ハーバードビジネススクール(HBS)は”Working Knowledge”というニュースレターを配信している。ハーバードビジネスレビューよりも簡単に、タダで読めるのがありがたい。
2023年4月23日号では、Is AI Coming for For Your JobというタイトルでHBSの５人の先生方の見方を示しているので紹介したい。
一人目：ジョセフ・フラー：Joseph Fuller Professor of Management Practice in General Management and co-leads the Managing the Future of Work initiative at HBS.
「従業員の大規模な変化に備える」
現在導入されているディープラーニングベースの AI ツールは労働市場に大きな影響を与え、最終的には多くの雇用が削減され、他の多くの雇用がリストラされることになる。 非日常的な認知作業として定義されてきたことを行う知識労働者の間で特に深刻になる。このような役割に就いている多くの人々は、自動化やグローバリゼーションから隔絶されていたが、それが変わろうとしている。
変化は「2つの方法で…徐々に、そして突然に」起こる。企業は、OpenAI の ChatGPT に組み込まれているような生成 AI テクノロジーの導入にゆっくりと移行するだろう。 その基盤となる膨大なデータプールを活用するには、独自の機械学習システムの開発が必要となり、企業は不足している人材を追加する必要がある。
しかし、企業が生成型 AI の活用方法を学べば、ホワイトカラー スタッフの大幅な削減を伴う急速なリストラが行われることが予想される。
企業は「新しいテクノロジーにより、既存のプロセスの効率をどのように改善できるのか?」と疑問を抱いてきたが、生成 AI の機能を活用する方法を考えるときには、無関係な概念だ。新しいテクノロジーの可能性を最大限に活用するために、従来のプロセスが根本から再設計される。
企業が生成AI を使用して業務を変革する方法を理解していると確信すれば、従業員への影響は劇的になる。プロセスに関する知識と、さまざまな情報を迅速に統合して意思決定を下す能力が雇用の安定の基盤となっているホワイトカラーは、大量に職を追われるだろう。
こうした雇用の喪失は、機械学習のスペシャリストやプロンプトエンジニアのような新たな雇用の増加によって部分的に相殺されるだろう。 しかし、企業が生成 AI の活用方法を学べば、多くの企業でホワイトカラー スタッフの大幅な削減を伴う急速なリストラが予想される。
二人目：アイェレット・イスラエル Ayelet Israeli the Marvin Bower Associate Professor in the Marketing Unit and cofounder of the Customer Intelligence Lab at the Digital, Data, and Design (D) Institute at HBS.
「今のところ、AI にはまだ人間の介入が必要だ」
近い将来、AI は専門家の業務遂行を支援する補助ツールとしてより適切に使用されるようになるだろう。特定のタスクは AI によって正確かつ完全に完了できるが、産業革命時のように、人々は、仕事が変わり、新しいツールを使用して生産性が向上し、他のタスクに集中できるようになることが起こるだろう。
同時に、タスクによっては、AI は有用な出力を提供するが、これらの出力を最適化し、タスクを正常に完了するには人間が必要になる。 「知識労働」について考えるとき、私たちが最近目にしている生成型 AI ツール (ChatGPT など) の多くは、真実を明らかにしたり、正しい知識を表示したりすることを意図したものではないことを考慮することが特に重要である。生成型AIでは次に来る可能性が最も高い単語を表示するテキスト を生成するように構築されており、結果が必ず真実の記述になるとは期待できない。
これらのツールは『でっち上げ』（または『幻覚』）を起こすことが知られており、そのため、正確性を監査することなく使用することはできない。さらに、ユーザーが、AI が持っていない追加の知識やコンテキストを持っている可能性がある。
生成 AI モデルのもう 1 つのリスクは、人間の介入や監査がなければ、既存のバイアスを永続させるコンテンツが生成される可能性があることだ。既存のデータに基づいてこれらのモデルを大規模にトレーニングする場合、基礎となるデータに偏った情報が含まれている場合、介入しない限り、結果にもその偏りが含まれる可能性が高くなる。男性と言うと白人男性を引き出すバイアスが永続化することが起こり得るので、誰が結果を監視すべきか、AI がどのようなルールと価値を表現すべきかについて、多くの興味深い政策上の疑問を引き起こす。
三人目：ヤヴォル・ボジノフ: Iavor Bojinov Assistant Professor of Business Administration and the Richard Hodgson Fellow at HBS.
「AI に抵抗する者は遅れを取る危険性がある」
他の技術革新と同様、人工知能 (AI) は知識労働者の役割、プロセス、実践を変革する可能性を秘めている。 AI の可能性を理解するには、そのアプリケーションを外部向け (製品提供の強化) と、内部向け (運用効率の向上) として区別する必要がある。外部向け AI アプリケーションは、企業の製品ポートフォリオの範囲と規模を拡大することで、雇用創出の機会をもたらす。逆に、社内向けアプリケーションはナレッジ ワーカーの仕事に影響を与える可能性が高くなります。
ChatGPT などの生成型 AI の出現は、ナレッジ ワーカーが使用するさまざまなツールに間もなく統合され、メモ取り、文書の要約、パーソナライズされた顧客メッセージの作成などの数多くの日常業務を自動化するだろう。 これらのタスクを自動化することで、知識労働者は、文脈やニュアンスの解釈、感情的知性の行使、道徳的および倫理的考慮への取り組み、創造性とイノベーションの促進など、人間の専門知識が不可欠な付加価値活動に集中できるようになる。
さらに、私は近い将来、労働力が二分化すると予想している。生産性を向上させるために AI を導入し大きな利益をもたらす可能性のある個人と、AI に抵抗して遅れをとるリスクを負う人々だ。 後者のグループは、おそらく AI を活用したグループに取って代わられることになるだろう。 したがって、知識労働者にとって賢明なアプローチは、AI の可能性を補完的なツールとして活用し、能力を拡大し、進化する仕事の状況に適応することなのだ。
その四：エドワード・マクフォーランド三世: Edward McFowland III Assistant Professor in the Technology and Operations Management Unit.
「スキルセットは変化する」
AI がすべての人の仕事を置き換える終末のシナリオに関しては、それがすぐに実現するとは思えない。 新しいテクノロジーが市場に浸透すると、それらの市場の組織の競争方法が変化することがよくある。これらの新しい技術革新と同時に、時には結果的に、特定のスキルの重要性が高まり、他のスキルの重要性が低下する。 生成AIでも同じことが当てはまる。たとえばプログラマーは、最初からそれほど多くのコードを記述する必要はなくなる。クリエイターは、アイデアを生み出すために自分自身のミューズになる必要はない。これらすべてにより生産性が向上するはずだ。ただAI モデルは、ロジック、効率、推論のいずれにおいても間違いを犯すので AI の出力をテスト、編集、革新または改善するスキルは、より価値のあるものになる可能性がある。
計算機の出現によって数学の重要性が低下したわけではないが、組織にとってどのような数学的スキルが重要になるか、また、学校での数学の教え方は変わった。たとえば、NASA でロケットを製造するエンジニアにとって、複雑な数学の問題を解決することはそれほど重要ではなくなり、問題や目標を、一連の数式として構造化する能力がより重要になった。 計算機はロケット科学にとって非常に貴重なツールになりましたが、数学、工学、人間による深い問題解決の必要性がなくなるわけではない。実際、ロケットを宇宙に打ち上げる試みの際には、エンジニアリング上および経営上の「誤算」が依然として発生している。
AI を人間の意思決定を強化する支援ツールと見なす場合、問題と AI との相互作用を「最適に」構築する方法と、AI 出力の (微妙な) エラーを認識する方法を人々に教えることが重要だ。学者としての私の仕事は、学生や同僚の論文を読み、彼らの仮定、論理、結論を評価し、関連付けることだ。 この貴重なスキルセットは、生成 AI ツールのすべてのユーザーに提供されなければならない。クリティカルシンキングは非常に長い間、教育のさまざまなレベルで教えられてきましたが、電卓の登場によって数学教育が変化したように、教育への全体的なアプローチも AI テクノロジーに適応する必要がある。講師が ChatGPT などのツールを使用して生徒に概念を教える対話型の学習セッションを想像することもできる。学生は AI ツールを観察して操作し、AI ツールが提供する応答に対して積極的に質問する方法を学ぶ可能性がある。これにより、部屋の前で誰かが講義するよりもはるかに優れた、美しくインタラクティブな学習セッションが実現できると思う。
AI ツールは多大な価値を生み出すことができる。 人間は、悪影響を最小限に抑えながら、これらの新しいテクノロジーの可能性を活用するために、最適な適応方法を決定する必要がある。
その五：ツェダル・ニーリー: Tsedal Neeley the Naylor Fitzhugh Professor of Business Administration and the coauthor of the Digital Mindset: What it Really Takes to Thrive in the Age of Data, Algorithms and AI.
「企業と労働者はスキルアップに注力すべきだ」
歴史的に見て、テクノロジー革命は破壊した雇用よりも多くの雇用を生み出してきた。 人々が抱くべき本当の懸念は、データ、アルゴリズム、AI、機械学習を使用して新しい可能性を見出し、未来への道筋を描く能力であるデジタル思考を持つ人々に取って代わられるかどうかということだ。
AI は人間のパフォーマンスを強化または向上させるのに役立つ。 計算アルゴリズムと機械学習アルゴリズムが組織内で実行するアクティビティの数が増え続けると、仕事の性質も変化する。 たとえば、AI はウォール街の取引の性質を根本的に変えた。 顧客の信用スコアを決定し、応募者を選別し、採用を支援し、問い合わせにリアルタイムで応答し、新しい行動方針を提案する。
AI システムは、これまで管理者が情報をまとめるのに数日から数週間かかっていた正確な販売予測を立てるのに役立ち、営業マネージャーや営業担当者が顧客との関係の構築、管理、販売に集中できる時間を与える。 ソフトウェア エンジニアは、基本的なプログラミング コードを自動生成できるため、システム設計やユーザー エクスペリエンスの調整など、他の作業により多くの時間を費やしながら、効率的にコードを作成できるようになる。
最終的には、個人や組織は新しいテクノロジーを最大限に活用するためにスキルの向上と規模の拡大に注力する必要がある。
これら五つの碩学からのアドバイスは以下に要約できるだろう。
・変化を座して待っていてはダメだ。
・生成AIの利活用に積極的に取り組むべきだ。
・必要とされる知識をいつもブラッシュアップしていないとダメだ。
・上記をしておけばホワイトカラーの大規模なリストラがあっても生き残っていけるだろう。
2023年6月17日 土曜日