というわけで、ポイントはこうです。マーク・アンドリーセンのようなベンチャーキャピタリストがAIによる雇用喪失の懸念は過剰だとツイートし続ける一方で、実際の雇用データは異なるストーリーを語っています。3月にはアメリカで17万8千の新規雇用が生まれましたが、その内訳を詳しく見ると、どこにその仕事が行ったのかが見えてきます。医療が7万6千、建設が2万6千、運輸が2万1千です。では、テクノロジー分野はどうだったか？コンピューターシステム設計は1万3千の雇用喪失です。これがAIの雇用への影響であり、リアルタイムで起きていることです。

ゴールドマン・サックスは実数値も示しています。過去1年間でAIは月に1万6千の雇用を削減してきたと。特に新卒者の採用は最も打撃を受けており、パンデミック前と比べて50％減少しています。かつて新しい才能のために大きく開かれていた扉は、今やほとんど開かなくなっています。

しかし、ここからが面白いところです。経営者たちは依然としてAIに対して非常に楽観的です。ハーバード・ビジネス・レビューによると、リーダーの80％が週に一度はAIを使っており、74％は良い結果を得ていると主張しています。一方で、43％の労働者は、AIの導入以降、自分の仕事がむしろよりイライラするようになったと感じています。

なぜこの乖離が生まれるのか？一つの理由は、AIが生み出すとされる効率化の10時間のうち、実に4時間近くが誤りの修正に費やされているからです。Workdayの調査では、AIを使った結果、実際に純粋にプラスの成果を得ている人はわずか14％です。残りの人々は、研究者が「AIのスロップ（雑多な出力）」と呼ぶものに直面しています。見た目は洗練されているが内容に乏しく、認知的な作業を同僚に押し付けるだけのものです。41％の労働者がこれに遭遇し、1回の修正に2時間を費やしています。

しかし、ハーバード・ビジネス・レビューの本当の洞察はこうです。上層部のリーダーたちは、AIを戦略の高次レベルで使うことで、実際に効果的な結果を得ています。彼らは成功を実感しています。でも、日常の雑多な業務や複雑なワークフロー、技術スキルが混在するチーム、そして迅速さだけでなく正確さも求められる仕事においては、AIはすぐに崩壊します。失敗したときは、通常、その運用に関わる労働者だけが修正を余儀なくされるのです。

こうして、雇用に対するAIの影響は、労働市場を再構築しつつありますが、経営層は実際には見えていない生産性向上を祝福しています。OpenAIもこの乖離を認めており、それに対処するための政策提言を発表しています。もし政策が追いつかないと、労働者の結果に長期的なダメージを与える可能性があると警告しています。これは、ソーシャルメディアで見られる楽観的な見方とはかなり異なるものです。

約束と現実の間のこの乖離は、注意を払う価値があります。これは単なる雇用数の問題ではなく、技術が実際に仕事のあり方をどのように変えているのか、その全体像を数字だけでは完全に捉えきれていないということなのです。

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