スマートマシンはあなたの仕事を引き受けますか？

今週フロリダで開催されたガートナーシンポジウムでは、議論の大半が「スマートマシン」に支配されており、ビジネス、雇用、経済に与える影響に驚きました。 このトピックは、オープニング基調講演、トップトレンドのリスト、および会社の戦略的予測で何度も取り上げられました。

多くのセッションがこれをもう少し進めました。 GartnerのTom Austinは、スマートマシンを「次の大きな混乱」と呼び、自律型または「ディープラーニング」の例を示すスマートマシンとして定義するプレゼンテーションを行いました。 これらは多くの場合、人間だけができると思っていたことを行うことで私たちを驚かせるテクノロジーです。 彼は、これがどのように発動者、実行者、および賢人に分割されるかについて議論しました（そのうちのいくつかは、トップ10トレンドに関する投稿で詳しく説明しました）。 その後、電子情報開示、スポーツ情報をニュース記事に変換する、または財務データを調べてテキストで推奨事項を作成するナラティブサイエンスの方法、大学レベルのエッセイの採点に使用するソフトウェアなど、他のソリューションの議論に深く入りました。

一般に、彼は2020年までに、スマートマシンはキャリアに害を及ぼすよりも多くの利益をもたらすと仮定していました。 ガートナーのダイアン・モレロ氏は、スマートマシンが仕事、仕事、雇用をどのように変えるかについての講演で、2024年までに10人に4人が「仮想ドッペルゲンガー」のチームに仕事を分散させると予想しています。 彼女は同じ数字を使用して、2020年までにジョブの49％がそのようなマシンの影響を受けず、34％がプラスの影響を受けると予測しました。 しかし、もちろんそれは結果として仕事を失う人々の17％をまだ残しており、それは大きな問題になる可能性があります。

また、Morelloは、マシンではできない、人々ができる仕事の種類についても話しました。 機械によってより良く行われているものの増加リスト。 そして、戦闘機パイロットや脳外科医などの機械の助けを借りて人々が最もよくやったこと。

思考機械の時代

「思考機械の時代」と題した講演で、ガートナーフェローのスティーブプレンティスは、「スマートシステム」について3つの大きな予測を立てました。

2018年までに、スマートシステムの使用は、一部の活動および管轄区域では違法となり、他の地域では義務付けられると述べた。 2020年までに、アシモフの3つのロボティクス法に相当するものが、少なくとも1つの主要国の法令集に組み込まれます。 2024年までに、人間の生命を脅かす可能性のある活動の少なくとも10％には、人間によるオーバーライドのオプションのないスマートシステムの使用が義務付けられます。 （この最後のものは、Plummerのトップ10予測リストにもなりました。）

これらは大きな予測であり、部分的には定義に依存します。 前に言ったように、車内のエアバッグ展開システムを「スマートシステム」と見なす場合、すでにいくつかが必要です。 スマートシステムを、友人が見ているものに基づいてビデオを推奨し、彼らが見ているものを伝えるシステムであると考える場合、それはすでに違法です。 しかし、一般的に、システムはよりスマートになり、許可されるべきものと許可されないものについてより多くの議論があります。

プレンティスは、本当の「人工知能」や「コンピューターが生きているかどうか」について話すのは無意味だと言いました。 Skynetは考えるのに便利な未来ではありませんが、人々が機械と協力する未来は考えられます。 そして彼は、全体の努力は人間の脳を再現することではなく、実際には飛行機がまったく異なるときに鳥をエミュレートして飛行しようとするようなものではないことに気付きました。

代わりに、彼は思考マシンが決定を下すものであるということについて話しました。 彼は、一般的な情報から「オプションではない自動化」（目の前の車にぶつからないシステムなど）に至るまで、このようなマシンの階層と意思決定支援における役割について説明しました。

これらはすべて多くの質問を提起します。 自動運転車では保険料が低くなるのか、それとも専門的な賠償責任保険料を増やした場合に医師がワトソンの診断に異議を唱える余裕があるのか​​など、一部は経済的です。 一部は規制であり、何が許可され、何が許可されないかを決定します。 また、事故を避けられない場合にマシンが何をすべきかなど、一部は倫理的です。 プレンティスは再び法的に拘束力のあるルールのセット、特に最初の法律としてここでアシモフのロボティクスの法則に戻ってきました。これは「ロボットは人間を傷つけたり、不作為を通じて人間が危害を加えたりすることはない」と述べています。

彼は、マシンが行うことが許容されるものと許容されないものの「不気味なライン」に問題があり、人々が新しいデバイスに慣れるにつれて時間と世代によって変化することに気づきました。 彼は、これが社会的および政治的変化を促進し、製造労働者を機械で置き換える代わりに、知識労働者を置き換えることになると述べた。

これらの考えは、MITスローンスクールオブマネジメントのデジタルビジネスセンターのAndrew McAfeeをフィーチャーした昼食会で反響しました。 McAfeeとErik Brynjolfssonは、数年前に Race Against the Machine という本を執筆し、 The Second Machine Age という本を出版しています。

彼は何年もの間、人間はパターンマッチングと複雑なコミュニケーション能力という2つの大きな分野でデジタル労働よりもいくつかの持続可能な利点があると研究者は考えていたと言いました。 しかし、最近では、Googleの自律走行車などのパターンマッチングの例や、情報をストーリーに変換するNarrative Scienceの方法、IBMのWatson、Rethink RoboticsのBaxterなどのパターンマッチングの例を見てきました。 マカフィーは、利用可能なデータ量がテラバイトからペタバイト、エクサバイト、ゼタバイトにまで拡大し続けていることについて話しました。 これで、オートデスクのCEOであるCarl Bassが「無限コンピューティング」と呼んでいるものにアクセスできるようになります。

しかし、これまでにこれらのすべての新しいテクノロジーのために見られたすべての変更は、「私たちが目にする変更に対するウォームアップ行為」に過ぎません、とマカフィーは言いました。 今日まで、私たちが見たビジネスへの影響は大きく、奇妙であり、従業員の盗難を監視するためのツールを導入することで盗難は約25ドル減少したが、収入は3, 000ドル増加し、チップが増加したことを示した最近の研究に注目して、彼は言った割合が上がった。 彼はデータを使用する新しい方法について話しました。たとえば、競合を実行してKaggleがどの車が事故に関与する可能性が高いかを予測するアルゴリズムを作成し、Allstateの予測方法を300％改善しました。

しかし、経済的および社会的影響はさらに大きくなる可能性があります。 マカフィーは、第二次世界大戦後の30年間、経済の主要な指標すべてがどのように追跡されたかについて話しました。 しかし、1980年以来、所得の中央値が労働生産性またはGDPと同程度の速さで成長しているため、格差が生じています。 さらに最近では、民間雇用も遅れ始めています。 彼はこれをテクノロジーに帰し、1982年にコンピューターが TIME の年間最優秀マシンになったことに注目しました。 今では「最高の時代、最悪の時代」があります。 大学の学位または大学院の学位を持っている人が最も増加している間、大学の学位を持たない人の賃金の伸びは横ばいまたは減少さえしています。 そして彼は、「スーパースター」、つまり米国の賃金労働者のトップ100パーセントが最も増加しており、より分極化した経済を生み出していると述べた。 資本へのリターン、言い換えれば、企業利益は史上最高であると彼は言ったが、労働利益率、または賃金で支払われるGDPの割合は、我々がしていない率で減少している前に見た（それらのスーパースターに支払われた賃金を含む）。

技術は上部での増加と下部での減少の両方の一部であると彼は言った。 差別化されたスキルを身に付けるのにこれほど良い時間はありませんでしたが、これは平均的な労働者になるのに良い時間ではありません。 彼は、MITがデジタル経済に与える影響をさらに検討するイニシアチブを設定していると述べた。

90％の失業に向けて

恐らく、セッションの中で最も恐ろしいのは、ガートナーのケネス・ブラントによる「90％の失業率の維持」に関する講演だったでしょう。

「あなたのCEOはスマートマシンについて間違っている」とブラント氏は語った。同社の最近のCEOの調査では、人材不足とイノベーションの速度が向上していることに同意したが、マシンは何百万もの中流階級の仕事を吸収するという信念を大いに無視している。 「ガートナーは、この10年間にスマートマシンの混乱が業界で最も影響力のあるテクノロジーの1つになると考えています。」

デジタル化はこの10年で労働力を満たすだろう、と彼は言った、スマートテクノロジーが使用されている場所の以前の例の多くに注意してください。 彼は現在、才能をめぐるスマートマシンの開発競争が存在することを示し、聴衆のITリーダーに「あなたは才能をめぐる競争に参加するか、取り残される」と述べました。

ブラントは、スマートマシンが労働におけるコスト最適化の次のフロンティアになると予想し、2020年までのスマートマシン開発の4つの可能なシナリオを提案しました。これらには、従業員が自分のマシンを展開して仕事を改善する「Bring Your Own Virtual Assistant」が含まれます。 「デジテイロリズム」では、機械が労働を監督する役割を効果的に満たします。 「ホモルーデンス」では、機械が私たちのために仕事をしてくれるので、効果的に完全失業するでしょう。 または、マシンが自己認識し、自分で何をすべきかを決定する「Machina Suprema」（Ray Kurzweilの仕事を引用）。

彼は、ユートピアと終末論的シナリオの両方が「黒い白鳥」であり、90％の失業率は高確率の見込みではないが、失業率が増加する可能性が高いと述べた。

彼はまた、スマートマシンが「夢の仕事」、つまり医師、弁護士、トレーダーなどの高コストで専門的な仕事に侵入し始める可能性があると考えていると述べました。 2030年までに、ガートナーは、これらの専門職はなくなると信じており、残るのは非常に多用途な専門家と機械で作業できる共感者になると考えています。

彼によると、ジョブの置き換えはすでに始まっており、過去の「創造的破壊」（常に新しいジョブが作成される）は、前例のない規模、速度、失業の範囲のために「破壊的作成」に置き換えられていますこれがどれほどの影響を与えているかに驚きました。

レースはマシンに対するものではない、とブラントは言った。そのレースは負けるからだ。 代わりに、彼は「スマートマシンを発明するのに十分賢い場合、それらのスマートマシンから最大限の利益を得るために、社会システムとガバナンスを改革するのに十分スマートである必要がある」と述べました。