AIはプログラマーの仕事を破壊する最初のものとなるでしょうか?プログラマーの90％は就職が難しくなっていると考えており、大学生もキャリアプランの調整が必要

一夜にしてプログラマーは仕事を見つけられなくなるようですね？

海外メディアのマザーボードとブラインドがエンジニア9,388人を対象に実施した調査では、人工知能の導入によりプログラマーの採用数が減少することが分かった。

調査対象となったプログラマーの約90％が、パンデミック以前よりも現在の方が就職が困難になっていると答え、そのうち66％が「はるかに困難」だと答えました。

調査対象者のうち、今仕事を辞めても同じような給料の別の仕事を見つけることができると信じている人はわずか6%でした。

対照的に、32%の人は同等の給与の仕事を見つけることに「全く自信がない」と答えています。

つい最近、労働市場を専門とするノーベル賞受賞経済学者のクリストファー・ピサラディス氏は、AI技術の発展により、将来、STEM系の学生のほとんどが就職に困難をきたすだろうとさえ言っていました。

彼の意見では、人工知能エンジニアによって現在開発されている AI テクノロジーと製品がこの業界における労働需要を減少させているという。

AI エンジニアは、将来的にその開発者の仕事を最終的に置き換えることになる AI 技術を開発することで、自ら破滅の種をまいているのかもしれない。

法科大学院を卒業した学生たちと同じように、彼らの半分は常にもう半分を追い抜こうとしています。どちらもコンピューターを扱っていますが、AIエンジニアは非常に人気があり、一方で一般的なプログラマーは就職がますます難しくなっています。

あらゆる職業が「トランスコード」できる時代になったのでしょうか？

21 世紀のほとんどの間、ソフトウェア エンジニアリングは、不安定で予測不可能な世界的な雇用市場において、最も安定し尊敬される職業の 1 つと考えられてきました。

しかし、業界全体の衰退と人工知能がもたらす課題が明らかになるにつれ、この業界の雇用の安定性と快適さが脅かされ始め、ソフトウェア関連の仕事の競争はますます激しくなっています。

「非常に競争が激しい」と、メンタルヘルスの新興企業アルマやプライベートエクイティ大手ブラックストーンで働いた経験を持つ、現在は失業中のソフトウェアエンジニア、ジョー・フォルツァーノ氏は言う。

フォルツァーノさんは3月に職を失って以来、250件以上の求人に応募した。彼は6回の就職活動のそれぞれで一連の面接を受け、毎回6～8回の面接を受けたが、最終的には採用されなかった。

「本当に難しすぎる」と彼はため息をついた。

Blind（米国のMaimaiに似たプログラマー向けの匿名コミュニケーションプラットフォーム）が12月に実施した調査によると、フォルツァーノ氏が遭遇した状況は実は非常によくあることだという。

そのうち、ソフトウェアエンジニアの約90％は、現在ではパンデミック前よりも就職がはるかに困難になっていると考えており、そのうち66％は難易度が大幅に上昇したと回答した。

回答者の約80％は、過去1年間で就職市場における競争がますます激しくなっていると考えています。

ソフトウェア エンジニアのうち、今日解雇された場合、同等の総報酬の仕事を見つけることができると「非常に自信がある」と感じているのはわずか 6% で、32% は「まったく自信がない」と答えています。

テクノロジー業界のキャリア追跡ウェブサイトLayoffs.fyiが提供するデータによると、テクノロジー業界でのレイオフは2022年から2023年の間に40万人を超えるという。

それでも、業界内で起こっているレイオフから判断すると、ソフトウェア エンジニアは非技術系の同僚よりも安全な立場にあるようです。

最近の職場分析によると、ハイテク企業の採用チームは半減したが、エンジニアリング部門は10％しか削減されていないことがわかった。

ブルームバーグによると、セールスフォースでは、エンジニアの解雇リスクはマーケティングや営業の従業員のわずか4分の1であり、これはデルやズームなど他のテクノロジー企業でも見られる傾向だ。

しかし、ソフトウェアエンジニアたちはインターネット上で頻繁に懸念を表明し始めました。

昨年12月、アマゾンの従業員が匿名の従業員プラットフォーム「ブラインド」に長文の記事を掲載し、「極めて悪い就職市場」について不満を述べ、面接を受けることさえ困難だったと述べた。

この変化は、これまでの大きな傾向とはまったく対照的です。

過去 20 年間、コンピューター サイエンスの学位とコーディング トレーニング コースによってもたらされる雇用の安定性のおかげで、これらの職業はかつてないほど人気が​​高まっています。

Google のジュニア ソフトウェア エンジニアは年間約 20 万ドルの収入があり、手厚い福利厚生を享受していると報告されています。さらに、ソフトウェア エンジニアの職は常に不足しており、仕事を辞めたとしても別の職を見つけるのは簡単です。

2010年代初頭、ペンシルベニア大学の学部生だったフォルツァーノは、コンピューターサイエンスを専攻することに決めました。

学位取得のために18万ドルの借金を抱えたが、彼はそれが確実な投資だったと信じている。

「アイビーリーグの工学学位は間違いなく投資する価値がある」と彼は語り、これにより彼は将来のキャリアについて心配する必要がなくなるだろうと語った。

彼のキャリアの初めの頃は、すべてが彼の考え通りに進んでいるように見えました。

採用担当者は次々と彼に和解の申し出をし、彼は簡単にさまざまな仕事を転々とし、すぐに部長に昇進した。

この業界は非常に安定しているため、他の業界の人々がオンラインで就職の見通しについて懸念を表明するたびに、「コーディングを学んでください」というフレーズがやや皮肉めいた返答になっています。

しかし、感染症の流行以来、経済の見通しは暗く、雇用は急激に減少し、ソフトウェアエンジニアにとってかつては当たり前だと思っていた仕事の機会を見つけるのは難しくなっている。

「競争は今、非常に熾烈です。」 「業界の様相は完全に変わりました。」 学部生としてコンピューターサイエンスを専攻するという決断を振り返って、彼は当時の自分の考えが少々「甘すぎた」と認めています。

最近の人工知能技術の急速な進歩により、プログラマーの仕事は大きな変化を遂げているようです。

市場シェアを獲得した最初の AI ツールの中には、ユーザーが自然言語でコードを記述したり、コードを自動的に完成させたりできる AI プログラムがありました。

グーグルのCEOサンダー・ピチャイ氏は昨年、AIを活用したプログラミングツールにより、エンジニアがコーディングを完了するのにかかる時間が6%短縮されたと述べた。

株価が下落する中、多くの投資家がグーグルのような大手テクノロジー企業に対し、人員削減や予算管理の強化を迫っている。

人工知能が直接的に人員削減につながるわけではないとしても、景気低迷時の企業の「コスト削減・効率化」計画の一環である。

人工知能の時代において、ケリー・マリア・コルダッキは『アトランティック』誌9月号で次のように書いています。「コンピューターサイエンスはもはや安全な専攻の選択肢ではない。」

ハーバード大学の元コンピューターサイエンス教授で現在は起業家のマット・ウェルシュ氏は同誌に対し、AIはソフトウェアエンジニアリングの作業をほぼこなせるようになるため、優秀な人材を除くソフトウェア業界のほとんどの人々の雇用の安定性と給与水準が低下する可能性があると語った。

12月になっても、ソフトウェアエンジニアたちはAIによって自分たちの仕事が不要になるかもしれないとはほとんど懸念していなかった。

職場のソーシャルネットワーキングプラットフォームでの調査では、この問題について「非常に」または「少し」心配していると答えた人はわずか28％で、72％は「心配していない」または「まったく心配していない」と答えた。

しかし、ソフトウェアエンジニアは、AI が自分の仕事に与える影響についてあまりにも保守的であるようです。

回答者の60％以上が、AI技術の継続的な発展により、自社は将来的に採用数を確実に削減すると考えています。

フォルツァーノさんは自分の困難について沈黙せず、ソーシャルメディアで新しい仕事を探す様子をライブ配信した。

他の技術系労働者も同様の不満を表明していたため、そうすることで自分は一人ではないと感じることができたと彼は語った。

彼らの多くは、自分の資格が仕事の要件をはるかに上回っていると考えていますが、それでも面接の機会を得るのは困難です。

「私たちは皆、一体何が起こっているのか疑問に思っていました。」

学生は何をすべきでしょうか?

中堅開発者が AI と自動化が仕事に及ぼす影響について心配する必要があるとすれば、学校に通う学生はさらに大きな課題に直面していることになります。

正式にキャリアをスタートする前から、彼らは来たる技術革命のためにキャリアプランと期待を調整しなければなりません。

「学部でコンピューターサイエンスの教育を受け、学位を取得し、業界に入る学生の将来がどうなるのか心配だ」とマサチューセッツ大学アマースト校のコンピューターサイエンス教授、ティモシー・リチャーズ氏は言う。

リチャーズ教授とその同僚たちは、コーディングスキルを学ぶことがまだ価値があるのか​​どうか疑問に思っているだけでなく、学生にプログラミングスキルを教えることさえもますます難しくなっていることに気づいています。

ChatGPT のようなチャットボットは、コードのデバッグなど、入門コースの基本的なタスクの一部を処理できます。

学生の中には、ChatGPT を頻繁に使用して不正行為をする習慣を身につける人もいますが、学業を修了して卒業証書を取得した後も、独立して働くために必要なスキルを実際に習得していません。

現在、リチャーズ氏は指導方法を調整し始めており、入門プログラミングコースの学生に、数学の学生が電卓を使用するのと同じようにAIを使用するよう求め、AIに入力する具体的な指示を明確に伝え、思考プロセスを説明するよう求めている。

現状では「プログラミングを学ぶ」という熱狂は冷めてきているようにも思えますが、時代によって技術者が淘汰されるわけではありません。

それどころか、AI によってもたらされた変化は、どの専攻を選択するかよりも、テクノロジーが問題解決にどのように役立つかを理解するために必要な概念的思考が重要であることを示唆しています。

シリコンバレーの次の大企業は、プログラミングを知らない人文科学の卒業生によって設立されるかもしれないし、プログラミングスキルに優れたコンピュータサイエンスの卒業生によって設立されるかもしれない。

結局のところ、この分野は Python や C++ のテクニックを学ぶだけのものではなく、パターンを識別して組み合わせることに本質があるのです。

この観点から見ると、高等教育の将来の発展の道筋は、機械が到達できない領域にあるのかもしれません。

AI は、高度な推論や、一般的に認知能力に関連するスキル (チェスのプレイなど) に優れていますが、基本的なスキルは苦手です。

人間の創造性の原動力となる好奇心に駆られた本能は、AI の世界でも健在であるだけでなく、これまで以上に重要になっています。

幸いなことに、学生がこれらの能力を伸ばす方法はたくさんあります。