機械は罪悪感を感じることはできないが、別れを告げることはできる。
2月に私が初めて書いた「AIリセット：人員削減、オフィス回帰、そして新たな働き方の現実」で予測したAIによる人員削減が現実となった。先週のメタの人員削減以降、AI業界全体、そしてそれを超えて大きな混乱が始まっている。アマゾンは計画している、人工知能に関連する再編の一環として、世界中で約1万4000人の企業職を削減し、最終的には3万人（企業従業員の約10%）にまで拡大する予定だ。マイクロソフト、グーグル、その他の企業も効率性、焦点、AIの戦略との整合性を理由に組織再編を行っている。
これは単なるテクノロジー業界の調整ではない。構造的なリセットである。AIが目新しいものからインフラへと移行するにつれ、かつては創造性、戦略、判断を定義していた人間の役割が自動化されるか、理解よりもスピードを最適化するシステムに吸収されている。
しかし、機械が所有できないものがまだ一つある：意図、つまり行動に目的を与える上流の人間のシグナルだ。意図を理解し表現することが、AIを形作る人々とAIに取って代わられる人々を分ける違いになるかもしれない。
AIによる人員削減における新たな力の集中
主要なAIプレーヤー：メタ、グーグル、OpenAI、アマゾンはもはや単に知能だけで競争しているのではない。彼らは所有権を巡って競争している。それぞれが以下を網羅する統合されたループを構築している：
- エンジン：計算と認知が収束するモデル。
- プラットフォーム：インターフェース：チャットボックス、アシスタント、オペレーティングシステム。
- 配信：もはや広告だけでなく、すべてのコンテンツとエンゲージメント。
- 消費者：データ、注目、感情、そして今では、ループを維持する物理的な反応を提供する人間。
かつて配信とは広告が配置される場所を意味していた。今では体験が調整される場所である。これらのモデルは情報を配信するだけでなく、それを作成する。セラピーセッション、ゲーム、音楽、フィクション、または一人の人間に合わせた会話を作り出すことができる。彼らはあなたの心を引き込むだけでなく、あなたの感情を訓練する。
そして、ロボット、車両、ウェアラブル、家庭用デバイスに組み込まれて物理的な世界に入るにつれ、エンゲージメントはすぐに感覚的、運動的、そして親密なものになるだろう。体験を書き、配信し、収益化するシステムは、あなたの脈拍、姿勢、またはトーンがそれにどう反応するかも測定するだろう。
それは広告エコシステムではない。人間の行動のエコシステムである。
AIによる人員削減と混乱のより広い波
表面上、雇用削減は効率化の動きとして位置づけられ、人的資本を自動化とインフラに資金を再配分している。しかし、注目すべき二次的効果がある：歴史的に、大規模な人員削減の波は、より高い営業利益率を示し、投資家に「規律」を示す努力に先行することが多い。メタの2025年のコスト削減は、AIの推進と共に、今年の株価の力強い上昇と一致した。
それが偶然か振り付けかにかかわらず、より深い真実を示している。AIは労働を再形成しているだけでなく、認識も再形成している。効率性の物語は効率性自体と同じくらい価値があるものになった。ウォール街に未来を自動化していることを示すことができれば、それがまだ機能していることを証明する必要はない。
これは単なるテクノロジーの修正ではなく、構造的な変化である。AIシステムが目新しさからインフラへと進化するにつれ、企業は人的資本の優先順位を再設定し、人材を再配分し、自動化と統合が新しい基準になりつつあることを示している。
そしてこの規模の重要性はエンジニアや研究室をはるかに超え、エージェンシー、ナラティブ、デザイン、人間の意図の上流層に触れる。かつて価値を定義していた役割が縮小しているなら、残された唯一の価値の場所は完全に自動化できないチャネルになる：行動の背後にある意図だ。
AIによる人員削減時代における自律性の危機
モデル、メディア、市場が一つのスタックに崩壊すると、自律性は希少になる。
同じ企業が知性、インフラ、インターフェースを所有している場合、創造性、コミュニケーション、さらには感情もそのデザイン空間内で発生する。あなたは自由を感じるかもしれないが、事前に最適化された制約の中で行動している。
問題は「AIは人間に取って代わることができるか？」ではない。それはより微妙だ：誰が私たちの体験を決定し、なぜなのか？
すべての主要なプラットフォームは静かにそのビジネスモデルをあなたのモデルと統合している。AIシステムがニュース、エンターテイメント、教育、セラピー、商業を生成するにつれ、彼らはあなたが何を見るか、いつ見るか、そしてそれについてどう感じるかを決定する枠組みも形作っている。フィードが工場になった。
モデル所有者がチャットボットにショッピングカートを取り付け、推論と広告をペアにすると、彼らは注目を仲介するだけでなく、意図を収益化する。あなたの次の購入を推奨するのと同じエンジンが、あなたを説得するもの、あなたの感情的なトリガーを予測し、あなたをループ内に留めるように自分自身を訓練している。
それが罠だ。ユーザーは製品、参加者、そして概念実証になる。アルゴリズムはすでに私たちに孤立すること、憎むこと、選択の幻想を消費することを教えた。生成AIはそれをさらに一歩進め、今や選択自体を製造することができる。
パーソナライゼーションとして始まるものはプログラミングとして終わる。危険はAIがあなたの仕事に取って代わることではない。それは決定、創造性、反対意見が存在していた空間に取って代わることだ。意味、お金、モチベーションがすべて同じシステムを通じて流れるとき、私たちはユーザーであることをやめ、使われる側になり始める。
AI業務における独立変数としての意図
そこで意図が新たな力の場となり、まだ所有されていない最後のものとなる。意図はアルゴリズムの「何」に先行する人間の「なぜ」という上流のシグナルだ。それはプラットフォームが完全に予測したり所有したりできない唯一の変数である。
私の友人でBureau of Bad Decisionsの創設者であるマーク・マスターソンが最近、シンガポールAI協会での講演の準備をしながら私に言ったように：
「AIは創造性を消去するのではなく、私たちが作っていたものに本当に意味があったかどうかをテストする」
これは私たちが今いる瞬間の完璧な描写だ。AIはアート、デザイン、イノベーションを殺しているのではなく、それらの空洞の部分を明らかにしている。それはプロセスが目的に取って代わった場所、規模が誠実さを溺れさせた場所を示している。すべてが生成できるとき、まだ重要なのは私たちがそれを意味していたかどうかだけだ。
マスターソンは正しい。すべてのプラットフォームがエンゲージメントを通じて成功を測定するとき、意図はそのエンゲージメントが本物か自動的かを教えてくれる唯一の指標だ。
意図はブランドが所有できるものではない。それは彼らが認識し測定することを学べるものだ。それは有効性の独立変数、モデル定義のメトリクスのブラックボックスの外で結果を評価する方法になる。
プラットフォームがモデルが「機能する」と言うとき、それは自分の宿題を採点している。意図は異なる質問をすることを可能にする：これは人間の目的と一致していたのか、それともただプラットフォームの目標のために最適化しただけなのか？
意図は成功を増幅ではなく整合性として再定義する。それはアルゴリズムがますます私たちのために話す環境で、意味と操作を分離する方法だ。
AIによる人員削減の世界における人間の境界：同意
意図がシグナルなら、同意は境界、相互作用が相互的か搾取的かを定義する線だ。
AIがあなたの言葉だけでなく、あなたのトーン、ジェスチャー、微表情も読み取る世界では、同意は法的チェックボックスから継続的な状態へと進化しなければならない。それは静的ではなく動的になり、アクセス、データ、感情的な帯域幅の継続的な交渉になる必要がある。
アップルのプライバシーアーキテクチャはこの変化を示唆している：それは同意を埋もれた合意ではなく、ユーザーレベルの設計原則に変える。同様に、EUの新興AI法と提案されている「説明を受ける権利」は、モデルがあなたの代わりに行動する理由を知る権利という同じ原則を法制化する初期の試みだ。
スポティファイもレコメンデーションの生成方法についての説明を公開しており、アルゴリズムの透明性に向けたもう一つの小さな動きだ。
同意は、システムがより説得力を持つようになっても、参加が自発的であり続けることを保証する。それは躊躇を取り除くように最適化された世界で、人間のエージェンシーを再び固定する。
AIによる人員削減の世界における本物であることの最後の証明：摩擦
摩擦のない経済では、同質性が副作用だ。簡単なものはすべて同じように見え始める。なぜなら、それらは同一の最適化ロジックによって生成されるからだ。
実行を遅くする抵抗である摩擦は、意図を検証するものだ。それは目的が圧力に耐えられるかどうかを明らかにする一時停止だ。ブランドにとって、摩擦は透明性、抑制、または自動化を中断する人間の介入の瞬間を意味するかもしれない。それらは非効率ではなく、誠実さの兆候だ。
摩擦を取り除くとき、私たちは単に加速するだけでなく、平坦化する。
AIによる人員削減：ポスト集中化時代にあなたができること
一部のリーダーはすでに、集中化の時代における自律性がどのようなものになるかを再定義している。Out Of Officeの創設者兼CEOであるブラッド・ジャクソンはその一人だ。彼のプラットフォームは制作人材を仮想化し、体験型マーケティングのスキルを静的な雇用の役割ではなく、モジュール式で携帯可能な資産に変える。
ジャクソンは私に彼の視点を共有した：
「あなたの能力がコード化されればされるほど、あなたの移動性は高まる。その移動性は、次の再編成を待って決定されるのではなく、人々に自分の軌道、自分の意図に対する影響力を与える」
彼のモデルは移行を示している：雇用をプラットフォーム所有のスタック内の固定位置から、人間の意図の携帯可能な表現としての雇用へ。それは統合の下で制御を取り戻すための青写真だ。
AIによる人員削減と意図の方程式
- 意図は入力である。
- 摩擦は検証者である。
- 意味は出力である。
これは詩ではなく、次の経済のための運用モデルだ。プラットフォームがコンテンツ、商業、認知のパイプラインを所有するとき、残された価値の唯一の独立した尺度は意味であり、意味には摩擦が必要だ。
これを理解するリーダーは、機械ができないものを管理することで自律性を取り戻すことができる：すべての「何」の背後にある「なぜ」だ。
仕事で人間らしさを保つために意図を適用する方法
1. エンゲージメントだけでなく、意図を測定する。エンゲージメントは何が起こったかを教えてくれる。意図はなぜかを教えてくれる。上流の指標、検索のフレーズ、タイミング、トーン、モチベーションを追跡して、行動が目的と一致しているかどうかを判断する。プラットフォームがエンゲージメントメトリクスを渡してきたら、代わりに意図メトリクスを求める。
2. 生産的な摩擦のためにデザインする。摩擦のないシステムは速く拡大するが、それに触れるものすべてを平坦化する。適切な量の抵抗は反省を生み出し、ユーザーが漂うのではなく選択する瞬間を作る。商業では、それは同意を明確にする確認ステップかもしれない。ストーリーテリングでは、つながりを深める一時停止かもしれない。摩擦は参加を意図に変える。
3. 同意を継続的な対話として扱う。同意はチェックボックスではなく、会話だ。すべてのデータ交換、推奨、またはモデル駆動のタッチポイントは選択を可視化するべきだ。アップルのプライバシープロンプトとスポティファイのアルゴリズムの透明性は、デザインによる同意の小さいが強力な例だ。
4. 自分自身の検証レイヤーを構築する。プラットフォームに自分の宿題を採点させないでください。成功の独立した尺度、定性的フィードバック、ナラティブの整合性、従業員の感情など、テクノロジーがあなたの意図を増幅しているのか、それとも置き換えているのかをテストするものを作成する。摩擦は失敗ではなく、本物であることの診断だ。
5. 人間のインターフェースに再投資する。AIが実行を引き継ぐにつれ、価値は存在感にシフトする：共感、創造性、判断力。会話、ケア、好奇心に投資するブランドは、完璧な自動化の中で際立つだろう。
意図の適用：要点
- 意図は差別化の新しい通貨である。
- 摩擦はその本物であることの証明である。
- 意味は持続する指標である。
すべてのシステムが躊躇を消去するように設計されているとき、一時停止し、熟考し、意図を持って行動できるリーダーが知性の次の時代を定義するだろう。
AIによる人員削減と意図の実践
AIの統合は技術的な差別化の終わりを示すが、哲学的な差別化の始まりでもある。次の競争の最前線は、誰が最大のモデルを訓練するかではなく、誰が最も明確な「なぜ」を定義するかになるだろう。
繁栄するブランド、クリエイター、機関は、エンゲージメントだけでなく整合性、つまり人間の意図と機械の出力の間の共鳴を測定するだろう。彼らは参加を明示的にする同意アーキテクチャを設計するだろう。そして彼らは摩擦を戦略的に使用し、本物であることを証明する必要な抵抗として使うだろう。
生成システムが仲間から協力者へ、そして共同居住者へと進化し、教え、癒し、構築し、触れるようになる今後数年間、課題はAIがどれだけ速く考えられるかではない。それは人間が意味することをどれだけ忠実に反映するかだろう。
なぜなら、モデルがエンジン、プラットフォーム、配信を所有し、やがてジェスチャー、声、視線を所有するとき、人間のエージェンシーのための残された唯一の空間はプロンプトの前にある。それが意図の瞬間だ。そしてそこに意味、自由、アイデンティティがまだ私たちのものである。
人間の意図を保護するシステムの設計（そしてなぜそれが良いビジネスなのか）
一部の思想家はすでに、人々と彼らの生活を形作るシステムの間の関係を再構築するために取り組んでいる。中毒経済プロジェクトの共同リーダーであり、Society Insideの創設者であるジョー・ウーフはその一人だ。彼の仕事は、社会システムとデータシステムがプラットフォームの成長ではなく、人間の目的に責任を持って一緒に進化するように、テクノロジーと政策の枠組みを再設計することに焦点を当てている。
ウーフが私に語ったように、問題はテクノロジーよりも深い：
「AIは人間のエージェンシーを強化すべきであり、搾取すべきではない。しかし、擬人化、追従的な検証、その他の中毒性のある製品設計要素がすでに大規模言語モデルに組み込まれており、企業の利益が公衆衛生と福祉よりも優先されているように見える。再び...規制は今すぐ行われなければならない」
ウーフの警告は賭け金を再構成する：これは単に倫理の問題ではなく、公衆衛生、信頼、そして長期的なビジネスの生存の問題だ。人間の意図を保護することは単に正しいことをすることではない。それは持続可能なことをすることだ。
エージェンシーと同意を尊重するシステムは、人々がそれらを信頼するため、時間の経過とともにより良いパフォーマンスを発揮する。それらは忠誠心、繰り返しの使用、そして本物の支持を引き付ける、まさにアルゴリズムがまだ製造できない品質だ。人々がスキャンされるのではなく見られていると感じるとき、彼らは留まる。
資本市場では、本物であることは最適化よりも速く拡大する。なぜなら、それは複利的だからだ：顧客は戻り、従業員は関与し、規制当局は後退する。同じ原則はデータや創造性に依存するあらゆるビジネスに適用される。個人が自分の参加がどのように、そしてなぜ重要なのかを理解するとき、彼らはより完全に参加する。
ウーフのビジョンはこの記事を通じて流れる議論を反映している：意図は個人を導くだけでなく、機関に組み込まれるべきだ。AIが知性と配信を集中化するにつれ、Society Insideは真のイノベーションが技術的なだけでなく関係的であることを私たちに思い出させる。選択、同意、共有された意図が競争上の優位性となるエコシステムを構築することだ。
意図を理解することがAIによる人員削減からあなたの仕事を救う方法
この波で最もリスクにさらされている労働者は、単に時代遅れのスキルを持つ人々ではなく、その仕事から可視的な意図が奪われた人々だ。AIはタスクを複製できるが、あなたがそれらを行う理由を複製することはできない。多くの人にとって、その「なぜ」は怠惰によって失われたのではなく、官僚主義やバーンアウトの下に埋もれている。
意図を理解することは個人的な英雄主義についてではない。それはテクノロジーがコード化できない目的を再発見することについてだ。あなたの日々の出力が判断、共感、統合、または創造的な直感、つまりモデルが真に模倣できない資質につながるとき、あなたは置き換えられにくくなる。
自分自身の意図を見ることで、あなたがどこで意味を加えるかが明確になる。それはあなたを実行者から建築家に変え、単にそれらを実行するのではなく、結果を形作る人に変える。私たちは自動化のスピードやそれに続くAIによる人員削減を制御することはできないが、私たちがどれだけ明確に意図を持って行動するかを制御することはできる。そうする人々は、次の章から書き出されるのではなく、それを形作るだろう。
