AIが人間の職業を「置き換える」ためのロードマップ

昨日、私はこのような図を見ました。AI がどのように人間に取って代わるかを示すレベル図です。

写真

写真によると、E1からE8+までの6つのレベルがあります。

図から、AIが人間に取って代わる道筋は、AIの応用分野によって決まることがわかります。 AI応用分野のパスはフォールトトレランス率によって決まります。

簡単に言えば、ここでのフォールト トレランス率とは、試行錯誤にかかるコストのことです。

一言でまとめると、AI はエラー許容度の高い業界から低い業界まで、人間の職業を「置き換え」始めるでしょう。

これまで、創造的な仕事には人間の思考が必要であり、簡単に代替できるものではないと考えられてきましたが、AIの応用開発はそうではないようです。

クリエイティブな仕事には標準的な答えがないことが多く、標準的な答えがない仕事は AI に置き換えられる可能性が高くなります。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか?これには許容度の問題が関係している可能性があります。多くの場合、仕事に対する標準的な回答が少ないほど、クライアントはその仕事に対してあまりこだわりがない可能性があります。クライアントがそれほどこだわりがなければ、コストは比較的低くなります。

逆に、基準が明確で厳格な仕事は、基準が統一されており、顧客も​​よく知っているため、AIに簡単に置き換えられません。仕事がうまく行われているかどうかを知っているので、非常にうるさくなり、コストと価格が非常に高くなるため、簡単にAIに仕事を任せることはできません。

自動運転についても同様です。自動運転技術には厳しい基準があります。公道で走行させるにはどのような条件や基準を満たさなければなりませんか。そうでないと、事故が起きたときに人命に関わることになります。責任はどのように分担すべきでしょうか。これも明確ではないかもしれません。

自動運転がまだ遠い理由は、エラー率が期待に応えられていない（人間と同じレベルにとどまっている）からです。責任の問題は非常に深刻な問題であるため、全自動 L4 は、高額な補償に対処できるほどエラー率が低くなければなりません。

同じ原則が会計にも当てはまります。GPT の結果がどれだけ適切に記述されていても、会計士は署名して責任を負う必要があります。 AIエラー率が1％レベルであれば、やはり人間による検査と検証が必要になります。実際、現在の会計ツールと比べて大きな改善はなく、むしろ既存ツールよりも精度が低い可能性もあります（既存ツールもファイルの自動インポートや、さまざまな角度からの検査機能など多数あります）。

そして、エラー率の高いものから低いものまでを見ると、AI が職業を「置き換える」タイムラインが簡単にわかります。

以前、私は家を改築していました。レンガ職人は30代の比較的若い親方で、月に2つの仕事をすれば基本的に1万元以上稼げるし、生活もかなり快適だと言っていました。

当時、私はこの件についてレンガ職人と雑談をしていました。あなたの仕事はかなり良くて、たくさんのお金を稼いでいて、AIに取って代わられるのは容易ではないと私は言いました。

結局のところ、タイル張りは非常に厳しい基準がある仕事ですが、AIで定量化するのは難しいです。最近の仕事を見てみると、最も置き換えられる可能性が高いのはオフィスで働く人々です。

レンガ職人はこう言いました。「今では、一部の老練な職人を除いて、レンガ積みの仕事をする人はほとんどいません。若い人たちは、それをやる気さえありません。」

私は言いました。「物は希少であるがゆえに価値があるのだから、あなたの価値は将来ますます高まるかもしれない。」さらに、AIがあなたの仕事を置き換えることは困難です。

レンガ職人と雑談しているうちに、実はAIで代替できない仕事もあるが、代替にかかるコストを考慮しなければならないとも言いました。

したがって、フォールトトレランス率に加えて、交換コストも考慮する必要があります。

AI 作業のコストが人間の労働コストよりも高くなったとしても、AI がそのような作業を置き換えることはありません。

なぜこのアイデアを思いついたのでしょうか？タイル職人と雑談していたところ、タイルを敷くときはタイルが比較的平らであることを確認する必要があると伝えました。AIが平らさを維持することは不可能ではないかもしれませんが、コストが比較的高くなる可能性があります。たとえば、家の大きさはそれぞれ異なり、所有者はタイルの敷設に対してさまざまな要件を持っています。現時点では、機械があったとしても、設計者は大量の測定データを考え出して機械に入力する必要があり、コストがかなり高くなる可能性があります。

実際、タイル張りには多くの細かい作業が関わってきます。すべての詳細を抽出して機械に割り当てると、コストが非常に高くなります。

そのため、仕事の内容が非常に複雑で、それぞれの内容に厳しい基準がある場合、このタイプの仕事は AI に置き換えることが難しくなります。フォールトトレランス率が低いだけでなく、AI 作業のコストが人件費よりも高くなる可能性が高くなります。

これについてどう思いますか？