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

• AIが雇用を自動化する可能性は、世間の不安の大きな要因です。
• 新しい技術への急速な移行は、労働市場を変革します。
• 新しい技術は、課題があるにもかかわらず、しばしば過小評価された可能性をもたらします。
• 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影響します。
• 機械は、判断ではなく、測定可能な側面の専門性を複製できます。
• AIがコーディングに与える影響は一様ではなく、一部の領域ではより速く自動化されます。
• AIは確立された実践の自動化は得意ですが、新しい領域では苦手です。
• 人間の認知は従来の制約でしたが、今それがAIによって挑戦されています。
• 限られた知性を前提に設計された機関は、見直しが必要です。
• 人工的な超知能の統合には、検証への焦点が必要になります。
• AIの進歩には、人間が意図と嗜好が尊重されることを確実にする必要があります。
• 人間とAIの関係が進化することが、将来の社会を形づくります。
• AIの社会的影響には、雇用や経済構造の変化が含まれます。

ゲスト紹介

Christian CataliniはLightsparkの共同創業者かつチーフ・ストラテジー・オフィサーであり、MIT Cryptoeconomics Labの創設者でもあり、MIT Sloan School of Managementで研究科学者を務めています。彼はDiem（旧Libra）を共同で作り、Diem Associationのチーフエコノミストを務めました。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ます。

AIの社会的影響

• AIが経済と雇用市場を変革し、世間の不安を引き起こしています。

• AIをめぐる不安は、雇用を自動化して経済を変える可能性に由来しています。

  — Christian Catalini

• AIの社会的影響を理解することは、将来の雇用構造にとって重要です。

• 私は、この論文はたぶん、そうした低いグレードの発熱の結果だったんだと思います。状況によって、より高い熱のスパイクがあるかもしれない。つまり、急速で変革的な変化の時期なんです。

  — Christian Catalini

• 新しい技術への移行は、急速で困難なものになるでしょう。

• 移行の期間があって、それはとても大変なものになる…このペースとスピードでは、これまで歴史的に見たことがないと思います。

  — Christian Catalini

• AIの可能性は、課題があるにもかかわらず、しばしば過小評価されます。

• 人々は、これらのツールとともにやって来る可能性を過小評価しがちです…技術の最良の特徴を取り出せば…長期的には、基本的に上向きだと思います。

  — Christian Catalini

コーディング職におけるAIの影響

• AIの自動化は、特にエントリーレベルのポジションにおいて、コーディングに大きな影響を与えます。

• コーディングは、ほかの多くの職業と同じように二極化すると思います。つまり、私たちはこの論文で、いわゆる missing missing junior loop と呼んでいるものが、すでに見えてきているわけです…AIは箱の外にあることが多く、あらゆる領域であなたの良い代替になり得ます。

  — Christian Catalini

• AIによるコーディングの変化は、でこぼことしたものになり、不均一に自動化されます。

• 変化がでこぼこになるということを示す十分な証拠があります。つまり、ある領域の特定の部分ではスパイクのように起きる一方で、別の部分では起きないのです。

  — Christian Catalini

• AIは確立されたコーディングの実践は自動化できますが、新しい領域では苦戦します。

• コーディングで私たちが自動化しているものでも、現時点ではかなりの部分が土台作りです…しかし、まだ見たことのない領域に踏み込むようになれば、きっと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でしょう。

  — Christian Catalini

• コーディングにおけるAIの現在の能力は、新規領域における限界を浮き彫りにしています。

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です。

• 「趣味」みたいなものがあるとして、それを定義できない、みたいなことはないんです。良い判断も悪い判断もありません。測定できるものと、測定できないものだけです。もし何かが測定されていれば、機械はそれを複製できるはずです。

  — Christian Catalini

• 機械は測定可能な専門性は複製できますが、人間の判断は複製できません。

• こうした限界を理解することは、意思決定にAIを統合するうえで重要です。

• AIの限界は、複雑なタスクにおける人間による監督の重要性を強調しています。

• 人間の専門性の役割は、判断が必要な領域では引き続き重要です。

AIと人間の認知における制約

• AIは、人間の認知の伝統的な制約に、進歩の過程で挑戦しています。

• 私は、テクノロジーがどんな発見につながり、どんな進歩につながったのか…文明とか…社会の組織化において、限界になっていたのが本当に「私たちの脳のサイズ」だった時代があって、それがもう制約ではなくなっている、そんな時代を指しているんだと思います。

  — Christian Catalini

• AIの進歩は、知性や意思決定の捉え方を変えます。

• 限られた知性を前提に設計された機関は、再評価が必要です。

• 多くの機関や…私たちが今日やっていることは、認知や知性は乏しいという考え方を土台に設計されています。そして、組織内で最も才能のある個人から最大限のてこを得ようとします。

  — Christian Catalini

• AIの影響により、組織のパラダイムを見直す必要があります。

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ります。

• それが依然として当てはまると仮定して、もちろんその境界が動くようになったときには、私たちは非常に非常に複雑な社会の話をしていることになります。しかも、私たちは同等の存在と、そして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、検証に費やす時間がはるかに増えます。そして、自分たちの意図や嗜好が正しく尊重されていることを確認するのです。

  — Christian Catalini

• AIが人間の意図を尊重していることを確実にするには、人間の監督が重要になります。

• 人間とAIの関係が進化することが、社会のダイナミクスを形づくります。

• 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しています。

• 将来の社会では、人間がAIの行動を検証することに注力する必要があります。

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