仕事の未来での成功に必要な 3 つのスキルとは？AI イノベーションの達人、Pascal Bornet 氏の答え

私が個人的に情熱を傾けていることの 1 つは、テクノロジーの力で、人々がより豊かに暮らせる世界を実現することです。 テクノロジーを適切に使用することで、人々の健康、教育、仕事が改善され、人間らしい豊かさを向上できると私は思います。 私たちは仕事に多くの時間を費やします。しかしある従業員アンケートによると、労働者の 85% 超は、自分の仕事に満足していません。 AI には、ナレッジ ワーカーをインサイト ワーカーに進化させる可能性があります。

テクノロジーが大きなインパクトや劇的な変化をもたらしうる日常業務には、3 種類あります。 私たちの仕事の約 1/3 は、生産性の低いミーティングや何もインパクトの生じないメールです。この部分は無くしても構わないでしょう。 別の 1/3 は、反復的な手続き、事務的な処理、魅力のないロジスティクスです。この部分は自動化してもよいでしょう。

私たちの仕事の多くが排除または自動化されたとき、私たちはインテリジェンスを要する活動に集中できるようになります。 インサイトをもたらすこと、コラボレーションを強化すること、意思決定を下すことは、人間である私たちにしかできない仕事です。 ここでテクノロジーが果たす役割は、アイデアの強化を支援することです。

ここ 2～3 か月だけでも、企業の素晴らしい使用事例がいくつもありました。 たとえばマーケティング分野では、チームが大規模言語モデルを活用し、クライアント向けにパーソナライズされたメッセージを生成できます。 財務チームでは、子会社から届く数百ページの財務レポートを要約するような使い方もできます。 人事部門が従業員向けにパーソナライズされたトレーニングを用意している事例もありました。 私自身はこれを日々、調査やアイデア作成に活用しています。

私がジェネレーティブ AI で気に入っている点は、テクノロジーを利用して私たちが話し合えるところです。 しかし、大規模言語モデルは、自らの発言の意味を理解しているわけではありません。 ChatGPT を使用すると、お互いにコミュニケーションを取っているように感じられ、この AI テクノロジーが物知りであるように錯覚しますが、実はただ言葉を集めてつなぎ合わせているだけです。 これらのシステムが結局は数学的なものであることを踏まえ、システムが生成する不正確な情報や矛盾した情報に注意する必要があります。

仰るとおり、偏見が反映されている可能性がある答えにも注意する必要があります。 たとえば医師に関するストーリーを作るように ChatGPT に指示すると、医師の代名詞として「彼」が使用され、ストーリーの医師が男性であることが暗示されます。 これらのモデルは人々のデータに基づいてトレーニングされているため、私たち人間の持つ偏見が反映されてしまうのです。 トレーニングに使用するデータは、必ず複数のソースから採取しなくてはなりません。 人間由来の偏見を常に念頭に置き、データのパターンに疑いの目を向けると効果的です。 このため私たちは、批判的思考を養う必要があります。

この新しい時代に私たちが磨くべきスキルは 3 つあり、批判的思考はその 1 つです。 人間にできて、テクノロジーにはできないことが 1 つあります。それが何かは、翻って私たちに突き付けられている問いです。 私たちは「これが信頼に値するものと判断するにはどうすればよいか？ この情報は全容を示すものか？」と自問できます。批判的思考こそ、私たちが真偽の不確かな情報を受け取るに当たり、これまで以上に必要となるものです。 私たちは情報を鵜呑みにせず、批判する能力を持つ必要があります。

2 つめの必須スキルは関係構築です。 私たちには共感力があり、ほかの人々が期待していることを推し測ることができるため、コンピュータが関係構築力で人間を上回ることはないでしょう。

3 つめの必須スキルは創造性です。私の言う創造性とは、大規模言語モデルの動きとは異なる、真の創造性です。 ChatGPT は、別々に存在する既存の要素を組み合わせ、ストーリーを作ることができます。 創造性とは、新しい要素を生み出すことです。 創造性とは、私たちが思考力を働かせて行う営みであり、私たちの性格、背景、一人ひとりの個性も関わってきます。 人間はかつてないものを生み出すことができ、その能力は人工知能にはありません。

人類史では同じことがすでに起こっています。 新しいテクノロジーが発明された結果、リダンダンシーが生まれましたが、同時に新しい仕事も生まれました。 今回の AI イノベーションが、それと同じだと考える人々もいます。 このイノベーションが、単なる自動化テクノロジーと考えているのです。

しかし今回は違うと考える一派もいます。 かつて私たちには、新しい主題に合わせ、自らを鍛え直した時代がありました。 今回は物事の進展が非常に急速です。 人工知能のさまざまな能力が指数関数的に進化しているため、私たちはその動きに遅れずに付いていき、順応性を持つとともに、ますます複雑になる一方の世界での学び方を身に付ける必要があります。

上述の批判的思考、関係構築、創造性という 3 つのスキルがあるため、テクノロジーを取り入れてもリダンダンシーが発生する可能性は低いでしょう。 しかし私たちが磨くべきスキルレベルは、かつてとまったく異なります。

反復作業の質を高め、迅速に処理し、人間の作業を強化することで、テクノロジーは追加の価値を生み出すでしょう。 私たちがユニバーサル ベーシック インカム（UBI）などの仕組みを通じ、その価値を平等に共有できればと願っています。 私たちは、富裕層だけがテクノロジーの恩恵を受け、さらに富み栄える未来は求めていません。 テクノロジーのある未来は、あらゆる人々のためのものであり、誰一人として取り残されてはなりません。 幸いテクノロジーが私たちを単調な仕事から解放するため、未来の仕事の世界では、私たちの労働量が少なくなるかもしれません。 そのためレジャー、家族、友人など、私たちが人間だからこそ大事に思うものにかける時間は、増えることになります。

ご自身のインサイトを共有してくださった Bornet 氏に心から感謝します。 私たちの談話の詳細を聴き、顧客が仕事に AI を取り入れている様子を知りたい方は、Zoom の働き方改革サミットのオンデマンド配信をご利用ください。