IMF報告書: AGIが5〜20年以内にあらゆる仕事を破壊! 自動化のフロンティアが人間を超えて拡大

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おっちゃん、デイビッド・シャピロやで。今回は新しいフォーマットを試してみるんやけど、これはAI生成の声やないで。抑揚とかでわかると思うわ。まあ、ちょっと質を上げてみようと思ってな。コメント欄で感想聞かせてくれたら嬉しいわ。
今日の動画では、前にも何回か触れたIMFのAGI準備レポートについて話したいと思うねん。これはアントン・コルクっちゅう人が書いたブログ記事なんやけど、この人はブルッキングス研究所のフェローで、バージニア大学の経済学の教授やねん。以前はジョンズ・ホプキンス大学におって、IMF自体の常駐学者でもあったらしいわ。
IMFについて知らん人もおるかもしれんけど、これは国際通貨基金っちゅうもんで、世界の経済成長を支援し促進する責任がある金融機関やねん。例えば、ギリシャやイギリスの救済にも関わってきたんや。つまり、先進国の経済の安定を確保するのが仕事やねん。だから、AGIと経済の混乱については注目しとるわけや。
このブログ記事で、アントンは「自動化のフロンティア」っちゅう概念を紹介しとるんやけど、これが俺が探しとった言葉やったんや。簡単に言うと、自動化のフロンティアは機械が可能なタスクの複雑さのことやねん。タスクの複雑さっちゅうのは、物理的な世界を動き回るような機械的なスキルと、計画立てたり、推論したり、問題解決したりするような認知的な高度さに分かれるんや。
アントンが指摘しとるのは、AIの登場によって、機械が可能なタスクの複雑さがどんどん増えてきとるっちゅうことや。つまり、自動化のフロンティアが全く新しい領域に拡大してきとるんやね。この傾向がしばらく続くとしたら、最終的には自動化のフロンティアが人間のタスクの複雑さの範囲に追いつくか、完全に超えてしまうことになるわけや。
せやから、アントンは二つの可能性を示しとるんや。一つ目は無限分布っちゅうもんで、これは少なくとも一部の人間は無限に近いレベルのタスクの複雑さをこなせるっちゅう考え方や。つまり、人間は常に機械知能の少し先を行けるっちゅうことやね。これは可能性としてはあるけど、人間の脳が処理できる情報量を物理学や化学の観点から見たら、あんまりありそうにないんやけどな。
もちろん、数学的な処理では近似値を使って無限に近い複雑さを扱えるっちゅう反論もあるやろし、量子コンピューティングの例もあるわな。でも、多くの人が指摘するように、量子コンピューティングはリンゴとオレンジを比べるようなもんやないねん。むしろリンゴとシマウマを比べるようなもんや。だって、全然違う種類の計算をするからな。それに、人間の脳が量子コンピューターを使ってるって証拠もあんまりないし、量子効果を使うのと量子コンピューターに例えられるのとは違うんや。
まあ、ちょっと話がそれたけど、要するに人間のタスクの複雑さには上限があるっちゅうことやね。つまり、ある一定以上の複雑さになったら、もう人間にはできへんっちゅうことや。仮に無限分布やったとしても、最高レベルのタスクの複雑さをこなせるのは人口の0.1%くらいやろ。つまり、ニコラ・テスラやアルバート・アインシュタインみたいな天才を待つことになるわけや。でも、そんな人はめったに現れへんからな。
もう一つの考え方としては、スティーブン・ホーキングやニコラ・テスラ、アルバート・アインシュタインみたいな天才が現れるたびに、AGIより賢くなるっちゅうもんや。でも、そんな人は過去100年で3人くらいしかおらへんやろ。つまり、それでも機械との競争にはならへんってことやねん。特に機械のほうが人間より速くて安くて、再現性も高いんやから。
結局のところ、この傾向が続くんやったら、AGIやAI、ロボット、自動化システムみたいな電気機械装置が、最終的には人間の能力を全部超えてしまうことになるわけや。これは俺が以前から話してきた「ポストレイバー経済」っちゅうもんやねん。コルク教授がこのブログ記事を書いたっちゅうことは、権力の中枢にいる人たちもこの問題に注目して考えとるっちゅうことやから、俺としてはめっちゃ興奮したわ。
ただ、一つ覚えておかなあかんのは、現在のAIの傾向に何か制限が見つかる可能性もあるってことやね。アルゴリズムや数学的な限界があるかもしれへんし、人間よりもエネルギー効率が悪いかもしれへん。人間の脳は3ポンドで20ワットのエネルギーで動くからな。人間よりうまくできても、コストが高すぎるかもしれへんわ。でも、そんな仮定はせんほうがええ。様子見やね。自動化のフロンティアが一時的に止まるかもしれへんし、拡大し続けるかもしれへん。わからへんけど、注目すべき傾向やね。
せやから、アントンは3つのシナリオを示しとるんや。一つ目は「いつも通り」のシナリオ。ここ数十年の傾向がそのまま続くっちゅうもんや。AIや自動化、賃金の伸び、生産性、アウトプットがだいたい相関して成長し続けるっちゅうことやね。でも、新自由主義の観点から見たり、賃金停滞の批判から見たりすると、過去20年間で賃金は実際には上がってへんっちゅう議論もあるわな。だから、このグラフは誤解を招くかもしれへんし、正確やないかもしれへん。
ただ、世界的に見たら賃金は上がってきとるんや。名目賃金か実質賃金かは別として。でも、そこは議論せんとこか。要は、アウトプットは増え続けてきたってことや。特に発展途上国では賃金が上がってきたけど、先進国ではそれほどでもないな。
二つ目のシナリオは「20年ベースライン」っちゅうもんや。これは自動化のフロンティアが20年以内に人間のタスク能力のほとんどか全部を超えてしまうっちゅうシナリオやね。これがアントンの言うベースライン、つまりデフォルトの見方やね。
三つ目のシナリオは「5年積極的タイムライン」っちゅうもんで、5年以内に自動化のフロンティアが人間の能力のほとんどか全部を超えてしまうっちゅうもんや。
個人的には、このシナリオのほうが可能性が高いと思うわ。実際、研究室レベルでは来年の今頃には機械が人間の能力のほとんどを超えてるんちゃうかな。ただ、研究室でできるからって、すぐに商業展開できるわけやないし、大規模展開できるわけでもない。承認されたり統合されたりするまでには時間がかかるからな。
よく聞かれる質問やけど、「デイブ、来年にはフルAGIができるって言うけど、その影響はいつ感じられるんや？」ってやつやね。俺は5年タイムラインのほうに近いと思うわ。その理由を説明するわ。
例えば、法律と医療の分野を見てみよか。今のところ、法律や医療を実践するには、人間が特定の資格を取得せなあかんねん。弁護士試験に合格したり、医師免許を取得したりせなあかんわけや。で、仮に医者をAIに置き換えようと思っても、いろんなテストや試験を通らなあかんのや。
何人かの医者から聞いた話やけど、人間のパフォーマンスが基準になっとるらしいわ。つまり、機械が人間と違うやり方で医療を行おうとしても、人間のパフォーマンスと直接比較できひんかったら、FDAに承認されへんのや。これはちょっと残念な話やね。AIをいじってる医者たちも不満に思ってるみたいやわ。
人間の医者が一番ええっちゅう前提があるから、機械が違うやり方や手順でやっても、たとえ結果が良くても承認されへんのやって。これは個人的な体験やけど、最近胃の痛みで医者に行ったんや。そしたら医者が「栄養士には行かんでええ。ミオールをもっと飲みなさい」って言うねん。俺は「栄養士に行くな」って医者に言われたわけや。で、実際に俺がやったのは小麦を食事から抜くことやったんや。そしたら胃の痛みが消えたんよ。
これは医療過誤とまでは言わんけど、明らかに客観的に見て間違ったアドバイスやったわな。一方で、ChatGPTの助けを借りて、いろんな食事テストや実験をして、食事日記の結果をChatGPTと一緒に分析したら解決できたんや。でも、これは違う方法論やから、医療機器として承認されへんのやね。
この例を紹介したのは、人間がいかに間違いを犯しやすいかっちゅうことを示したかったからや。もしかしたら、あの医者は個人的に栄養士と何かあったのかもしれへんけど、客観的に見て悪いアドバイスやったわ。
話を戻すと、この5年積極的タイムラインに従うと、新しいAIの使用例を承認して、検証して、安全性を確認するのに少し時間がかかるってことやね。
ここでいくつかの仮定をしとるわけやけど、自動化のフロンティアが今のペースで進むか、もしくは加速するっちゅう仮定やね。俺個人的には加速する可能性が高いと思うわ。これは「自動化のパラドックス」って呼んどるんやけど、要するに自動化エンジンが完成するまでは何も起こらへんけど、いったん完成したら一気に全部起こるっちゅうことや。
他の人らが使ってる定義では、人間の生産性は自動化のフロンティアが人間を超えるまで増え続けて、それからゼロに落ちるっちゅうもんもあるな。つまり、AIツールを使ってる間は生産性が上がり続けるけど、AIが完全に仕事を奪った瞬間に必要なくなるってことやね。
これらのグラフが示してるのは、自動化のフロンティアが拡大するにつれて、必要な人間の数がどんどん減ってくってことや。よく聞かれる質問やけど、「どの順番で影響が出るんや？」っちゅうやつやね。
全ての仕事が一気になくなるわけやないんや。自動化されやすい産業や分野から順番に影響が出てくるんやね。今までに見てきたように、文章を書いたり画像を生成したりする仕事は特に影響を受けやすいわ。これらは規制されてへんし、「許容度が高い」からや。つまり、AIが悪い文章を生成しても修正できるし、悪い画像を生成しても修正できるってことやね。
一方で、法律や医療は「許容度が低い」んや。一回でちゃんとせなあかん。建設業もそうやね。一回でちゃんとせんと、建物が崩れて人が死んでしまうからな。だから、規制が少なくて許容度が高い産業が最初に自動化されて、規制が多くて許容度が低い産業が最後に自動化されるってことやね。
その間に、たくさんの人が仕事を失うことになるわ。このブログ記事の最後の部分では、賃金とアウトプットの関係について触れとるんや。もし「いつも通り」のシナリオが続くんやったら、賃金とアウトプットは今後もだいたい相関して成長し続けるってことになるわな。でも、これは仮定せんほうがええと思うわ。
自動化のフロンティアが止まるかもしれへんし、遅くなるかもしれへんし、加速するかもしれへん。今のところ、遅くなる兆しはあんまり見えへんけどな。ビル・ゲイツはGPT-5は期待はずれになるって何回も言うとるけど、これは機械的な違いがあんまりないからやって。でも、マルチモダリティの可能性はまだ始まったばっかりやしな。
GPT-2からGPT-3、GPT-4と進化してきて、その段階的な改良が自動化のフロンティアに与える影響は予想以上に大きいんや。例えば、GPT-2は句読点の修正くらいしかできへんかったけど、OpenAIの最新の論文では、GPT-2がGPT-4を監督して、GPT-4をGPT-3か3.5くらいの能力に落としたらしいわ。まあ、4年前に比べたらGPT-2の性能も上がったんやろうけどな。
要は、自動化のフロンティアが上がると、できることの範囲が急激に広がるんや。球の体積を計算するみたいなもんやね。球の半径を2倍にすると、体積は8倍になるやろ。3倍にすると30倍くらいになる。ちょっと計算間違えとるかもしれんけど、要は自動化のフロンティアが少しずつ上がっても、自動化できることの総量は急激に増えるってことや。
GPT-2からGPT-3、GPT-3からGPT-4への進化を見てきて、そう感じとるんや。多分、みんなも同意してくれると思うわ。GPT-3からGPT-4への飛躍は、トークン数やタスクの複雑さの面では段階的な改良やったかもしれんけど、実際に何ができるようになったかっちゅう面では大きな飛躍やったからな。
20年ベースラインと5年積極的タイムラインのカーブを見ると、生産性が急激に上がってて、ほぼ垂直に近くなっとるわ。でも、人間の賃金、つまり人間が払われる報酬は放物線を描いとる。ピークに達してから、今の水準以下まで下がってしまうんや。俺はこれが起こると予想しとるわ。
アントンは特に政策提言はしてへんけど、俺はいくつか政策提言のビデオを作っとるところや。でも、今回のビデオはもうちょっと短くしたいと思うから、最後に3つの永続的な仕事のカテゴリーについて話して終わりにするわ。
アントンのブログ記事では、「ノスタルジックな仕事」だけが残るって言うとるんや。例えば、町長とか大統領みたいな、親しみやすい顔が必要な仕事や、聖職者とか法王みたいな宗教的な立場の仕事やね。でも、俺はそれには同意せえへん。永遠に残る仕事のカテゴリーはもっとあると思うわ。
まず、「体験型の仕事」やね。ツアーガイドとか、セックスワーカーとか、パフォーミングアーティストみたいな仕事は永遠に残ると思うわ。
それから、「ケアの仕事」も残ると思う。子育てとか、幼児教育とか、マッサージ療法とか、看護の仕事やね。たとえロボットがやるようになっても、人間の手が好まれる仕事は残ると思うわ。
もちろん、これらの仕事も経済全体から見たら1%未満になるかもしれへんけど。つまり、みんながノスタルジックな仕事や体験型の仕事、ケアの仕事につけるわけやないってことやね。他にも永続的な仕事のカテゴリーはあるかもしれんけど、この3つが主なものやと思うわ。これらの仕事は、人間がおる限りずっと残ると思うで。
まあ、こんな感じや。このビデオ、どう思った？感想聞かせてくれたら嬉しいわ。じゃあな、気をつけてな。