ビデオ: ã?µã‚‹ã?•ã?¨ (Furusato) (10月 2024)
一人の研究者が最近、数百万人の命を救う驚くべき発見をしました。 彼女は、世界のほとんどのマラリア症例の原因となる微視的な寄生虫である三日 熱マラリア原虫の 重要な成長酵素を効果的に標的とする化合物を特定しました。 人類の偉大な生物学的敵の1つに対するこの新しい武器の背後にある科学者は、賞賛、ボーナスチェック、さらには彼女の努力に対する後悔の念を期待していませんでした。 実際、「彼女」には何も期待する能力がありません。
この突破口は、マンチェスター大学のオートメーションラボに住む「ロボット科学者」であるイブの好意によるものです。 Eveは、人間の仲間よりも早く、安価に新しい病気と闘う薬を見つけるように設計されました。 彼女は、高度な人工知能を使用して、どの化合物が悪意のある微生物を殺すか（人間の患者を温存する）についての独自の仮説を形成し、次に、一対の専用ロボットアームを介して疾病文化の制御実験を行うことでこれを達成します。
Eveはまだ開発中ですが、彼女の実証済みの有効性は、Big Pharmaが「金銭的補償」、「安全な作業環境」、「睡眠。"
歴史が何らかの指針である場合、人間の医薬品研究者は完全に消えることはありません-少なくともすぐには。 恐らく起こるのは、人間と非感覚的な実体の比率が劇的に傾くという点で、占領は非常に多くの他の人（組立ラインの労働者、高速道路の通行人、銀行窓口）の道をたどることです。
人間よりも優れた機械は、産業革命と同じくらい古い物語です。 しかし、このプロセスが対数的に進化する情報化時代に定着すると、多くの人が人間の労働者がまったく必要かどうか疑問視し始めています。
起こっている真新しいもの
Ludditesは、19世紀のイギリスの繊維労働者の時々暴力的なグループであり、人間の労働者に取って代わり始めていた産業機械に激怒しました。 Ludditesの不安は、もし歴史が最終的に立証されるように、見当違いであるなら、確かに理解可能でした。 ラッド派が恐れていた機械化は、経済を損なうのではなく、実際にほとんどの英国人の生活水準を改善しました。 これらの上昇する技術と彼らが生産した安価な製品を利用した新しい職は、（最終的に）失われた仕事に取って代わりました。
しかし、一部のエコノミストは、Ludditeの誤acyに有効期限があるかどうかを公然と熟考しています。 この概念は、労働者がまだ人間の労働を必要としている経済の他の部分の仕事のために再訓練することができる場合にのみ当てはまります。 そのため、理論的には、テクノロジーが普及し、急速に進化して、人間の労働者が十分な速度で適応できなくなる時期が到来する可能性が非常に高くなります。
この無人労働力の最も初期の予測の1つは、有名な英語の経済学者の好意によるものでした（PDF）。「私たちは、一部の読者はまだ名前を聞いていないかもしれないが、これは、今後数年間で非常に多くなります。つまり、技術的失業です。これは、労働の新しい用途を見つけるペースを上回る労働の使用を節約する手段を発見したことによる失業を意味します。」
その経済学者はジョン・メイナード・ケインズであり、その抜粋は彼の1930年のエッセイ「私たちの孫のための経済的可能性」からでした。 さて、ここに私たちは約85年後です（そして、ケインズが空にその偉大な雇用市場に移らなければ、今までに退職に十分な孫を持っていた）、そして彼が語った「病気」は決して実現しなかった。 ケインズの予測は完全に間違っていたと言うのは魅力的かもしれませんが、彼は本当に早かったと信じる理由があります。
技術的な失業への恐怖は何十年にもわたり衰退してきましたが、最近の傾向は、私たちが（狂ったように遠くない将来に）前例のない経済的混乱に向けて自分自身を革新できるかどうかに関する新たな議論を促しています。 昨年9月、ニューヨーク市で、技術的失業に関する世界サミットが開催され、ロバート・ライヒ（クリントン政権時代の労働長官）、ラリー・サマーズ（財務長官、同じくクリントン政権）、ノーベル賞などの経済的重荷が取り上げられました。 -受賞した経済学者ジョセフ・スティグリッツ。
では、なぜ2016年は1930年よりもはるかに不安定なのでしょうか？ 今日、人工知能、ロボット工学、3Dプリンティング、ナノテクノロジーなどの特に破壊的な技術は着実に進歩しているだけでなく、データはその進歩率が増加していることを明確に示しています（最も有名な例は、ムーアの法則のほぼ完璧な記述です）コンピュータプロセッサが世代ごとに指数関数的に成長する方法）。 さらに、テクノロジーが独立して開発されると、他のセグメントの開発が促進されます（たとえば、人工知能は3Dプリンターをプログラムして次世代のロボットを作成し、さらに優れた3Dプリンターを構築します）。 これは、未来派で発明家のレイ・カーツワイルが、収益を加速する法則として説明したものです。すべてが速くなっています。
録音された音楽の進化は、この点を示しています。 過去1世紀にわたって劇的に変化しましたが、その変化の大部分は過去20年間で発生しました。 アナログディスクは60年以上にわたって最も重要なメディアでしたが、1980年代にCDやカセットに取って代わられましたが、20年後にMP3に取って代わられるようになりました。 これは、近代性に浸透する加速のタイプです。
「私たちは変曲点に到達していると思います」とソフトウェア起業家であり、 Rise of the Robotsの 著者であるMartin Ford氏は説明します（こちらの完全なインタビューをお読みください）。具体的には、機械（アルゴリズム）が取り上げられ始めている方法限られた意味で、彼らは人々のように考え始めています。機械が機械的活動のために筋肉の力を単に動かしている農業ではなく、彼らは私たちを際立たせる基本的な能力に侵入し始めています2つ目は、情報技術が非常に遍在していることです。それは、すべての雇用部門、経済全体に侵入することになるので、労働者にとって本当に安全な避難所はありません。 。事実上、すべての業界の労働集約度が低くなると思います。」
この根本的な変化がどの程度起こるのか、そしてどのようなタイムスケールで起こるのか、まだ議論の余地があります。 大衆経済の大変動に多少の恐れがなくても、今日の労働者の多くは、機械が仕事をより良く（そしてはるかに安価に）できると思うのは、鋼を運転するジョン・ヘンリーだけではない世界に全く準備ができていません。しかし、マイケル・スコッツとドン・ドレイパーズも。 ホワイトカラーの仕事と大学の学位は、もはや自動化からの保護を提供しません。
脳しかなかったら
特に、待機中の破壊的な超津波として際立っている技術が1つあります。 機械学習はAIのサブフィールドであり、コンピューターが情報を収集し、有用な方法で利用できるようにすることで、コンピューターが特にプログラミングされていない複雑なタスク（実際にはプログラミングできなかったタスク）を実行できるようにします。
機械学習は、Pandoraがどの曲を楽しむ前に楽しむかを知る方法です。 これが、Siriや他の仮想アシスタントが音声コマンドの特性に適応する方法です。 さらに、グローバルファイナンスを支配します（高頻度取引アルゴリズムは現在、すべての株式取引の4分の3以上を占めています.1つのベンチャーキャピタル会社であるDeep Knowledge Venturesは、取締役会にアルゴリズムを任命するまでになりました）。
もう1つの注目すべき例、およびそれ自体が数百万ではないとしても数千人の人間の仕事を置き換えるものは、自動運転車で使用されるソフトウェアです。 運転は単純な一連の決定（赤信号で停止し、ボブの家に着くために左と右を2回行い、誰も追いかけないでください）を伴うタスクと考えるかもしれませんが、道路の現実はドライバーに要求します単一のプログラムでこれまで説明できなかったほど多くの決定を下します。 たとえば、4ウェイストップの交差点に同時に到着する2人のドライバー間の言葉のない交渉を処理できるコードを記述することは困難です。 しかし、マシンは人間の行動を観察し、そのデータを使用して、新しい状況に対する適切な応答を近似することができます。
「人々は道路のすべてのルールを課そうとしましたが、うまくいきません」とワシントン大学のコンピューターサイエンスの教授であり 、マスターアルゴリズムの 著者であるペドロドミンゴスは説明します。 「運転について知っておくべきことのほとんどは、これまで見たことのない道路のカーブを見て、それに応じてホイールを回すなど、当たり前のことです。私たちにとって、これは単なる本能的ですが、自動運転車は、以前に運転を観察したすべての車の経験が蓄積されたアルゴリズムの束によって制御されるロボットであり、それが補うものです。常識の欠如のため。」
自動運転車の大量採用はまだ何年も先ですが、すべてのアカウントで、彼らは今やっていることにはかなりの能力があります（Googleの自動運転車は、明らかに風に吹かれている鹿とビニール袋の違いを見分けるのに苦労していますが）。 コンピューターがわずか10年前に達成できたことを見ると、それは本当に驚くべきことです。 進化を加速させる見込みがあるため、今後10年間でどのようなタスクを引き受けることができるかを想像することしかできません。
そこに あり ますか？
技術がかつて考えられない偉業を達成し続けることに異論はありませんが、大量の技術的失業はこれらの進歩の必然的な結果であるという考えは議論の余地があります。 多くのエコノミストは、The Marketに対する揺るぎない信念と、ロボットやその他のさまざまな未来のマシンがどのように急上昇しているかに関係なく、仕事を提供する能力を維持しています。 しかし、疑いの影を越えて、テクノロジーが人類を押しのけた経済の一部、製造業があります。
1975年から2011年の間に、米国の製造業生産高は2倍以上に増加しました（NAFTAとグローバル化の高まりにもかかわらず）。一方、製造職に就いている（人間）労働者の数は31％減少しました。 この製造業の非人間化は、アメリカだけでなく、豊かな西欧諸国のトレンドではなく、世界的な現象です。 中国にも進出し、1996年から2008年の間に製造業の生産が70％増加しましたが、同じ時期に製造業の雇用が25％減少しました。
経済学者の間では、私たちの種の製造における関連性の低下は、より少ない人でより多くのものを製造する技術の能力に直接起因するという一般的なコンセンサスがあります。 そして、どのビジネスが、昼休み中毒の高価な人間の労働力を決して発病しない機械の艦隊と交換しないでしょうか？ （回答：行った企業によって絶滅に追い込まれたすべてのもの。）
64兆ドルの問題は、米国の従業員の3分の2以上が職業上の家と呼んでいるサービス部門でこの傾向が再現されるかどうかです。 そして、もしそうなら、それらすべての人間の労働者はどこに次に移動しますか？
「自動化がすでに労働市場に影響を及ぼしていることは間違いありません」と、リバタリアンに傾倒したアメリカ企業研究所の仲間であるジェームズ・ペトコウキスは言います。 「ハイエンドの仕事は大きく成長していますが、銀行の窓口係や秘書など、その仕事の段階的な説明を作成できるミドルスキルの仕事をたくさん失いました。またはフロントオフィスの人々。」
企業の利益が常に過去最高を記録しているのを見ると、技術的失業に対する恐怖を軽視したくなるかもしれません。 米国の失業率でさえ、経済危機以前のレベルに戻っています。 しかし、労働市場への参加は、40年で見られる最低レベルにとどまっていることに留意する必要があります。 ここには多くの貢献要因があります（少なくとも退職した団塊世代はそうではありません）が、その一部は確かに、今日の雇用市場での見通しに落胆しているため、単に「平穏」になっています。
考慮すべきもう1つの重要な区画開発は、仕事をしている人の間でさえ、この生産性の向上の成果が等しく共有されないことです。 1973年から2013年の間に、すべての部門での米国の労働者の平均生産性は驚異的な74.4％増加しましたが、時間給は9.2％しか増加しませんでした。 人間の労働者は、以前よりも価値が低いと結論づけることは困難です。
それでは、今、人間は何ですか？
思考実験に乗り出し、技術的な失業が絶対に起こっており、その破壊的な影響がすべての雇用の隅々や経済のrannyに浸透していると仮定しましょう。 （繰り返しますが、これはコンセンサスの観点からはほど遠いです。）社会はどのように準備すべきですか？ おそらく、過去に目を向けることで、将来への道を見つけることができるでしょう。
ほぼ2世紀前、国が産業革命に突入したとき、それはまた、共通学校運動として知られる教育の並行革命に従事しました。 当時の経済の激変に対応して、社会は、家族の富（またはその不足）に関係なく、すべての子供が基礎教育を受けるべきであるという過激な概念を促進し始めました。 おそらく最も重要なことは、これらの新しい「コモンスクール」の生徒は、標準化されたスキルとルーチンへの順守を教えられ、有能な工場労働者になることを助けました。
「今回はデジタル革命がありますが、教育システムに並行した革命はありませんでした」とエコノミストで教育進化の創設者であるローレン・ペールは言います。 「現代経済と私たちの教育システムの間には大きな亀裂があります。学生は間違った世紀の仕事に備えています。おそらく、適応性は私たちが学ぶことができる最も価値のあるスキルでしょう。私たちは変化する風景の認識を促進する必要があります早く。"
学生が適応すること、つまり学ぶことを学ぶのを支援することに加えて、Paerは学校が「人間は機械よりも自然に競争上の優位性がある」というソフトスキルの育成に重点を置くよう奨励しています。 「質問、計画、創造的な問題解決、共感のようなもの。これらのスキルは販売にとって非常に重要です。高齢者介護のようにすでに爆発している分野ではなく、マーケティングにとって非常に重要です。」
職業上の希望の源の1つは、テクノロジーが多くのポジションから人類を排除したとしても、新しい役割の再訓練にも役立つという事実にあります。 インターネットのおかげで、確かにこれまで以上に情報にアクセスする方法が増えています。 さらに（多少皮肉ではないにしても）、高度な技術は、以前は長年のトレーニングを必要としていたポジションに水準を下げることにより、新しい機会を開くことができます。 たとえば、医学の学位を持たない人は、AI対応デバイスを使用して予備の緊急治療室の診断を処理できる場合があります。
そのため、これらのボットやバイトを仕事を奪うための侵入者と見なすのではなく、仕事を改善するのに役立つツールと見なすべきです。 実際、他の行動方針はないかもしれません。グローバルなアーミッシュスタイルの進歩の拒絶を除けば、ますます有能で科学的なテクノロジーがオンラインになります。 それは当然です。 彼らを受け入れることを学ぶ労働者は最高の状態になります。
「消えない多くの仕事がありますが、機械学習のために変わるでしょう」とドミンゴスは言います。 「誰もがやらなければならないことは、これらのテクノロジーをどのように活用できるかを見ることだと思います。例えは次のとおりです。人間は馬とのレースに勝つことはできませんが、 。ディープブルーがカスパロフを打ち負かし、コンピューターが世界最高のチェスプレーヤーになったことは誰もが知っていますが、実際は正しくありません。現在のワールドチャンピオンは、「ケンタウロス」と呼ばれる人間とコンピューターのチームです。実際、人間とコンピューターは互いに非常によく補完しています。そして、結局のところ、人間とコンピューターのチームは、すべての人間またはコンピューターの競合他社すべてを打ち負かしています。これは、多くの分野で何が起こるかを示す良い例だと思います。」
機械学習などの技術は、少なくとも技術的なノウハウを持つ人が優れているのを確かに助けることができます。 コーリーアルバートソンを例に考えてみましょう。「プロ」のファンタジースポーツは、毎日のゲームサイトから手作りのアルゴリズムを使用して数百万を獲得し、昨夜の SportsCenter から収集したものにほとんど基づいて戦略を立てている人間の競合他社よりも有利です。 。 また、金融プレーヤーが市場で富を蓄積できるようにした、前述の株式取引アルゴリズムを検討してください。 これらのいわゆる「アルゴリズム取引」シナリオの場合、アルゴリズムはすべての重い持ち上げと迅速な取引を行いますが、炭素ベースの人間はまだ投資戦略を実行する背景にいます。
もちろん、最も強力な教育改革と分散された技術的専門知識があったとしても、変化の加速はおそらく労働力のかなりの部分を傍観者に押しやるでしょう。 コーディングマジックを活用できる人は非常に多くいます。 そして、そのような格差はひどく判明するだけです。
多くのエコノミストが提案している1つの可能な解決策は、何らかの形のユニバーサルベーシックインカム（UBI）、別名単に人々にお金を与えることです。 ご想像のとおり、この概念には政治的左翼の多くの支持がありますが、右翼にも著名な支持者がいました（自由主義の経済的ロックスター、フリードリッヒ・ハイエクがこの概念を有名に支持した）。 それでも、米国の多くの人々は、「社会主義」という微妙な香りさえも備えて、何に対しても積極的にアレルギーを起こします。
「それは本当に社会主義ではありません。まったく逆です」とフォードは言います。フォードは、社会の大部分が今日のように生計を立てることができないことに対処するために、ある時点でUBIの考えを支持します。 「社会主義とは、政府に経済を引き継がせ、生産手段を所有させ、そして最も重要なこととして、資源を配分することです。そして、それは実際に保証された収入の反対です。彼らは仕事からお金を得るのと同じように外に出て市場に参加します。それは実際にはセーフティネットに代わる無料の市場です。」
Homo sapiens セーフティネットの正確な形状は、誰に尋ねるかによって異なります。 ペールは、おそらく何らかの形のUBIと組み合わせて、保証された雇用プログラムを承認しますが、ペトコウキスによると、「保守的なバージョンは、負の所得税のようなものによるものです」。 「1時間あたり15ドルを稼いでおり、社会として1時間あたり20ドルを稼ぐべきだと考えている場合、ギャップを埋めます。1時間あたり5ドルで小切手を切ります」。
労働者の生計を維持することに加えて、仕事の本質そのものを再評価する必要があるかもしれません。 Alphabet CEOのLarry Pageは、より多くの人々が雇用を見つけることができるように、週4日間の労働時間の実施を提案しています。 このタイプのシフトは、19世紀後半に平均的なアメリカ人労働者が週に75時間近くログを記録したことを考えると、空のパイではありませんが、新しい政治的、経済的、技術力。 この大きさの別のシフトが再び起こらない（または起こらない）という本当の理由はありません。
このような政策がアメリカの現在の膠着状態の政治的雰囲気で完全に達成不可能と思われる場合、それはそれらが最も確かであるからです。 しかし、大規模な技術的失業が予想通りに現れ始めた場合、それは根本的な新しい政治的対応を要求する根本的な新しい経済的現実をもたらすでしょう。
スタートレックの 経済に向けて
未来がどうなるかは誰にもわかりません。 しかし、それは「what if」ゲームをプレイするのが楽しくないという意味ではありません。 誰も仕事を見つけられない場合はどうなりますか？ 数人の億万長者と彼らのロボット軍隊がすべてを制御できるようになったらどうなりますか？ そして、何よりも興味深いのは、間違った質問をすべて行っている場合はどうでしょうか？
激動の移行期間の後、経済が今日認識されるものを超えて進化した場合はどうなりますか？ テクノロジーが現在の軌道に乗っていると、必然的に豊かな世界につながります。 この新しいCivilization 2.0では、マシンはほぼすべての質問に答えて、ほぼすべての情報を利用できるようになります。 それで、それは私たちの卑しい人間にとって何を意味するのでしょうか？
「私たちは、人々がやるべきことではなく、楽しんでいることに時間を費やすことができる世界に向かっていると思います。」Planetary Ventures CEO、X-Prize共同設立者、献身的なテクノ楽観主義者Peter Diamandisは、昨年彼にインタビューしたときに私に言った。 「米国の70％の人々は仕事を楽しんでいない、たとえば食べ物をテーブルに置いて健康保険を生き残るために働くというギャラップの世論調査がありました。私たちのために働いて、私たちが自分の時間で楽しんでいることを実際にできるようにしますか？」
それほど遠くない未来を想像するのは簡単です。自動化が、人間がやらなければならないという理由だけで今やる危険で退屈な仕事をすべて引き継ぐのです。 仕事の面倒な要素は確かにあるので、マシンにアウトソーシングしてもかまわないので、気になる仕事の部分により多くの時間を費やすことができます。
1つのガラス半分のビジョンは、 スタートレックで 描かれた銀河のようなものに見えるかもしれません ：次世代 、豊富な食品レプリケーターとポストマネーエコノミーが行う必要性を置き換えました…まあ、何でも。 宇宙艦隊の誰もが、飢orやホームレスを恐れることなく24世紀のビデオゲームをプレイすることを選択できましたが、彼らは時間をより有効に活用して未知の世界を探索することにしました。 ピカード艦長とUSSエンタープライズの乗組員は、彼らがしなければ何が起こるかを恐れていたため、機能しませんでした。
もちろん、何も避けられません。 千のことが、この道から私たちをそらすことができました。 しかし、もし私たちが死後の世界にたどり着くならば、人類はその価値の根本的な再評価を受けることを余儀なくされるでしょう。 そして、それは私たちに起こりうる最悪のことではないかもしれません。
おそらく、すべての仕事が消えているという考えを恐れてはいけません。 おそらく、誰も二度と働かないという希望を祝うべきでしょう。
