アマゾンの創業者ジェフ・ベゾス氏は、CNBCのインタビューで、AIが雇用機会を奪うのではなく、むしろAIの結果として差し迫った「労働力不足」につながると予測した。雇用に関する悲観論者は間違っていると同氏は述べた。「実際に起こることは、人々の地位が向上することだ」。例えて言えば、シャベルで地下室を掘っていたソフトウェアエンジニアがブルドーザーを手渡されるようなものだ。「我々人間は、問題や解決策の必要性が尽きることはないが、仕事はより高いレベルで、ブルドーザーを使って行われることになる」
Everyの最高経営責任者（CEO）であるダン・シッパー氏は、自社内および業界全体でこれを目の当たりにしている。AIは物事をスピードアップし、問題を解決するが、人間の仕事は途切れることがない。AIは「人間の仕事を減らすのではなく、増やしている。自動化すればするほど、専門的な人間の仕事が増える」のだ。
シッパー氏は最新の論考で、自社が「AIエージェントで自動化できるあらゆることを自動化した」と述べている。「それでも、これまで以上に人間の仕事が増えている。GPT-3以降、従業員は4人から30人以上に増えた」
AIの逆説は、専門的な仕事の一部を置き換えることで、かえって人間の専門家への需要を高める可能性があるということだ。「専門家の判断が必要な状況が増える」とシッパー氏は説明する。「オペレーション担当者がAIでプルリクエストを提出すると、エンジニアがそれをレビューする必要がある。マーケティング担当者がYouTubeのサムネイルを作成すると、デザイナーがそれを洗練させる必要がある。エンジニアが文章を書くと、ライターや編集者がその草稿を良いものにする必要がある」
シッパー氏は、2つの力が働いていると説明する。第一に、AIはプロセスの最初と最後で人間の監視を必要とする。第二に、AIが均質化された同じような結果を大量に生み出すにつれ、人間の専門知識の価値が高まり、それが一種のステータスになる。
AIが引き受けている仕事に関しては、メンテナンスに人間の専門知識が必要だ。「我々には、エージェントがうまく機能することを確認する責任を持つAIエンジニアのチームがいる。そして、予見可能な将来にわたって彼らが必要になるだろう」と同氏は述べた。エージェントが関与するすべてのプロセスの開始時と終了時に人間が必要だ。
- プロセスの開始時、人間は「枠組みを設定する。我々は何をしようとしているのか？何が良いとされるのか？」
- プロセスの途中で、AIエージェントは「タスクを圧縮する。草稿を作成し、検索し、要約し、比較する」
- プロセスの終了時、人間は「判断し、拡張する。それは良いものか？どこに属するのか？次に何をすべきか？」
確かに、AIエージェントが「コード、文章、画像、サポートチケット、製品仕様など」の役割を容易に引き受けることができる役割はあるとシッパー氏は言う。「エージェントはそのすべて、つまり正常に完了したタスクの排出物を受け取り、誰でも安価に利用できる形式にパッケージ化する。その正味の効果は、かつては稀だったスキル、つまりプルリクエストのコーディング、YouTubeサムネイルの作成、ニュースレターの執筆などが、今ではほぼ誰でも広く利用できるようになったということだ」
同時に、そのような豊富さは同質性を生み出し、差別化と多様性を提供できる専門知識への需要を促進する。広く利用可能なモデルは「目に見える同質性を、うんざりするほど繰り返し」提供する。
その同質性は、人間だけが提供できる差別化への需要を生み出す。「あまりにも多くのものが同じように見え始めると、我々は何かおかしいと感じる」とシッパー氏は述べた。
ビジネスの一部の側面、例えば財務報告や顧客調査などでは、そのような平凡さや同質性で問題ない。しかし、イノベーションや戦略的なソートリーダーシップにおいては、先進的な企業は「安っぽくて一般的なものではなく、生き生きとして具体的に感じられる」アウトプットを必要としているとシッパー氏は言う。「我々はステータスを持つ何かを求めている」
それが、専門家への需要をさらに高めるとシッパー氏は指摘した。「稀で価値のある仕事は人間から生まれなければならない。現世代のモデルは、すでに行われた仕事についてしか知らない。人間は、今この瞬間に何をする必要があるかを知っている。状況がテキストに還元され、コーパスになった時点で、それは死体となる」
