次の条件はAIが学習しやすい条件です。
- 目標(Goal)が明確で客観的で静的です。
- 毎回選択する行動と選択の種類が有限です。
- 毎回自分の選択によって目標にどれだけ近づいたかを知ることができます。
- 主に予想できない外部要素の影響がない閉じたシステムです。
- 目標達成のための選択と結果に関するデータが多いです。
このような状況はAIだけでなく、人間も学習しやすい条件です。
ジェームズ・シャントー(James Shanteau)が発表したCompetence in Experts: The Role of Task Characteristics研究によると、フィードバックが与えられ、作業が繰り返され、客観的な分析が可能な場合にその職業で専門性がよく現れると言います。
しかし、このような専門性がよく現れる職業が現在はAIが学習しやすい条件を持っていると見ることができます。
人間が学習しやすい環境はAIも学習しやすい環境であるため、このような職業はいつかAIに席を取られるかもしれないです。そのため、AI時代で生き残るためには、学習しにくい環境で学習しにくいトピックを選ぶ必要があります。
学習しにくい条件は次のようになります。
- 目標が曖昧で主観的で動的です。
- 毎回選択できる行動と選択の種類が無限です。
- 毎回自分の選択によって目標にどれだけ近づいたかを知ることができない。
- 主に予想できない外部要素に影響を受ける開かれたシステムです。
- 目標達成のための選択と結果に関するデータが少ないです。
このような条件は人間が学習しにくく、特にAIが学習するにはさらに難しいです。
また、独創性、社会的感受性、交渉、説得、他人を助けたり世話をするなどが要求されるレベルの高い職業はAIが置き換えることが難しいです。
- 独創性(Originality): 与えられたトピックや状況に対して特異な考えを出し、または問題を解決する創造的な方法を作り出す。
- 社会的感受性(Social preceptiveness): 他人の反応を察知し、その人々がなぜそのように反応しているかを理解する。
- 交渉(Negotiation): 人々を和解させ、互いの違いを調整しようと努力する。
- 説得(Persuasion): 他の人々の心や行動を変えるよう説得する。
- 他人を助けたり世話をする(Assisting and caring for others): 個人的な助け、治療、感情的支持、または同僚、顧客、患者などの他人に対するその他の個人的な助けを提供すること。
私は開発者です。開発者の分野を見てみると、コンピュータプログラマーはAIが置き換えやすい職業であり、ソフトウェア開発者はAIが置き換えにくい職業です。この2つの違いは独創性、交渉、説得力に違いがあります。
- コンピュータプログラマー: 他の人が与えたスペック通りに開発することを主業務とし、その過程で交渉、説得が大きく必要ではない。
- ソフトウェア開発者: ソフトウェアを作る際、何を作るかを考えて設計する部分が含まれ、その過程で他人と相互作用する業務が多い。
これだけでなく、現在の給与が低い職業ほどAIがその職業を置き換える可能性が高いです。
自分のキャリアを作る際、AIが置き換え可能かを確認する必要があります。AIが置き換え可能なキャリアの場合、競争力がなく、あるいは職業自体がなくなる可能性があります。AI時代で生き残るためには、AIが置き換えするのが難しい部分を学習し、成長できるよう努力する必要があります。
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