クリスチャン・カタリニ：AIは雇用市場を変革し、コーディング職は不均一な自動化に直面し、人間の専門知識は意思決定において依然として重要です | Bankless

重要なポイント

• ジョブを自動化するAIの可能性が、世間の不安の大きな源となっている。
• 新しい技術への急速な移行が、雇用市場を変える。
• 新しい技術は、課題があるにもかかわらず、過小評価されがちな可能性をもたらすことが多い。
• AIはコーディングの職業に大きな影響を与え、エントリーレベルの役割にまで影響する。
• 機械は、判断ではなく測定可能な専門性を再現できる。
• AIのコーディングへの影響は偏っており、一部の領域はより速く自動化される。
• AIは確立された実践の自動化に強いが、新しい領域では苦手だ。
• 人間の認知能力は従来の制約だったが、いまAIによって挑戦されている。
• 限られた知性を前提に設計された機関は、見直しが必要だ。
• 人工的な超知能の統合には、検証への注力が必要になる。
• AIの進歩には、人間が意図や嗜好が尊重されるようにすることが求められる。
• 人間とAIの関係の変化が、将来の社会を形作る。
• AIの社会的インパクトは、雇用や経済構造の変化を含む。

ゲスト紹介

Christian CataliniはLightsparkの共同創業者であり最高戦略責任者であると同時に、MIT Cryptoeconomics Labの創設者であり、MIT Sloan School of Managementのリサーチサイエンティストでもある。彼はDiem（旧Libra）を共同で創り、Diem Associationのチーフエコノミストを務めた。彼の研究は、AI、ブロックチェーン技術、イノベーションの経済学を扱っている。

AIの社会的インパクト

• AIは経済と雇用市場を変革し、不安を引き起こしている。

• AIをめぐる不安は、雇用を自動化して経済を変革する可能性に由来している。

  — Christian Catalini

• AIの社会的インパクトを理解することは、将来の雇用構造にとって重要だ。

• この論文は、あの低いグレードの発熱が原因で、場合によっては高熱のスパイクが出て…それは、急速で、変革的な変化の時期だと言えると思う。

  — Christian Catalini

• 新しい技術への移行は、迅速で、かつ困難になる。

• 移行の期間があって、しかもとても大変なものになる…このペースとスピードだと、これまで歴史的に見たことがないようなものになると思う。

  — Christian Catalini

• AIの可能性は、その課題があるにもかかわらず、しばしば過小評価されている。

• 人々は、こうしたツールとともにやってくる可能性を過小評価しがちだ…この技術の最良の特徴を取り入れるなら…長期的には、たいていの場合プラスだと私は思っている。

  — Christian Catalini

AIがコーディング職に与える影響

• AIによる自動化は、コーディングに強い影響を与え、とくにエントリーレベルのポジションに影響する。

• コーディングは、他の多くの職業と同じように二極化していくと思う。つまり、私たちがその論文の中で「missing missing junior loop」と呼んでいるものが、すでに見えているように。AIは型にはまっていないことが多く、あらゆる領域であなたにとって良い代替手段になり得る。

  — Christian Catalini

• AIによるコーディングの変化は、でこぼこになるだろう。つまり自動化は一様ではない。

• 変化はでこぼこになるようだ、というだけの十分な証拠がある。だから、ある領域の特定の部分ではスパイクが起きて、他の部分では起きない。

  — Christian Catalini

• AIは確立されたコーディングの実践を自動化できる一方で、新しい領域では苦戦する。

• コーディングで私たちが自動化していることは、この段階ではかなりの下地作りだが…彼らが、まだ見たことのない領域へ押し進め始めれば、確実にそれらをシミュレートしてそこから学ぶことができるようになるはずだ。

  — Christian Catalini

• コーディングにおけるAIの現時点の能力は、新しい領域における限界を浮き彫りにしている。

AIにおける人間の専門性の役割

• 測定可能な専門性と、測定不可能な専門性の違いが重要だ。

• 「味が良い」みたいな話はない、うまく定義できないし、「良い判断」や「悪い判断」といったものもない。あるのは、測定可能なものと測定不可能なものだけ。もし何かが測定されていれば、その機械はそれを再現できる。

  — Christian Catalini

• 機械は測定可能な専門性は再現できるが、人間の判断は再現できない。

• こうした限界を理解することは、意思決定へのAI統合にとって重要だ。

• AIの限界は、複雑なタスクでは人間の監督が重要であることを強調している。

• 判断が必要な領域において、人間の専門性の役割は引き続き重要である。

AIと人間の認知における制約

• AIは、人間の認知における従来の制約に進歩の中で挑んでいる。

• 私の考えでは、私たちの脳のサイズが、技術で何を発見したのか、あるいはどんな進歩を遂げたのか…文明や…社会の組織のあり方についての、いわば限界だった時代が終わりつつあるのだと思う。そしてそれはもはや制約ではない。

  — Christian Catalini

• AIの進歩は、知性や意思決定の捉え方を変える。

• 限られた知性を前提に設計された機関は、再評価が必要だ。

• 多くの機関や…私たちが今日やっていることの多くは、認知や知性は乏しいという考え方のもとに設計されていて、組織内で最も才能のある個人から最大限のレバレッジを引き出そうとしている。

  — Christian Catalini

• AIの影響は、組織のパラダイムの再評価を必要とする。

人工的な超知能の統合

• AIの統合は、検証に焦点を当てた複雑な社会につながる。

• それが依然として正しいと仮定するなら、もちろんその境界がどこかで動いた瞬間の話になる。すると、非常に非常に複雑な社会になり、しかも私たちは対等な存在（peer）と、やがては私たちよりもさらに能力の高い何かと向き合うことになる。人間は、検証にずっと多くの時間を費やし、そして自分たちの意図や嗜好が正しく尊重されているかを確かめることに集中することになる。

  — Christian Catalini

• AIが人間の意図を尊重することを確実にするには、人間の監督が重要になる。

• 人間とAIの進化する関係が、社会の力学を形作る。

• AIの進歩は、人間による検証と監督の必要性を浮き彫りにする。

• 将来の社会では、人間がAIの行動を検証することに焦点を当てる必要がある。

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