2030年にAIは人間のためにどんな仕事を創出できるでしょうか？

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編集者注: 人工知能は多くの人の仕事を奪うだろう、これはメディアの報道でも事実となっている。しかし、産業革命によってもたらされた変化を見てみると、この破壊的な革命によって職を失う人もいる一方で、新たな仕事も生み出されていることがわかります。したがって、人工知能が私たちに与える影響は同じだろうと多くの人が信じています。人工知能の大規模な応用は私たちにどのようなキャリアをもたらすのでしょうか? Readwrite が最近発表したレポートには、いくつかの可能性が示されています。著者の「TRIF」は、Tiffine Wang、Ivy Nguen、Ryan Morgan、Freddy Dopfel を含むベンチャー キャピタルの専門家チームです。

仮想アシスタントが電子メールの返信を手伝い始め、ロボットが製造の組立ラインの仕事で人間に取って代わり始めると、大規模な自動化が差し迫っているように思われ、多数の人々が失業することになるだろう。

しかし、不安が高まる中で、これらの自動化システムは全知全能ではないということを忘れがちです。

私たちの多くが AI とのやり取りで観察しているように、これらのシステムは現在、反復的で狭く定義されたタスクしか実行できません。規定の台本から外れる様に頼まれると、彼らはすぐに失敗してしまいます。産業革命がこの社会をもたらしたのと同様に、技術の進歩によっていくつかの歴史的役割がなくなり、新しい経済現実の中で、これまで想像もできなかった仕事が生まれるでしょう。私たちはこれら 2 つのアイデアを組み合わせて、2030 年までに高度に自動化された経済で出現する可能性のある新しい仕事を概説します。

ロボットの訓練、監督、支援

ロボットがますます複雑な機能を担うようになると、それらの仕事を正しく行う方法をロボットに教えるためにより多くの人間が必要になります。 MTurk や Crowdflower などのプログラムである Human Intelligence Tasks (HIT) では、すでに人間を利用して AI が画像やビデオ内のオブジェクトを認識できるようにトレーニングしています。個人旅行サービスである Lola などの新しい AI 企業は、HIT と専門家を拡大し、AI が複雑なタスクを完了できるようにトレーニングしています。

マイクロソフトのチャットボット「Tay」は、インターネットユーザーとやり取りした直後から、Twitterに不快でわいせつなコメントを投稿し始め、開発者を大いに当惑させた。

Tay がいかに急速に軌道から外れたかを考えると、ロボットに間違った情報を与えたり、設計の不十分なトレーニング セットから間違ったことを学習したりした場合に、私たちの安全と信頼が危険にさらされることは容易に想像できます。

さらに、現実世界は常に変化しており、AI が特定の分野で専門知識を獲得したとしても、継続的にトレーニングと改善を行う必要があります。これは、人間の専門家による監督が重要であることも示しています。

従業員の作業を半自動システムの設計に統合することで、現在の技術的制限にもかかわらず、一部の企業はより多くの成果を達成できる可能性があります。

空港に荷物を配達する自動運転車を提供するベストマイル社は、設計に人間による監視をうまく取り入れた。空港の滑走路という複雑で危険な環境におけるあらゆる極端な状況を想定して設計するのではなく、BestMile は進路上に障害物を感知すると停止し、人間のコントローラーがどうするか判断するのを待ちます。これにより、ロボットが事故なく自律的に動作できるようにセンサーやアルゴリズムを改良しなければならない競合他社よりも早く市場に参入できます。

開拓者の探検：外へ、そして上へ

オランダの新興企業であるマーズワンは、人類を火星に送るという目標を掲げ、最初のミッションを完了するために4人のボランティアを募集したところ、20万件を超える応募があった。

自動化が貧困の増加につながるかどうか、あるいは自動化が人々を現在の仕事から追い出すかどうかは関係ありません。本質的に、これは多くの人々を人類の最後のフロンティアを探検する動機となる可能性があります。オハイオ州には他のどの州よりも多くの宇宙飛行士がいるという古い言い伝えがあります。それは、この国には人々がこの惑星を離れたいと思う何かがあるからです。

探査に人間が関与することのリスクの 1 つは、探査自体が自動化されることです。また、近年、世界における宇宙探査ミッションは比較的少なく、人類は地球の軌道を離れたことはなく、他の惑星や太陽系の外縁部の探査は無人探査機によって行われてきました。

人工人格デザイナー

AI が私たちの世界に浸透するにつれて、私たちは AI とより親密な関係を築き始め、テクノロジーは私たちをより深く理解する必要が出てきますが、一部の AI は一部の人にとって適切ではない可能性があります。さらに、異なるブランドは、明確に定義された異なる個性によって表現されることを望む場合があります。

したがって、効果的な AI 設計者は、AI のインタラクションを楽しく生産的なものにするために、AI 内のニュアンスに注意を払う必要があります。ここで、パーソナリティデザイナーまたはパーソナリティ科学者が登場します。

Siri はジョークを一つか二つ言うことはできますが、人間はそれでは満足しないので、感情的なニーズを満たすようにデバイスを訓練する必要があります。一流のユーザー エクスペリエンスを作成するには、AI を設計するための有意義なフレームワークを研究し構築する AI デザイナーまたは科学者が不可欠です。これらの人々は、ブランドと文化を研究し、保存し、その情報を自動車、メディア、電子機器など私たちが愛するものに意味のある形で注入する責任を負います。

チャットボット開発者は、ボットに個性を与えるために、セリフやスクリプトを書く脚本家も雇っています。 Microsoft のチャットボット部門には 22 人の編集チームが所属しています。さらに、こうした脚本の執筆を専門とするクリエイティブ エージェンシーも昨年成功を収めています。

Affectiva や Beyond Verbal などのスタートアップ企業は、感情を識別して分析する技術を開発しており、AI が反応して私たちとのやり取りを調整し、より面白く効率的な体験を実現できるようにしています。 MITとボストン大学の研究チームは、ロボットに人間の脳信号を認識させ、人間による訂正や監視なしに間違いに気付くように教えている。 Google は最近、ロボットの特許も申請し、ロボットの個性を保存して割り当てるシステムを設計した。

人材をサービスとして

自動化システムが人間が行う作業のほとんどをより上手にこなせるようになると、依然として人間が中心となっている仕事には、人間が行っているという重要な特徴が 1 つ備わるようになります。ソーシャルはこれらの仕事の1つの領域です。この領域では、人間は他の生身の人間との交流によってのみ得られる、目に見えない本能的な違いを感じたいと思うでしょう。

大幅な自動化が進んだ市場では、すでにより人間中心の仕事への大きな変化が見られます。デロイトによる英国の労働力に関する最近の分析によると、過去20年間で「介護」関連の職種の数が大幅に増加しており、介護助手の数は909%、介護労働者の数は168%増加している。

さらに、触れることによる健康への良い影響は十分に文書化されており、ユーザー、患者、または顧客に貴重な心理的支援を提供できる可能性があります。サンフランシスコには、プロのハグサービスを提供する会社もあります。現在、このようなサービスは恥ずべきものと考えられていますが、「サービスとしての感情」は、将来、認知行動療法やその他のメンタルヘルス治療に匹敵するものと見なされるようになるかもしれません。

同様に、友情は自動化されたシステムでは完全には果たせないタスクです。食事など、通常はある程度の社交を伴う特定の活動では、「有料の友人」が増える傾向があります。何千人ものインターネット視聴者が、一人暮らしの苦痛を和らげる方法として韓国で始まった習慣である「モクバン」、つまり人々が食事する様子をライブ配信する動画を視聴するために料金を支払い始めている。将来的には、食事をすることと、顧客と丁寧な会話を交わすことがすべての人の仕事になると考えられるかもしれません。

自動化経済においては、より実用的な仕事として専門のネットワーク作業員が含まれる可能性があります。人々がオンライン サービスを完全に信頼していないのと同様に、より高度なマッチング アルゴリズムも信頼しない可能性があります。したがって、私たちの目標達成を適切に支援できるプロのネットワーク担当者もいるかもしれません。たとえば、スタートアップ投資プラットフォームが急増しているにもかかわらず、資金調達を成功させるためにスタートアップ企業やベンチャーキャピタル企業が仲介業者を雇うケースが依然として見られます。

しかし、完全に自律的なシステムの設計は極めて複雑であり、まだ実現不可能であると多くの人が考えています。現時点では、ロボットを開発するよりも人を訓練する方がはるかに安価です。