今週のダボス世界経済フォーラムでは、大手人工知能（AI）企業2社のCEOが登壇した。 共同警告を発した：初心者レベルの従業員は、AI の影響を感じようとしています。 Google DeepMindのデミス・ハサビス氏は、今年AIが初級レベルの仕事やインターンシップに影響を与え始めると予想していると述べ、一方アンスロピックのダリオ・アモデイ氏は、初級レベルの仕事の50％が5年以内に消滅する可能性があるという自身の予測を再確認した。
もし彼らの主張が正しければ、AIが代わりにこれらのタスクを処理するようになると、知識部門で若い人材を育成する従来のモデル（若手社員を雇用してルーチン業務を遂行させ、彼らが時間をかけて専門知識を習得する）は生き残れなくなるだろう。私は行ってきました 1年以上にわたってこのリスクについて警告してきた;現在、テクノロジーを構築している人々がそれにタイムラインを設定しています。その間 労働市場の証拠 AI がすでに初級レベルの仕事を獲得していることを決定的に示すものではありませんが、今すぐ解決策を準備する必要があります。
私は、キャリアのはしごを再考することを提案します。そのためには、医療専門家に目を向けることができます。何十年もの間、病院は専門知識を迅速に開発するために研修を利用してきました。つまり、学習自体が仕事である、構造化された指導付きプログラムです。 AI の破壊に直面しているホワイトカラーの専門職は、独自のバージョンの常駐モデルを採用する可能性があります。
AI は、コンピュータ上で実行される知識タスク (調査、執筆、計算、コーディングなど) には優れていますが、陪審員の意見を読み、説得力のある最終弁論を行う裁判弁護士や、慎重な解雇に対処するマネージャーに代わることはできません。これらの責任には、判断力、直観力、具体的な存在感が必要です。これらの資質はデジタル化されていませんが、長年の実践を通じて培われます。
ここに問題があります。かつてその練習を提供していた初心者レベルの仕事 (文書の作成、資料の作成、分析の実行など) は、AI が学習している正確なタスクを中心に構築されています。雇用主がこうした役割の提供をやめれば、上級専門知識や将来のマネージャーやリーダーへの道が断たれてしまいます。結局のところ、初級レベルの仕事には 2 つの目的があります。それは、日常的なタスクを完了させることと、従業員が高度な役割に備えられるようにすることです。
研修医は逆のアプローチをとります。研修医は研修医ですが、開業医でもあります。研修医は最初から患者を診察し、治療計画を提案し、監督の下で実際の医療に関する決定を下します。上級医師は症例を通じて彼らを指導し、その理由を説明し、徐々に自主性を与えます。重要なことは、学習は研修の付随的な特典ではなく、仕事なのです。
ホワイトカラーの職業も同じモデルを採用する可能性がある。これは、法律上、若手社員が文書のレビューや契約書の草案作成に何年も費やさなくなることを意味するが、その作業はソフトウェアが処理することが増えている。代わりに、彼らは交渉を監視し、法廷での弁論を練習し、メンターに彼らの選択について報告を受けながら、徐々に訴訟を主導していった。目標はスキルの開発であり、請求対象となる時間ではありません。コンサルティングでは、入居者は初日からクライアントのプレゼンテーションに参加し、上級コンサルタントがどのように部屋を読み、反対意見に対処するかを観察することができました。コーチングを受ければ徐々に主導権を握ることになる。
この種のトレーニングには費用がかかります。医療においては、米国の納税者 メディケアを通じて病院の研修費用を補助する、社会は有能な医師から恩恵を受けているからです。納税者はホワイトカラーの研修に資金を提供すべきではないが、AIによる生産性の向上から最も恩恵を受ける企業は、その向上が依存する人材パイプラインの維持に協力すべきである。
これに対処する 1 つの方法は、AI 人材再投資基金です。初級レベルの役割を自動化する企業は、業界全体の研修プログラムを引き受ける共同リソースに貢献することになります。これはイノベーションに対するペナルティではなく、効率性の向上の一部を次世代の人材に再投資するためのメカニズムです。英国ではすでに同様の制度が使われている 実習のための「使うか失うか」モデル、大規模な雇用主には、承認されたトレーニングプログラムを通じてのみ取り戻すことができる控えめな給与税の支払いを義務付けています。そうした仕事が永久に失われることを前提としたユニバーサル・ベーシック・インカムや再訓練プログラムとは異なり、再投資基金は、若者が努力して就いてきた職業へのパイプラインを残しておく。
慈善活動も役割を果たすことができます。労働力の混乱を懸念する財団は、標準化されたカリキュラムや、単独では構築できない研修を企業が提供できるよう支援する仲介業者など、研修施設が必要とするインフラストラクチャに資金を提供する可能性がある。政府はまた、青少年奉仕プログラムを常駐モデルに適応させ、若い意欲的な専門家を法律扶助組織、公的機関、または非営利の技術チームに配置して、公共の利益に奉仕しながら真の専門スキルと指導を得ることができるようにすることもできる。
雇用主、慈善団体、政府が介入しなければ、その代償は若者自身に降りかかることになる。卒業生は難しい選択に直面するかもしれない。追加の学位を取得するためにお金を払うか、高価なブートキャンプや品質に疑問のあるトレーニングに大金を費やすか、家族のつながりで獲得したシャドウインターンシップを競うかだ。 AIによる生産性の向上は株主や上級従業員に流れ込み、若者は自らのキャリア開発の費用を負担することになるだろう。
AI はすぐにすべてのスライド デッキを構築し、すべてのモデルをストレス テストするようになるかもしれません。まだ構築できないのは判断力、つまり曖昧な状況の中で一か八かの決断を下し、信頼を勝ち取り、リーダーシップを発揮する能力です。そして、判断力はダウンロードされるものではなく、開発されるものです。将来のリーダーが欲しいのであれば、そのリーダーを生み出す面倒な指導付きの仕事に投資しなければなりません。政策立案者、雇用主、慈善活動家は、AI では真似できない学習やスキルを優先する、新しいキャリアのはしごを可能にするインフラストラクチャの構築を開始する必要があります。
#から初心者レベルの仕事を救うには研修医モデルに注目してください