- Matt Shumerのエッセイ「Something Big Is Happening」が約1億回閲覧を記録し、AIによる雇用への脅威に関する大衆的な恐怖が急速に広がるなか、それに反論する文章
- AIが人間の労働を代替することは、絶対優位ではなく比較優位の問題であり、人間+AIの組み合わせの総産出がAI単独より大きい限り、人間の労働にはなお経済的な意味がある
- 法規制、組織文化、官僚主義、変化への抵抗など、人間が作り出したボトルネック構造が、AIの急激な自動化と労働代替を制約する中核的要因
- GPT-3のリリースから6年、GPT-4から3年が経っても大規模な失職は起きておらず、これは知能不足ではなくボトルネック構造が制約要因であることを示す
- AIが生産性を高めるほど、**需要の弾力性（ジェボンズの逆説）**によって、人間の労働需要がむしろ増える可能性もある
- AI恐怖を煽れば、データセンター建設禁止や終身雇用保証など、AIの発展を制限するポピュリズム的反発につながる可能性があり、これは長期的により大きなリスク要因
- AIによる経済変化は、COVID-19のような急激な衝撃というより、漸進的で不均等な移行に近く、一般の人々には過度な不安よりも適応と協業を中心にした対応が必要
Matt Shumerエッセイのバイラル化とAI恐怖の拡散
- Matt ShumerがTwitterに「Something Big Is Happening」というエッセイを投稿し、執筆時点で約1億回閲覧を記録
- 保守系論客のMatt Walshは「本当に良い文章」と評価し、進歩派論客のMehdi Hasanは「今日、今週、今月で最も重要な文章」と述べるなど、政治的立場を問わず拡散
- 親や兄弟、友人が特に説明もなくこの文章を送ってきたという事例が続き、今年最も読まれた長文記事になる可能性がある
- これまで多くの人にとってAIは無料版ChatGPT程度のツールにとどまっていたが、いまやAIが世界に及ぼす巨大な影響力を実感し始めた段階
- The AtlanticやBernie SandersまでAIによる雇用喪失に公然と言及し、Matt Walshは「AIが数百万の仕事を奪い、雪崩はすでに始まった」と発言
- Shumerのエッセイは現在の状況を2020年2月のCOVID拡大直前になぞらえ、AIが近く一般の人々の生活に強い衝撃を与えると主張
- エッセイのかなりの部分はAIによって生成されており、Shumer本人もそれを認めているが、絶妙なタイミングとポジショニングによって爆発的に拡散
エッセイに対する根本的な反論
- 現在の状況は2020年2月のCOVIDとは異なり、一般の人がAIによって今すぐ大きな脅威を受ける理由はない
- 数か月以内の大規模失業、世界の急激な変化、「雪崩」のような見通しは、現実的な根拠に乏しい
- AIは電気や蒸気機関に匹敵する、あるいは人類史上最も重要な発明になる可能性はあるが、それが直ちに大量失業や認知労働の急速な消滅を意味するわけではない
- AIの実際の経済的影響は、人々が想像するよりはるかに遅く、不均等に進む可能性が高く、AIツールを毎日使わなくても一般の生活が大きく揺らぐとは限らない
労働代替は考えられているよりはるかに難しい
- 労働代替の核心は**絶対優位（absolute advantage）ではなく比較優位（comparative advantage）**にある
- AIが個別作業で人間より優れていても、人間+AIの総産出がAI単独より大きいなら、人間の労働には依然として経済的な意味がある
- 現在のソフトウェアエンジニアリング分野でも、人間とAIの組み合わせ、いわゆる**「サイボーグ」モデル**がAI単独より良い結果を生み出している
- コーディングエージェントにユーザー・会社・顧客の嗜好を具体的に伝える役割が依然として必要
- Claude Codeのリリース以後12か月のあいだに、ソフトウェアエンジニアの求人が増加したというデータがある
- AI能力が急速に進歩するほど補完性は徐々に弱まる可能性はあるが、あらゆる作業・あらゆる条件でAIが圧倒的に優位となる**コーナーソリューション（corner solution）**は現実的可能性が低い
- 人間とAIの関係は完全代替ではなく漸近的に近づいていく形に近く、人間とAIの実質的な補完性は人々が考えるよりずっと長く持続するだろう
ボトルネック現象がすべてを支配する
- ほぼすべての分野で非効率は過小評価されており、そのかなりの部分は人間の本性に由来するボトルネック構造によるもの
- ボトルネックの例として、法律と規制、企業文化、暗黙のローカル知識、個人間の競争、職業的慣行、社内政治、国家政治、硬直的なヒエラルキー、官僚主義、人間が他の人間と働きたがる嗜好、特定の人間を好む傾向、物語性やブランディングへの執着、人間の嗜好の気まぐれさ、人間の理解力の限界などがある
- 最も強力なボトルネックは変化に対する人間の抵抗、つまり既存のやり方を変えたがらない性向
- 生産プロセスは最も非効率な要素に左右され、効率が高まるほど非効率な要素の制約効果はむしろ目立つ
- 技術は長期的にはボトルネックを侵食するが、それは川が長い時間をかけて岩を削るような漸進的過程
- 20世紀初頭、電気が古い工場設備や保守的な経営慣行を克服するには数十年を要した
- 電気が生産性向上につながるまで相当な時間が必要だったことは歴史的に確認されている
- AIはエージェント的特性のおかげで電気より速く普及する可能性はあるが、ボトルネック自体は依然として現実的な制約要因である
なぜ大規模な労働代替がまだ起きていないのか
- 10年前に現在のGPT 5.2とClaude Opus 4.6の水準を聞いていたら、大量失業を予想していた可能性は高い
- GPT-4だけを見ても、12〜24か月以内に少なくともアウトソーシングのカスタマーサービス産業はかなり自動化されると予想しただろう
- しかしGPT-3のリリース後6年、GPT-4から3年が経っても、大規模なAIによる解雇は観察されていない
- 自動化が最も容易に見えるアウトソーシングのカスタマーサービス分野でさえ、大規模な人員整理の事例はない
- 実際の変化は急激な崩壊ではなく、漸進的な技術普及の過程に近い
- 原因はモデルが十分に賢くないからではない — GPT-3.5でさえ2016年基準なら驚異的な水準であり、知能そのものが核心的な制約ではない
- コールセンターでさえ契約上の義務、責任問題、レガシーシステムとの連携、不満を別の人間にぶつけたいという心理など、さまざまなボトルネックが存在する
- 最も単純に見える職業でさえ、ボトルネック構造によって制約される現実がある
補完的な人間労働への需要はむしろ増える可能性がある
- 人間が生産する財やサービスへの需要は概して高い弾力性を持つ
- 人間が生産過程に補完的に関与する限り、効率向上はしばしば需要増加として吸収される傾向がある — ジェボンズの逆説（Jevons paradox）
- エネルギー効率が高まるほど消費が減るのではなく、総消費がむしろ増える現象
- 現代社会はエネルギーだけでなく、コンテンツ、法律サービス、各種ビジネスサービスなどを、過去の世代には想像しがたいほど大規模に消費している
- ソフトウェアは「コンピュータが実行できるあらゆる活動」を含み、潜在需要が非常に大きい領域
- 低水準言語から高水準言語への移行、フレームワークやライブラリの登場など、生産性向上の局面ごとにソフトウェアエンジニアリング労働への需要は劇的に増加してきた
- 今日のソフトウェアエンジニア数は20〜30年前より著しく多い
- Claude CodeやCodexの普及はその例であり、コーディングが効率化されたにもかかわらず、人々はより多くの時間と労力をソフトウェア開発に投入している
- 人間とAIの補完性が続く段階では、人間労働について比較的楽観的な見通しが可能
- 消費者は大きな消費者余剰を享受し、労働者も生産性向上の前向きな効果を期待できる構造
仕事が不要になっても、人間は仕事を作り出す
- ボトルネックは時間とともに徐々に弱まり、最終的には克服されるため、人間のAIに対する補完性は長期的には**減耗資産（wasting asset）**のように縮小し、極限では0に収束する
- しかしその移行は人々が想像するよりずっと長く緩やかな過程になる可能性が高く、その段階に達する頃には、仕事そのものが必須ではない豊かさの状態に到達しているかもしれない
- 余暇を中心に詩、純粋数学、多様な趣味活動に没頭したり、人間と昆虫の知能差に匹敵するほどの**デジタル神（digital god）**を作り出した世界である可能性もある
- 最初の農業余剰以来、人間は生存に直接必要ではない活動にますます多くの資源を投じてきた
- 今日ではバリスタ、ヨガ講師、パーソナルトレーナー、映像監督、ポッドキャストプロデューサー、ストリーマーなど、多様な職業に大規模な人員が雇用されている
- 余剰が拡大するほど、人々はさらに奇妙で興味深い役割や活動を見つけ出し、あるいは作り出していくだろう
一般の人は大丈夫だろう
- これはすべての職業とすべての個人が安全だという意味ではなく、AIによって仕事を失ったり、技能価値が下がったり、望まない調整を経験する人はあり得る
- しかし全体として見れば、AIがもたらす経済的変化は予想よりはるかに緩やかに進む可能性がある
- COVIDになぞらえる物語は、現実に合わない不適切な比較である
- 一般的な職に就き、分散インデックスファンドに投資している普通の人は、おおむね大きなリスクに直面しないだろう
- 多くの変化は漸進的で微妙な改善として現れ、一部は体感できる悪化として現れ、驚くほど多くのものは変わらないままだろう
- 必要な調整は状況に応じて順次進む可能性が高く、過度に心配する必要はない
AIに関する本当のリスク: ポピュリズム的反発
- 今後数年間に混乱や不安定さが現れる可能性はあるが、それは技術の直接的な経済効果というより、政治的・社会的な反作用から生じる可能性が高い
- Shumerのような人々のメッセージは、意図的かどうかにかかわらず、恐怖を煽っている
- 一般大衆に「今は2020年2月で、もうすぐ雪崩が来る」と語るやり方は、現実に合わないだけでなく深刻な誤判断でもある
- 大衆の反応には恐怖とパニックが感じられ、AIに対する大規模なポピュリズム反発の初期段階に入っている
- 「AIが仕事を奪う」という物語は、ChatGPT Plusの加入増加よりも、データセンター建設の全面禁止、終身雇用保証、経済効率を高めうる技術の開発・配備を制限する立法など、超党派の規制の動きへと広がる可能性がある
- AIがより高い生産性、医学・科学の進歩加速、新しい文明段階をもたらしうると信じるなら、このような規制的帰結は人類福祉にとって災厄となりうる
ソフトウェアエンジニアリング需要に関する補足議論
- ソフトウェアエンジニアリング需要の増加が、必ずしもソフトウェアエンジニア人数の増加に直結するとは限らない
- Excelが会計士を置き換えるのではなく、あらゆる事務職に広がったように、ソフトウェアエンジニアリングも多様な職業に染み込む形で進展する可能性がある
- 生産性向上が、誘発需要による消費増加を長期的に上回る可能性もある
- 極端な状況では、人間とAIの補完性が0に収束する可能性もある
- ソフトウェア分野や他の領域で実際にジェボンズ効果が生じるかどうかは、効率向上と消費拡大のあいだのバランスにかかっている
5件のコメント
産業革命期の失業問題があまり知られていない理由の一つは、崖っぷちに追い込まれたのが最も力のない植民地の人々だったからでしょう
アマゾンの大規模レイオフで空気のよくないシアトルや、やはり開発者の再就職がますます難しくなっているというサンフランシスコの話を聞くと、誇張されている面はあるとしても、雇用市場が厳しくなっているのは事実だと思います。だから、一般の人たちは大丈夫だろうという本文の話には共感しにくいですね。
農業革命によって生産性が向上したとき、大量失業は発生せず、むしろ労働力の搾取が起こった。余剰資源は帝国へ集中し、戦争を通じて膨大なエントロピーの増大がもたらされた。こうした傾向は産業革命以後も同様で、人間は余剰資源を残さず生活水準を向上させ、子どもたちまでもが労働現場へ駆り出され、極めて深刻な労働搾取を受けることになった。
「大してコーディングも自分でしないくせに、ぐちぐち文句を言ってるな。」
薄給でキツ
Hacker Newsの意見
私は会計士や経理担当者向けの自動化ツールを作っている
自動化は仕事をなくすのではなく、退屈な部分をなくして仕事の性質を変えるものだ
以前はデータ入力と分類に80%の時間を使い、数字の分析には20%しか使っていなかったが、今ではその比率が逆転している
問題は移行期だ。機械的な作業が得意だった人たちの競争力は失われ、判断力のある人たちの価値が高まる
結局のところ、「AIがあなたの仕事を奪わない」という言い方は単純化しすぎている。重要なのは、どのスキルが価値を失うのか、そして人々がどれだけ速く再教育できるかだ
会計分野は変化のスピードが非常に遅い
AIのおかげでドメイン知識が弱い人でも働けるようになり、その判断業務ですら海外アウトソーシングしやすくなる
教育時間の短縮、自動化された品質検証、コミュニケーションコストの削減によって、人件費の世界最安値競争が加速する
結果として仕事は残っても、賃金は停滞し、キャリアラダーは細くなり、価値の大半はワークフローを所有する企業が持っていく
AIが代わりにやると、その関係性を実感できず、ミスがあっても気づきにくい
単純なCRUDサーバーで十分なのに、取引ごとにLLMを使えばコストが高すぎる
サンドイッチ自動化の事例を見ると、Nala Sandwich Botは遅く非効率で、Raptor/JLSラインは柔軟だが再設定が必要だ
Weber自動化ラインは超高速だが製品変更はほぼ不可能だ
結局、標準化された製品でなければ自動化の経済性は低い
実際には人員削減が核心である場合が多い
システムエンジニアリングは依然として難しく、AIが助けるにも限界が多い
一方でダッシュボード構築はAIが得意な領域だ
だが結局のところ、依然として優れたソフトウェアエンジニアリング能力が必要だ
私は投稿者の主張にほぼ同意するが、「自動化が豊かさをもたらし、もう働かなくてもよくなる」というのは古くからの幻想だと思う
蒸気機関、電気、コンピューター、インターネット、AIのどれも、その約束を果たしてこなかった
生産コストが下がれば価格も下がり、需要は増える
短期的には機械の所有者が富を得て、労働者はその恩恵をほとんど受けない
100年前の水準で暮らすだけなら、もっと少ない労働で済む
政府支出の縮小を志向する政党が権力を握っている状況では、無労働の分配は不可能だ
誰もが望むものを簡単に手に入れられる世界は、かえって崩壊を招くだろう
私は時々不安になると、私たちのチームのチケットトラッカーを見るが、今のAIでは0%すら自動化できない
AIがメモリの問題を解決し、ビジネスとコードベースを段階的に理解できるようになったら、そのとき心配するつもりだ
緊急時対応計画を立てないのは無責任だ
結局また人を採ることになるだろうに
AIが人間同士の文脈をたどってその意味を把握できるようになったときが、本当の脅威だ
プロジェクト初期にAIが自分でメモを残せば、あとで参照できる
労働の代替は思っているよりはるかに難しい
ハンバーガーをひっくり返すような単純労働でさえ、実際には複数の役割が混ざっている
ロボットで置き換えるには経済性がまったく合わない
AIが仕事をなくしたとき、別の仕事へ転換するのが極めて難しいことを実感した
ロボティクスとAIはまったく別の領域だ
今後は20人でやっていた仕事を3〜4人がAIを管理しながら処理するようになるだろう
人員は半分以下に減り、注文キオスク・予測調理・自動ドリンクシステムなどで効率が最大化されている
完全無人化ではないが、段階的な自動化はすでに現実だ
AIが仕事の80%をこなせても、残りの20%ができないなら、80%の人員削減は可能だ
比較優位の概念で見れば、人間とAIの協業には依然として経済的な意味がある
個人の家計には致命的だ
中小企業を見るだけでも、カスタムソフトウェアの需要は無限に近い
自信満々に見当違いの答えを出してくる
結果として効率は上がるが、人員構成は再編される
過去の自動化は新しい産業を生み出したが、LLMは単に人間の入力をトークンに変えたものにすぎない
新しい仕事はほとんど生み出さない
残るのはデータセンターや半導体工場くらいだが、それもいずれ自動化されるだろう
生産コストが下がれば価格も下がり、余ったお金で新しい産業が生まれる
冷蔵庫が製氷業をなくした一方で、冷蔵物流産業を生み出したように
AIによる代替の規模は誇張されていると思う
農民は減ったが食べる人は増え、馬車のむち職人は消えたがタクシーやUberが生まれた
未来には富裕層の個人秘書やエンターテイナーのような職業が増えるかもしれない
すでに多くのホワイトカラー職がそうした性格を帯びている
人員需要は多くない
半導体業界ではAI投資の過熱による解雇がすでに現実になっている
だがLLMが進化し続ければ、私の仕事のようにNP完全問題を扱う職種は消えるかもしれない
AIが自らを改善し始めたことで、人間の限界はもはやボトルネックではない
実際の産業では利害関係が複雑で、AIがそのニュアンスを把握するのは難しい
たとえば取引アルゴリズムを作る際、数学的に完璧でもPMが理解できなければ採用されない
普通の人たちも、今すでに苦しい
ソフトウェアエンジニアは中産階級以上だが、AIが私たちの仕事を奪えば、私たちも普通の人たちのような不安定な生活を送ることになる
今の企業構造はAIの潜在力を効率的に活用できていない
AIはパズルのピースではなく全体像を扱えるのに、人間の組織は階層構造に分かれている
未来には、一人のオペレーターがシステム全体を扱う構造になるだろう
結局、会社そのものがボトルネックとなり、個人がそのまま会社になる時代が来るはずだ
複数分野を経験したゼネラリストとして、資本とAIと裁量が与えられれば、一人でも高品質な製品を素早く作れる
AIをうまく活用できないのは技術の問題ではなく、組織の問題だ
会計や法務のような分野でも、個人が独立して働けるようになるだろう
最近はむしろAIのおかげで自分の仕事がより安全だ
ジュニア開発者たちがAIを無秩序に使って、自分が書いたコードすら理解していない
Parable of the Broken Window