FreeThink 誌の私の新しい記事では、AI がすべての仕事を引き受けない理由を詳しく説明しています。 The TLDR? 1)エージェントの単位経済。20ドルのNetflixのサブスクリプションと同じ費用はかからず、人間の給料のように考えてください。 2) 税金。デジタル労働やロボット労働に対する税金は、ポピュリストの保護主義的な反発として始まり、EUのような規制の厳しい国で始まり、その後、あらゆる場所に広がることが予想されます。 3) AIは仕事を消すことはありません。ワークフローが変化し、さまざまな問題が生まれるだけで、これらの問題は、これらのシステムを1日に8〜10時間操作せず、それらについてしか読まない人々には広く理解されていません。 A) 概念/問題の説明 B) 反復 C) 検証 4) 労働の誤謬の塊 5) 私たちは社交的な生き物であるため、人を演じるのが大好きな役割もあります。ATMは人よりもお金を配る仕事をしますが、レジ係の仕事は顧客サービスに移行したばかりです。完璧なウェイタードロイドがいるかもしれませんが、私はむしろ地元のお気に入りのレストランで幸せでフレンドリーな人とおしゃべりしたいと思っています。 記事からのいくつかの断片: これらのシステムを重要なことに使用する場合は、遅延スキミングをはるかに超えた検証パスが必要です。つまり、細部にまでこだわった人間の仕事を意味し、すべての主張、すべての図、すべてのリンク、すべての単語、すべてのコード行、すべての結果、引用、事実をチェックしなければなりません。そして、誰が検証するのに最適な立場にあるのでしょうか?AI がやろうとしていることをすでに得意としているまさにその人々、つまり AI が置き換えるべき労働者です。 医師は医療請求を確認できます。上級プログラマーは AI コーディング出力を確認できます。強力なコピーライターは、GPTが書いたものが何でも歌っているかどうかを確認することができ、それを読むときに良いフレーズのターンを知っており、各段落が前の段落から流れていることを確認できます。 ビッグテックは現在、新しい AI データセンターを建設するために数兆ドルを費やしており、何よりも、それらのセンターを運営するために人々に支払うコストも考慮に入れる必要があります。 特殊なニューラルネットチップで稼働する将来の労働力は、デジタルワーカーあたり月額200ドルではなく、5,000ドル、10,000ドル、または20,000ドルになる可能性が高くなります。私のAIエージェントのスタートアップでは、Claude CodeとOpenAIのGPT-5を使用してコーディングを支援する3人のエンジニアのチームがあります。 API 価格 (現在、月平均約 8,000 ドル) を使用すると、サブスクリプションの 600 ドル相当の実際の費用です。これは、プログラマー一人当たり 1 日 8 時間であり、エージェントが 24 時間年中無休で稼働しているわけではありません。 また、世界がますます保護主義に陥る中、AIエージェントが本当に何らかの意味のある方法で労働力に食い込む場合、AIエージェントに税金が課される可能性が高い。事実上保障される。そうなると、運営コストも上昇します。 これらのユニットエコノミクスが襲うと、ほとんどの企業は「AI にお金を払うよりも、より多くの人を問題に投入する方が安いのか?」と問いかけざるを得なくなるでしょう。ほとんどの場合、創薬など、AI が加速するのに本当に役立つ非常に専門的な問題がない限り、答えは「はい」です。 しかし、たとえ AI が完璧で安価だったとしても、機械に渡したくない仕事は常に存在します。ATMはありましたが、人と話すオプションが欲しいので、まだ人間の銀行の窓口係がいます。レストランの世界では、いつか完璧なウェイター ドロイドが登場するかもしれませんが、それでも、食事中に王様になった気分にさせてくれる、フレンドリーで面白い人と交流したいと思うでしょうし、他の多くの人もそうすると思います。 ジェームズ・ベッセンがハーバード・ビジネス・レビューで繰り返し指摘しているように、自動化は雇用を創出したり破壊したりするだけでなく、雇用を変革します。(銀行のATMが普及すると、死亡記事のライターは銀行の窓口係のために羽ペンを研ぎましたが、銀行の窓口係の雇用は崩壊せず、増加しました。 これは、ATMによって支店の運営コストが下がり、銀行がより多くの支店を開設できるようになり、窓口係の仕事が現金処理からリレーションシップの販売とサービスに変わったためです。 需要の弾力性も重要です。リソースのコストを削減すると、人間はそれをより多く使用します — それがジェボンズのパラドックスです。 人工知能に応用すると、エネルギーが安価になるほどエネルギー使用量が増えるのと同じように、認知が安価になると、全体的により多くの知能を消費するようになります。インテリジェンスの新しい市場が出現するでしょう。 彼のエッセイ「なぜまだこんなに多くの仕事があるのか?」の中で 経済学者のデビッド・オートは、なぜこの種のことが起こり続けるのかを説明しています。 テクノロジーは特定のタスクを自動化しますが、以前は言葉ではなかった新しいタスク、新しい補完性、新しいカテゴリの仕事も生み出します。18世紀の農民は、ウェブデザイナーの仕事は、電気、コンピューター、インターネットなど、想像もできなかった数多くのブラックスワンのイノベーションの上に構築されているため、決して理解できないでしょう。 私たちは、新しいテクノロジーによって消えるすべての仕事を想像するのが得意ですが、まだ存在しないために生み出される仕事を予測するのは苦手です。 一人一人に15人のデジタルエージェントのスタッフがいて、それぞれが昼夜を問わず働き回す世界を想像すると、電力とシリコンのコストが高額になる世界を想像することになります。設備投資と運用コストの曲線は、機械労働が理にかなっている場所を形成します。 結論:仕事の未来は、単にAIと人間の労働者のどちらかを選択する問題ではありません。カスケードエラーコスト、検証税、実質税、単位経済性、リスクを含めて、人、機械、ハイブリッドで各タスクを行うコストを計算することになります。 それは人間のいない未来ではありません。それは、歴史上かつてないほど人間一人当たりの影響力を持つ未来です。 それがまさに経済成長の定義であり、より少ないリソースでより多くのことを行うことです。かつては、先祖が獣脂のろうそくで家を照らすのに1,000時間の労力がかかりました。スイッチを押すだけで家を照らすのに数秒かかります。 レバレッジの実践。

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