮説的なAIシミュレーションを想定しているが、シミュレーションを実際の実務経験と同等と見なす採用マネージャーを私は知らない。
楽観的な主張が1ヶ月間負け続けているというニュースをお伝えしたい。そしてこの傾向が続けば、アプレンティスシップ（職業訓練制度）—定義上、過去の実務経験を必要としない—が重要な社会インフラになろうとしている。
8月26日、スタンフォード大学の3人の経済学者が「炭鉱のカナリア？人工知能の最近の雇用への影響に関する6つの事実」という論文を発表した。アメリカ最大の給与計算ソフトウェアプラットフォームであるADPからの包括的な労働市場データを検討した結果、7月時点で、AIにさらされているセクターでは、エントリーレベルの採用数が予想よりも13%減少していることがわかった。ソフトウェア開発やカスタマーサービスなどAIにさらされているセクターでは、より経験豊富な労働者への影響はなく、エントリーレベルのポジションだけが置き換えられている。驚くべきことに、22〜25歳のソフトウェア開発者の雇用数は既に20%近く減少している。同様に、現時点でAIの影響が少ないエントリーレベルの仕事には影響がなかった。そしてAIにさらされている職業でのエントリーレベルの雇用は、3年前のChatGPTのリリース前には歩調を合わせて動いていなかったため、AIとは別の説明はあり得ない。
負けじと、8月31日にハーバード大学の2人の経済学者がより地味なタイトルで彼らの見解を共有した：「年功序列に偏った技術変化としての生成AI：米国の履歴書と求人データからの証拠」。この研究はLinkedInとRevelio Labsのデータを使用し、6,200万人の労働者と2億5,000万件近くの求人を対象としている。ハーバードの研究者たちは、セクターや職業によるAIの影響を特定しようとするのではなく、AIを活用する意図を示している企業—つまり、新しい「AIインテグレーター」の役割を募集することによって—を特定し、採用パターンを比較した。2023年1月から2024年7月の間に、AIを採用した企業のエントリーレベルの人員は7.7%減少したが、より上級の役割には同様の減少は見られなかった。唯一の半分異なる発見は、減少が最も急速に起きている場所だ：コーディングではなく、卸売・小売業でエントリーレベルの採用が40%減少している。しかし結論は同じだ：「生成AIは年功序列に偏った技術変化の一形態であり、企業内での上級職に比べて若手雇用に悪影響を及ぼす」
最後に、いくつかの新しい調査がこの厳しい方向性を確認している。800人以上の採用マネージャーを対象とした調査では、70〜80%がAIは新入社員の仕事をこなせると言い、その結果として新卒者が解雇されるだろうと述べている。LinkedInによると、経営幹部の63%が「AIが彼らの組織のエントリーレベルの従業員が現在焦点を当てている単調で手作業のタスクのいくつかを引き受ける」ことに同意している。一方、米国と英国の新卒者約1,200人を対象とした調査では、59%が「今年はフルタイムのエントリーレベルの仕事を見つけるのが非常に困難だった」と答え、79%がAIが希望する分野でのエントリーレベルの仕事の数を減らしていると信じている。当然のことながら、2026年卒業クラスの60%以上が良い最初の仕事に就けることに悲観的だ。
ハーバードの経済学者たちは次のように結論づけている：「生成AIはエントリーレベルのタスクから仕事を遠ざけ、社内キャリアラダーの『下の段』を狭めているように見える」。スタンフォードのチームはその理由を説明しようとしている：「AIは体系化された知識、つまり正式な教育の核となる『本から学ぶ知識』を置き換える。AIは経験とともに蓄積される特異なコツやテクニックである暗黙知を置き換えることはあまり得意ではないかもしれない」。これらすべてが、本から学ぶ知識は多いが暗黙知の少ない、これからキャリアを始めようとする人々を混乱させ始めている。
おそらく心配する必要はないだろう。なぜならOpenAIのCEOサム・アルトマンは10年後には大学卒業生は皆、宇宙で「まったく新しい、エキサイティングで、超高給の」仕事に就いているだろうと言っているからだ。しかしOpenAIのパートナーであるマイクロソフトでさえ少し心配している。
明らかなのは、AIがエントリーレベルの役割に広く採用される途上にあるということだ。スタンフォードの論文はAIが置き換えるのではなく補強しているエントリーレベルのポジションを特定しようとしたが、私たちはまだエージェント型AIの第1イニングにいる。ユースケースが増殖するにつれて、AIが置き換えていないエントリーレベル（ほとんどまたは全く過去の経験がない）の役割を特定することは、干し草の山から針を探すような作業になりそうだ。
また、AIのエントリーレベル採用への影響が公平ではないことも明らかだ。関連する実務経験が不可欠になれば、それを得るためのコネクションを持つ人々が有利な立場に立つだろう。直感に反して、富と地位は今日のキャリアスタートの授業料ベースのシステムよりもさらに重要になるかもしれない。そして、どの学校に通うかがさらに重要になるかもしれない。ハーバードの研究では、エントリーレベルの採用減少の影響を最も受けやすい大学を判断する際、U字型のパターンが見られる。ハーバードとその仲間はほとんど影響を受けていないが、第2層と第3層の機関の卒業生は大きな打撃を受けている。考えられる説明の一つは、これらの機関の卒業生は歴史的にAIを採用する可能性の高い企業に良い仕事に採用されてきたが、AIによってこれらの企業はさらに選択的に採用できるようになったということだ。一方、第4層と第5層の学校の卒業生は通常、このような種類のビジネスにキャリアをスタートさせていない。
スキルの面では、AIスキルは他のどのスキルよりも重要性が高まる可能性が高い。学生たちはAI機能を持つエントリーレベルのデータエンジニアやデータアナリストに法外な給与が提示されているのを目にしている。AI企業は需要に応えるためにツール、トレーニング、認定資格を次々と提供している。何百万もの企業がAIエージェントのセットアップと管理を支援する必要があり—そしてそれらが暴走しないようにする必要がある—これらのスキルを持つ卒業生が不完全雇用になるリスクはほとんどない。
最後に、AIが技術教育と訓練の重要性を減少させ、リベラルアーツのルネサンスが地平線上にあるという心温まる結論に達するコメンタリーが増えているのを目にしているが、これは願望的思考だと恐れている。AIが教育と労働力に与える主な影響は、教室ベースの教育の重要性を減らし、実務経験、あるいは少なくとも職場ベースの学習の重要性を高めることだろう。要するに、AIは学位の価値を下げ、実務経験の価値を高めるプロセスにある。
これがブルーノ・マンノがワシントン・マンスリーの記事をアプレンティスシップの呼びかけで締めくくる理由だ：「アプレンティスシップの終わりまでに、『エントリーレベル』のパラドックスは解決される。なぜなら、見習いはもはや未経験ではないからだ。代わりに、見習いは生産的な労働者のスキルと実績を持っている。彼らは経験を最初の仕事の一部にするのであって、それを得るための障壁にはしない。」
20年後には、高校からそれ以上の教育まで、教室ベースの教育はより小さな役割を果たすようになるだろう。伝統的な教育モデルは—公立も私立も同様に—数百億ドル規模で縮小し、アプレンティスシップ、コープ教育、インターンシップ、雇用主が関与するプロジェクトなどの職場ベースの学習モデルに置き換えられるだろう。ただし、これらは仲介者や機会を掴む学校によって調整される。
私のお気に入りのデヴォの曲は、ローリング・ストーンズの「サティスファクション」のカバーだ。それは完全に電子的で、ぎこちなく、魅惑的だ。彼らはSNLでそれを演奏し、本当に不満を持ったオハイオ州出身の5人の若者として登場した。
1950年代に育ったデヴォは、ピープル・ムーバーや空飛ぶ車を約束されたが、結局ベトナム戦争とレーガンを手に入れた。2世代後、若いアメリカ人はAGIと雑用をこなすエージェントを約束されているが、おそらく不完全雇用か失業で終わるだろう。これにより彼らはこのいわゆる進歩を退化と見なすようになるだろう。だから私たちの選択は明確だ：大きな変化を起こすか、社会不安とデヴォのカバーバンドに備えるかだ。
また、高等教育でのさらなる不安にも備えるべきだ。一方では、トランプ政権による高等教育への全方位的な攻撃はこれ以上ないほど悪いタイミングだ。他方では、ほとんどの大学は小さな問題を消し去るような大きな問題に直面しようとしている。
