仕事の未来 の商品レビュー

小林雅一(著者)

2024/11/25

AIの発達で、AIの教師という新しい仕事が増えた。AIの影で働く人たちは女工哀史と大差がない。人間に残された仕事はクリエイティブなもの、とは限らない。
長い時間かけて熟考する複雑な仕事は今のAIにはできない。
AIはパターン認識。その裏にある意図は読み取れない。AIはデータの鏡。

ウーバーはタクシーと同じ。ギグエコノミーの代表。英国ではタクシーと戦っている。ウーバーは性的暴行事件が起きているが、0.0002%に過ぎないと主張。
ウーバーは創業時から赤字続き。人件費が赤字のもととなっている。「VCから集めたお金を補助金にして安いタクシーを運営しているにすぎない」自動運転の見通しがたたないため、株価が低迷。

ボストンダイナミクス社のヒト型ロボット「アトラス」は宙返りもできるが、ペットボトルを開けられない。ヒト型ロボット技術も実用化に時間がかかる。

amazonの倉庫従業員の手助けになるか。
コンビニは人による対応が勝る。Amazon Goはうまく行かない。
農業ロボットが収穫に使われている。課題は屋外使用に伴う天候変化への対応。
軍需産業への転用に注意が必要。

医者の誤診率は30％程度。ワトソンは救世主になるか。
ワトソンの診断と一致すれば、ワトソンは不要と見なされる。一致しなければ、信頼性が欠けると思われる。
人間がルールを決めている限りその人を超えられない。
開発途上国など人手が不足しているところでは評価は高い。

ニューラルネットワークの医学への応用。画像診断が向いている。
ワトソンも画像診断も人間が教える必要がある。
元のデータにプライバシー保護をしなくてもいいか。
医療用ニューラルネットワークは説明責任を果たせない。内部はブラックボックスだから。

amazonの再教育プログラムは、amazonの劣悪な作業環境による評判を覆そうとするため。しかし、人間がロボット化する、ような事態には変わりは無い。

スラックで交わされる会話の内容を分析して心理状態を探る仕組みも登場した。

Googleによると、チーム編成の方法と生産性には相関性がない。カギは心理的安全性があること、とわかった。失敗でもボーナスを与える。内部の自由な論争を奨励したが、巨大化するにつれて、セクハラ問題など問題が出るようになった。

amazonは互いに自由に批判することを重んじる。協調性はいらない。協調性は過大評価されている。持ち株のボーナスがあるため、希望者はたくさんいるが離職率は高い。
ベゾスのいうことはいつも正しい、という観念が強い。Fire Phoneは失敗したが、そこからAmazon Echoが生まれた。amazonは社内ダーウィン主義で熾烈な競争文化を育んだ。

コロナによるリモートワークでは、Appleでも通信回線の遅さに悩まされた。今では在宅よりもオフィスワークを指示する意見のほうが多い。

人は何のために働くのか。
イタリアでは若者の失業率が高い。公務員試験に殺到する。多くの若者が外国に職を求める。
日本では終身雇用制が曲がり角にきている。
人は人に認められ、人として尊重されるためい働く。生まれながらに居場所がある人はほんの少数。仕事を通じて、居場所を確保している。そんな働き方がAIに変われるか。

2022/11/21

内容としては、AIやテクノロジーの話よりもその背景となる企業の利益追求の課題という話。メリットばかりではないよ、というデメリット中心なので、そういう負の要素を知りたい人にはいいかも。
ただ、両論では書かれていないことと、警鐘ばかり鳴らしても、建設的なアプローチではないよなと個人的には感じたので、これだけを読むはいかがなものかと。
シン・ニッポンのような本との違いは感じる。（あれもポジティブ寄りかもしれないけど）

2022/07/17

AIが発達した今後、世界的に仕事がどう変革するかを描いた一冊。

著者は日本の未来に希望的だが、実際のところは難しいのではないかと感じている。

2022/04/06

「こんなことを言ったらチームメートから馬鹿にされないだろうか」、あるいは「リーダーから叱られないだろうか」といった不安を、チームのメンバーから払拭する。心理学の専門用語では「心理的安全性」と呼ばれる、こうした安らかな雰囲気をチーム内ではぐくめるかどうかが、成功のカギを握っている。

2021/12/01

アメリカの軍事関係者もIT奇異業への技術依存を懸念する向きがある。中国はアメリカの後を追うように自律型巡行ミサイルの開発にも着手している。

2021/08/27

ここ数年、自動運転やロボットなどAI 技術への期待が高まっている。しかし、本当にAIは人間の未来を幸せなものにしてくれるのだろうか？AIの今の実力を、的確に分析・評価した書籍。

今、最も普及しているAI技術は「ディープラーニング」と呼ばれる人工知能だ。これを教育するには、人間が大量の画像データ等を教材にAIシステムを訓練する「機械学習」が必要になる。すなわち、ディープラーニングは人が手間暇かけて面倒を見て、何とか使い物になるレベルである。

AIによるジョブ・オートメーション（仕事自動化）が進行すると、多くの雇用が失われる。経営者らは、こうした雇用喪失への対応を考えていると言うが、実際には自動化が労働市場にもたらす衝撃については、ほとんど考えていない。

AIによる雇用破壊について、最近、研究者の共通認識となりつつあるのは、「仕事が丸ごと奪われるというより、仕事の構成要素であるタスク（作業）がAI・ロボットによって置き換えられていく」という見方だ。
もしも、そうであれば、人はAIを敵視せず、AIを上手く活かすことを考えるべきだろう。

Uberは自動運転技術の研究を進めている。だが、自動運転車の試験走行中、信号無視や死亡事故などが発生。同社は「自動運転技術の開発は失敗に終わる可能性もある」と言う。

AIロボットの開発の現状は、次のようなものだ。
・グーグルは、ヒューマノイド（ヒト型ロボット）の開発計画を進めた。しかし、目立った成果を上げられず、もっと現実的なロボット開発にシフトすることとなった。
・アマゾンは、搬送用や梱包用のロボットを倉庫に導入した。だが、商品を適切な力で掴つかみ、壊さずに取り出す技術などは、まだ実用化のレベルに達していない。よって、倉庫業務の全てが、人からロボットに置き換わる未来はまだ遠い。

2021/05/18

いずれAIに多くの仕事が移行していくということについて、冷静に述べられていたが、技術進歩を考えると、やはり今のままの雇用種類がそのまま維持されていくことはあり得ないなぁと。印象に残ったのは、日本もフィンランドのように、AI開発大国ではなくAI活用大国になるために、国民の一定割合にAIを活用したアプリ開発をできるスキルを与えるべきとする意見。
また、AIの軍事利用や医療利用の現状のほか、Google（心理的安全性を与える自由な職場環境）とAmazon（社内ダーウィン主義と言われる競争主義）の違いや共通点（率直であることを是とする、失敗を積極的に認める）も面白かった。

2020/11/21

前作から5年経ち、この間の世の動きを概観した書。
大括りで理解するにはとても有用な本かと思います。
もっとページ数が多くてもよいので、個々のターム、事案についてもう少し深掘りしてあると、もっと説得力があるように思います。

2020/06/22

・ジョブオートメーションやギグワークに関してやや否定的な論調であるだけに、入念なファクトに基づいている内容である
・自動運転、ワトソンのヘルスケア診断、従業員のリスキル等々、根拠なく期待を煽るのではなく、現実的にできること、できないことを解説している

Author little negatively says about job-automation, gig-work, but its content based on a lot of facts.
Self-driving, AI diagnosis by Watson, Reskilling employee etc... are explained about what they can do and what they can not do based on the facts.

2020/05/25

かなりリアルタイムな時事ネタが載っていた。
働くとは何かということを問うてくる本。
つくづくAIって哲学チックだなぁと思う。
以下、印象的なシーン
・世界に行き交う大量のデータにより、そこにいる私たち自身を映し出すデータの鏡である。
→良くも悪くもデータは嘘をつかない。

・宣言的知識と手続き的知識
→演繹的か帰納的か。ルールを与えるのかルールを見つけ出させるのか。いずれにせよAIを作るのは人間なのだ。

・心理的安全性が高いほど生産性は上がる⁈
→確かに仲良い人たちで話してる方が話は盛り上がるよね。そういうことだよね？