もしAI主導の雇用喪失が教育の失敗によるものだとしたら、どうだろうか。さらに言えば、若者への新しい指導方法で是正できるとしたら、どうだろうか。
この大胆な提案を理解するために、我々の教育システムの起源を振り返ってみよう。米国の現代的な学校モデルの多くは、19世紀プロイセンの標準化された「工場型学校」アプローチに遡る。国家が資金を提供する学校は、教える内容を標準化し、しばしば教育を労働力のニーズに合わせた。アリソン・シュレーガー氏がQuartzに書いているように、「工場所有者は、時間通りに現れ、管理者の指示に従う、従順で協調的な労働者を必要とした。一日中教室で教師と座っていることは、そのための良い訓練だった」。
この考えを発展させ、ノースウェスタン大学の経済学者ジョエル・モキール氏は、エルゼビアが発行するカーネギー・ロチェスター公共政策会議シリーズの論文で、この教育モデルが人々の精神に与えた重要性を説明している。「しかし、この教育の多くは技術的なものではなく、社会的・道徳的なものだった。常に家庭環境で働いてきた労働者は、命令に従い、他者の空間と財産権を尊重し、時間を守り、従順で、しらふでいることを教えられなければならなかった」。
この種の教育が、以前は利用できなかった経済的な扉を開いたことは疑いの余地がない。特に農業労働者が、工場から始まり、現在では専門職階級の基盤となっているオフィスベースの仕事へと、現代的な雇用形態に移行するのを助けた。産業時代に至る18世紀末、米農務省の報告によると、1790年の国勢調査で把握された400万人の米国人のうち、10人中9人が農場で生活し働いていた。対照的に、2023年には、労働統計局が約7030万人が専門職に就いていると報告しており、米国の労働力全体のかなりの部分を占めている。
この変化は、人生で期待できる唯一の不変なものは変化であるという古い格言を示している。AIによる広範な技術進歩により、若者をどう教育するかを見直す時期が過ぎているのではないだろうか。そうしなければ、彼らの収入見通しを危険にさらすリスクがある。
これは、航空宇宙・航空、軍事、産業、救急隊員市場、さらには音楽・プロオーディオ、写真・ビデオ、スポーツ、モバイル医療用途向けの最高級保護ケースメーカーであるSKB Casesの最高財務責任者（CFO）、ボリス・ベレゾフスキー氏の信念である。彼はインタビューで私にこう語った。「何世代にもわたって、我々は学生をシステム内で従順かつ効率的であるように訓練してきた。今やシステム自体が学習し、自動化し、加速しており、市場はまったく異なる特性、すなわちチュツパーを報いている」。
チュツパーは「最高の自信、度胸、または厚かましさ」を意味するイディッシュ語である。ベレゾフスキー氏はこの言葉をよく知っている。元イスラエル軍将校として、彼は徴集兵でさえ入門レベルから始まると述べており、それは規律と同じくらい度胸を報いる経験である。
ベレゾフスキー氏はビジネスにも同様のダイナミクスを見ている。AIは、システムに従うだけの人ではなく、システムを改善する人を報いる。「非常に多くの企業が、かつて人々が行っていた仕事を自動化しているため、未来は従順でありながらも群衆の中で目立つためのチュツパーを持つことのバランスを成功裏に取れる人々のものだ」。
現実には、ますます多くの企業が、自動化できる事前定義された項目やタスクを持つようになっている。AIがより効率的に、より少ないミスでできる定型作業を人間に割り当てることはほとんど意味がない。代わりに、明日の企業は、より高いレベルの意思決定を行うためのチュツパーを持つ批判的思考者を必要としている。「これは、すべてのエントリーレベルの仕事がなくなる必要があるという意味ではない」とベレゾフスキー氏は付け加える。「我々は単に、注文を受けることから常識を適用することへと仕事をシフトしているだけだ。特に人間の労働者は、AIが確実に提供できない種類の調整された判断と文脈的な意思決定を提供するからだ」。
この観点から見ると、チュツパーは不快な性格的癖であることを意図していない。むしろ、定型作業が機械に引き渡され、識別力と独立して考える厚かましさを持つ人々に高次の知的活動が残される経済環境における適切な生存戦略である。
この観点から見ると、教育的解決策は、コーディング、エンジニアリング、数学を強調するSTEMプログラムをさらに推進することではない。代わりに、歴史的にそれほど重視されてこなかった対人コミュニケーション、建設的な異議、独立した思考という「ソフトスキル」に傾倒することである。
ディオンヌ・メイヤー氏は、このような教育の再構想にうまく対応する実用的なフレームワークを提供している。収益の卓越性、実現、リーダーシップ開発に焦点を当てた25年以上の経験を持つエグゼクティブコーチである彼女は、AI技術を採用するビジネスリーダー向けの関連フレームワークを提供している。特定、明確化、実行である。「学校もこのメンタルマップを使用して、以前とはまったく異なる未来に向けて明日の学生を準備することができる」と彼女はインタビューで私に語った。
以下は、メイヤー氏の3部構成モデルを使用して、ベレゾフスキー氏が提案するように教育を再構想する方法である。
特定：まず、AI時代に学生に実際に発揮してもらいたい独自の批判的思考行動を決定する必要がある。これには、仮定に疑問を呈すること、集団思考に挑戦すること、欠けている文脈を探すこと、バイアスを識別すること、トレードオフを調整することが含まれる。
明確化：また、雇用主側から問題を見て、最も価値のある創造的な知的作業の種類に焦点を当てるべきである。教育的観点から、卒業生を将来の仕事により良く準備させる特定の種類の認識論的モデルを開発することが望ましい。また、学生が自分でビジネスを始めるために活用できる起業家的な教材を開発することも推奨される。
実行：最後のステップは、測定可能な学習成果につながるカリキュラムをより良く設計し、前例のない経済における潜在能力を強化することである。あまりにも長い間、我々はテストのために教えるか、成績を水増ししてきた。どちらも卒業時のキャリア成果を妨げる。代わりに、AIでカンニングすることでゲーム化できない方法で明日の学生を評価しなければならない。重要なのは、推論の質と問題解決を測定するルーブリックを発明する必要があることだ。こうすることで、学生が単に別のボックスにチェックを入れるだけでなく、実際に自分の思考を擁護できるかどうかをより良く追跡できる。
最終的に、将来の仕事は、データ入力のような反復的な活動にあまり依存せず、代わりに創造性や実用主義を含む、明確に人間的な資質を要求するだろう。インテリジェンス時代は従順な労働者を必要としない。我々はすでにそのためのAIを持っている。そしてすぐに、実際のロボットも。代わりに、我々は市場で真の価値を提供するのに十分なチュツパーを持つ、建設的に大胆な若者を必要としている。その未来は人間チームにとって明るく見える。
