私たちに残された仕事は何か？

先週、私はソウルで開催された国際機械学習会議（ICML 2025）で「私たちに残された仕事は何か？」と題する基調講演を行いました。AI能力の向上に伴う広範な不安に対処し、どのように適応すべきかを論じました。講演は好評だったため、スライドと軽く編集した原稿をここで共有します。

私は3つの主張を展開しました。第一に、「AI as Normal Technology」フレームワークは、再帰的自己改善などの将来的な不連続性が生じない限り、AIの影響を考える上で正しく有用であること。第二に、再帰的自己改善を真剣に考慮すべきだが、研究室での何らかのマイルストーンが突然全員を失業させることはないこと。第三に、将来の仕事は根本的に異なり、多くの適応が必要となること。私はその姿について考察し、人間とAIの「協調的超知能」というビジョンで締めくくりました。

プリンストン大学のチームは、AIエージェント評価の科学を進めています。能力の向上だけに注目するのではなく、実際のデプロイに重要な信頼性の要素を理解しようとしています。私たちは、エージェント評価が一貫性、ロバスト性、キャリブレーション、運用安全性といった信頼性の次元を無視していることを発見しました。例えば、70%の精度と聞いても、それがタスクの70%で常に成功するのか、それとも任意のタスクで30%の確率で失敗するのかは、現在のベンチマークでは区別されていません。

技術の適応には時間がかかります。電化の歴史が示すように、工場の組織再編には40年を要しました。AIの適応段階も同じくらいの時間がかかるでしょう。ソフトウェアエンジニアリングのような初期採用分野でも、この適応はまだ始まっていません。将来は、コードエージェントがバグのない巨大なコードベースを作成し、ソフトウェアが各個人やチームに極端に個別化される可能性があります。

したがって、恐慌的に富を蓄積するのではなく、AIと補完的なスキル（判断力、センス、主体性など）を構築することが重要です。AIが代替ではなく増幅する技術であるならば、今こそそのスキルを磨く絶好の機会です。