AI時代の失業問題

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最近、海外の大手IT企業が大規模な人員削減を行ったという報道がありましたが、どうやらこれはAI活用を前提とした人員整理だったようです。

私はローカルLLMに関心があり、できるだけ手元でLLMを動かしながら日々研究しています。とはいえ、ChatGPTのような商用サービスも時々使って、現状の把握に努めています。実際に使ってみると、その性能には驚かされることもあり、多少の正確性を妥協すれば、人間を凌ぐのではないかと感じることもあります。

もちろん、現時点のAIには「意識」や「心」はありません。「意識」とは、自分が何をしているのか、何をしようとしているのかを理解している状態だと思っています。AIが将来的に、自らの出力を振り返り、論理的に分析しながら回答するようになれば、意識を持ち始める可能性もあるかもしれません。そうなると、人間にとってはかなり手強い存在になるでしょう。私たちも、そういう時代の到来を視野に入れておくべき時期に来ているのかもしれませんし、そういう時代は目前だと感じます。

ところで、「情弱ビジネス」という言葉があります。これは、情報弱者に夢を見させて金儲けをする手法です。たとえば、「短期間でプロのソフトウェア技術者になれる」とうたうプログラミングスクールの広告を見かけたことはありませんか？　半年や一年で一人前になることは難しいにもかかわらず、そうした宣伝が平然と行われています。政治の世界でも、似たような手法で支持者を増やしている例があります。要は、「儲けのためなら良心は不要」という考えが根底にあるのでしょう。

「夢を見られたんだからいいじゃないか」とか「本人が決めたことなんだから問題ない」という声もあるかもしれませんが、私はやはり、若者を騙すような行為はやめてほしいと思っています。

AIの活用が進めば、真っ先に不要とされるのは、そうしたプログラミングスクールで短期間だけ学んだレベルの人たちでしょう。最近では「エンジニアはかっこいい」といったイメージが先行し、若者の中にもエンジニアを目指す人が増えていますが、その大多数はAIに取って代わられる可能性があります。

はっきり言っておきますが、そんな短期間で一流のエンジニアにはなれません。

そもそも、エンジニアの仕事は地味なものです。華やかさやかっこよさばかりが目立つものではありません。

AIによって代替されやすいのは、いわゆる「勉強ができる人」や「頭が良い人」であり、パソコンに向かって文字や数字を打ち込むような業務をしている層からでしょう。つまり、ごく普通に勉強してきた人たちが対象になります。

一方で、当面はAIを手足のように使いこなして高度な作業ができる人、あるいは3K職種（きつい・汚い・危険）と呼ばれて敬遠されてきた職業には、引き続き価値があるでしょう。むしろ、将来的にはプログラマーや弁護士よりも、土木作業員のほうが貴重とされる日が来るかもしれません。そして、AIに代替される人とされない人との間で、賃金格差が広がり、社会の分断も進行するでしょう。

私が運営しているモノづくり塾では、「アナログとデジタルの二刀流」が今後有利だと考えています。ただし、それを実現するには強い意欲が必要であり、そういう人に出会うことは滅多にありません。

私はソフトウェア技術者として35年以上、そして手を動かしてモノを作ることを15年以上続けてきましたが、それでもなお知識と技術の不足を感じ、毎日勉強しています。正直なところ、自信なんて持てません。だからこそ、寝ているとき以外はなるべく学びの時間にあてています。私のような凡人にとって、仕事から帰ってきてビールを飲みながらテレビを観るような生活では、到底、進歩は望めません。

以前、少子化対策についての提言を書きました。詳しくはそちらの投稿を読んでいただきたいのですが、若者が働きたくても職がない、結婚や出産の機会が減っている、そして貧富の格差が拡大している。今の状況は、かなり厳しいものだと感じています。

「このまま行くとこうなる」といった線形的な未来予測をするつもりはありませんし、できるとも思いません。ただし、すでに状況は芳しくないという現実は認識しておくべきでしょう。

地震が必ず起きるにもかかわらず、いつどこでどの規模で起きるかは予測できないのと同じで、社会における「地殻変動」も予測することはできません。でも、地震に備えることができるように、社会変動への備えも可能だと考えています。私の答えが「二刀流」であるのは、そうした思いからです。

Recently, there have been reports that major overseas IT companies carried out large-scale layoffs, and it appears these were staff reductions made on the assumption of leveraging AI.

I am deeply interested in local LLMs, and I conduct daily research by running them on my own machines as much as possible. That said, I also occasionally use commercial services like ChatGPT to stay up-to-date. When I actually try them out, I am often astonished by their performance. Sometimes I even feel that, if we allow for a little inaccuracy, they may surpass humans.

Of course, today’s AI has no “consciousness” or “mind.” I think of “consciousness” as a state of knowing what one is doing and what one intends to do. If, in the future, AI begins to look back at its own outputs, analyze them logically, and respond accordingly, then it might start to develop a kind of consciousness. Should that happen, AI would become a formidable presence for humanity. Perhaps it is already time for us to anticipate such an era—or maybe that era is already at our doorstep.

Incidentally, there is a phrase in Japanese, “jōjaku business” (literally, “business exploiting the information-weak”), which refers to profiting by selling dreams to those who lack information literacy. For example, have you seen ads from programming schools that promise “Become a professional software engineer in just a short time”? The truth is that becoming competent in just six months or a year is extremely difficult, yet such advertisements are commonplace. In politics too, similar tactics are used to gain supporters. At its core, this is based on the mindset: “If it makes money, conscience is unnecessary.”

Some may say, “Well, they got to dream, so what’s the harm?” or “They made their own decision, so it’s not a problem.” But I cannot help wishing people would stop deceiving the young in this way.

As AI adoption progresses, the first to be deemed unnecessary will be precisely those people with only a short course at such programming schools under their belt. Recently, the image of “engineers being cool” has spread, and more young people aspire to become engineers. But the reality is that the vast majority of them may end up replaced by AI.

Let me state this clearly: you cannot become a top-class engineer in such a short time.

In fact, engineering work is often plain and unglamorous. It is not something that shines with constant excitement or prestige.

Those most easily replaced by AI are the so-called “good students” or “smart people” who perform tasks that involve typing words or numbers into computers. In other words, it is the very people who followed ordinary paths of study that are most at risk.

On the other hand, people who can skillfully wield AI as an extension of themselves to carry out advanced tasks—or those working in 3K jobs (hard, dirty, dangerous), which society has traditionally shunned—will continue to hold value. In fact, the day may come when construction workers are considered more valuable than programmers or lawyers. And as the divide grows between those who are replaceable and those who are not, wage gaps will widen and social fragmentation will deepen.

At the Makers’ School I run, we believe that being “dual-skilled in analog and digital” will be advantageous going forward. But achieving this requires strong motivation—and encountering such individuals is exceedingly rare.

I have worked as a software engineer for over 35 years, and I have been building things with my own hands for more than 15. Even so, I constantly feel a lack of knowledge and skill, and I study every single day. Honestly, I have no confidence. That is precisely why I devote almost all my waking hours to learning. For an ordinary person like me, living a life of coming home from work, drinking beer, and watching TV would make progress impossible.

Previously, I wrote a proposal regarding countermeasures to the declining birthrate. I encourage you to read that post for details, but in short: young people want to work but cannot find jobs, opportunities for marriage and childbirth are shrinking, and wealth inequality is widening. The current situation feels extremely severe.

I am not attempting linear future predictions such as “If things continue as they are, this is what will happen.” I don’t believe such forecasts are possible. But we must recognize the reality that the situation is already unfavorable.

It’s like earthquakes—we know they will happen, but we cannot predict when, where, or at what scale. In the same way, we cannot predict the “tectonic shifts” in society. Yet just as we can prepare for earthquakes, we can also prepare for social change. My answer of being “dual-skilled” comes from this conviction.