残って働く人たちがAIのおかげで超生産的で裕福になって、贅沢な消費でその差を埋めるって考えなんだろうね。

コモンズの悲劇：誰も物を買えないのはみんなの問題だけど、労働力を削減して少しでも多くの利益を得るのはビジネスにとって大きなアドバンテージだよね。

仕事だけが人生じゃないって思ったことある？笑。もしかしたら、人間は新しい生活水準に近づけるかもね…

誰も仕事を持ってなかったら、誰が君のものを買うの？政府に雇われてる人やブルーカラーの労働者？起業家やギグワーカー、闇市場の労働者たち？ホワイトカラーの労働者が減っても、他はほとんど変わらない世界を想像するのは簡単だよね。売上が減っても利益率が上がって、全体的には良くなるっていう世界も想像できるし、他の誰よりも多くの労働者を削減できて、全体としてほとんど影響がないのに利益率が上がる世界も簡単に想像できる。技術がこれまで常に仕事を増やしてきたっていう、よく言われるシナリオもあるしね。彼らはこれらの概念の組み合わせを信じてるんだろうね。数十年にわたってホワイトカラーの労働者が毎年5%減っても、みんなが飢え死にするわけじゃないって保証はないよ。将来的に、もしトレンドが続けば、働く人がかなり減るだろうし、人口の大部分が高齢者や引退した人になるからね。毎年労働力のx%を失っても失業率を安定させることはできるし…多くの人が働かずに権利を得ることができるようにしたいと思ってる。多くの人がこれが良い方向に進むと思うのも理解できるよ、たとえ君がそれを悪いことだと思ってもね。同じ絵を美術館で見て、一人は美しいと思い、もう一人は全く面白くないと思うのと同じことだよ。まるで「どうして私が青チームを応援してるのに、赤チームを応援する人がいるの？」って聞いてるみたいだね。

ゲーム理論、ナッシュ均衡、囚人のジレンマ、そして帰納法の問題における七面鳥の視点。今のところ、どんな自動化でも、各プレイヤーは自分のコストを削減して利益を得てる。もし誰よりも賢くやれば、市場で勝てるんだ。七面鳥が生きている毎日、農夫が無限の無料の食料源で、自分たちのために最善を尽くしているという証拠が少しずつ増えていく。経済が永遠であると自分を騙すのは簡単で、例えばジェボンズの逆説を参照すればなおさら。

数字に惑わされてるよ。消費者の支出を最大化しようとしてるわけじゃなくて、生活水準を最大化することが目的なんだ。もし全ての商品の市場均衡価格が0ドルだったら、消費者の支出も0ドルになって、生活水準はめちゃくちゃ良くなるよ。それって素晴らしい結果だよね。今まで資本ではできなかったことがあったけど、これからはそういうのがなくなる世界に入っていくから、雇用市場に何を意味するのかは不明だね。でも、無職の人がいるのは、バカな政策によって強制されない限り、悪いことじゃないと思う。理想的には、誰も働かなくてもいい社会がいいよね。

もう一つの質問だけど、もしAIがみんなの仕事を奪うなら、どうやってどのビジネスも新しい競合に負けずに安全でいられるの？低レベルの従業員だけが危険にさらされるわけじゃないと思うし、AIが既存の製品を上回ったり置き換えたりする可能性があるから、会社自体も簡単に競争に負けるかもしれない。製品を支えるAIを動かすための処理能力や物理的な機械の資金が、最大の参入障壁になるんじゃないかな？

癌細胞は、自分が属している生命体を（間接的に）殺していることなんて気にしない。ただ自分のやるべきことを考えずにやってるんだ。もし考えることができたら、四半期（時間）の数字を誇らしげに見せるだろうね。数字が上がったから、報酬の時間だ。

彼らは、AIに「応答」するためだけに存在する、常に存在する、ロボトミーされた敗北した下層階級を望んでいる。これは、最近の講演でスケールAIのアレクサンダー・ワンが説明した内容で、正直言って恐ろしかった。あなたのUBIは政府に管理され、今よりもさらに権限がなくなり、超エリートが思考する機械をコントロールすることになる。でも心配しないで、エリートと政府はあなたの最善の利益を考えているから！

それはかなり悲観的な見方だね。人々は自分の財産を担保にお金を借りられるし、後には自分の学位や資格を担保にお金を借りることもできる（誰もが資格を持たずに働くべきじゃない、危険だからね）。そのうち、銀行が消費者に子供を担保にする権利を提供する時代が来るかもね、産まれた子供でも産まれてない子供でも。

こういうことが最も起こるビッグ4のコンサルティング会社は、AI関連のコンサルティングのおかげで、今まで以上に大きくて強くなってるよ。もう一度考えてみて。

うん

AIは無駄なことを生み出すのが得意だから、もし仕事が無駄なことを生み出すことなら、あなたは多分危ないかも。もっと無駄を効率的に生み出すんじゃなくて、無駄をなくせたらいいのに。

ここにはオフィス復帰の義務に関するつながりがあるね。家で働くなんて考えられないって言ってるマネージャーは、オフィスでおしゃべりすることしかしてこなかった人たちだから、静かな場所で考えることが仕事として価値があるって理解できないんだよね。いろんな人がビジネスのために違うことをしているってことを理解できないのは致命的な失敗だよ。

AIが消し去るのは、仕事中に夢遊病者のように過ごして、すべてのタスクを適当にやるホワイトカラーの仕事だ。そもそもこれが存在していた理由は、パフォーマンスを測るのが非常に難しくて、仕事が複雑になるほどその難しさが増すからだ。AIがそれを解決するわけじゃない。だから、たとえ従業員の50%を削減しても、下位50%を排除することにはならない。最悪の場合、平均的には、選択肢はランダムな選択と同じくらいの質になる。だから、結局は以前と同じ割合のダメな労働者が残ることになる。最悪の最悪の場合、ひどい指標のせいで最も劣った労働者を選んでしまうこともある。これはみんなが思っているよりも頻繁に起こることだよ。

どんな仕事でもあんまり気にしないけど、もしあなたの目的が私の仕事を体系的に価値を下げて、気にせずに追い出す機械を作ることなら、あなたは私の敵だよ。明確に「純粋な」資本主義的な意味で「まあ、あなたは何とかするでしょ、私の問題じゃない」って感じでね。私は資本主義の大ファンで、ビジネスもやってるけど、これは自由市場の歪みで、誰にとっても良くないよ。

CEOたちは顧客がいなくなるまでは大丈夫だろうね。AIが広告をクリックしてiPhoneを買うの？

私はアメリカで働いたことがないし、そういう従業員がいる会社でも働いたことがない。遅い人もいれば、速い人や効率的な人もいるけど、みんな、割り当てられたタスクのプレッシャーにさらされていて、常にもっと人手が必要だって明らかなんだけど、予算が（たぶん）それを妨げているんだ。だから、君が言ってることは私にとっては神話のような状況だ。でも、アメリカの企業はすごく裕福だし、もしくは高く評価されているから、投資家が物事にお金を投げることも多いから、実際にそういうことが起こるのかもしれないね。

そう、今の世界では「専門家」が証拠や真実を提供する必要はないけど、メディアは喜んで嘘の言葉やアイデアを発表するよね。これらのCEOがもっとお金のために労働力を削減したがる理由も同じで、機能する社会なんてどうでもいいんだ。

うちのチームでは、カレンダーが埋まりすぎててクロスファンクショナルな会議に出られないから、誰かを雇ったんだよね。 何人かのマネージャーはディルバートを読んで、アドバイスだと思ってる。

逆に言えば、彼らは膨れ上がった人員数から利益を得たVPに価値を提供してたんだ。それが「本当の価値」で、ただそのエージェントが会社の目標とズレてるだけ。AIはそんな価値を提供できないよ。100人のAIエージェントを管理するVPは、100人の従業員を管理するVPと同じくらい尊敬されるのかな？結局、私たちはみんな、自分たちが作ったモニュメントの前で骨を空に投げてる猿みたいなもんだ。でも、骨を投げるのはやめないよ！

「誰かを雇うことで、私のVPは人員を増やして、その分権力も増した」これが、ほとんどの人がVPレベルが自動化されるまで、オートメーションによって無職にならない唯一の理由だね。

小さな会社で働いてた時、会議に参加してる半分の人たちは、他にやることがなくてただそこにいるだけだったよ。「壁の虫」みたいなタイプや「メモを取るだけ」っていう人たちが多かった。ほとんどの人は何も貢献しなかったね。

ちょっと気になるんだけど、あなたはその時に自分を余剰なカテゴリーに入れた？

この「AIの解雇」って、実は「金利の解雇」なんじゃないかって疑ってる。ソフトウェアの世界は一時期、本当に狂ってたからね。大学卒業したばかりで、無名のCSの学位持ってるのに、$120, $150kももらってた（当時の$120kは本当に$120kだったのに）？そりゃ、音楽は止まるよね。

これ、本当にそうだよね。金利が上がった時に使ってた（ちょっと侮蔑的な）言葉があって、「ゼロ金利プロダクトマネージャー」って呼んでた。誤解しないでほしいけど、優れたプロダクトマネージャーは本当に貴重だと思う。でも、ZIRP時代に出会ったPMの多くは、基本的にJiraの更新や会議のスケジューリングをするだけの人たちだった。今、雇用に苦労してるテック業界の人たちの大半は、そういう「隣接する」役割にいた人たちだよね。アジャイルコーチやTPMとか（でも、彼らには同情するよ。何年も頑張ってスキルを磨いてきたのに、そういう役割はいつも「オプション」だったから）。それに、テック雇用の減少の原因は過剰採用だけじゃなくて、オフショアリングがアメリカの仕事においてAIよりもずっと影響してると思う。ビデオ会議技術が本当に良くなったのは2010年代後半からで、それ以降はオフショアの契約者が爆発的に増えた。リモートで働く人が多い今、同じ都市にいるか別の大陸にいるかはあまり関係ないよね、日々の時間が少しでも重なってればいいんだから（だから、インドよりもラテンアメリカやヨーロッパへのオフショアリングが増えてるんだと思う）。

AIと労働について考えると、どうしてもデイビッド・グレーバーの『Bullshit Jobs』を思い出しちゃう。いろんな要因が絡んでるよね。確かに、無駄な仕事はたくさんあるから、AIを使って効率化するのはあり得る理由かもしれない。でも、無駄な仕事が存在する理由は消えてない。実際、AIが本当に意味のある自動化や生産性向上を提供するなら、無駄な仕事の割合が増える可能性もあるかも。

悪いところは、会議に出てる連中が自分たちが重要だって感じ始めることだね。自分たちが仕事をしてるって思い込むようになる。そういう奴らを見るのは本当に痛々しい。

価値を生み出していない知識労働者がたくさんいるのは疑いようがない。でも、ジュニアの機会が減ってるのが心配だよ。

その話が出ないのは、ここでの影響がせいぜい周辺的だからだよ（1）。それに、いつでもテーブルにあるVCマネーの量を把握する感覚が良くない（2）。1a. シードやAラウンドの投資はサイクルに関係なくて、出口のタイミングの問題じゃなくて、常に資金が必要なんだ。1b. テクノロジーの進展は確実にサイクルに関係ない - AlexNetやトランスフォーマー、GPTは、資金があまりない小さなチームによって実現されたものだし。GPT-2から3はMicrosoftが資金提供したもので、VCじゃない。2a.（これについては、AIエンジニアの基調講演のスライドを事前に見たから知ってる）2022-2023年にフリーのVCマネーは減速したけど、全然枯渇してないし、むしろ劇的に再加速してる。今年は70%増だよ。2b. 「VC」という言葉は、全ての大手ラボが10億ドル以上の評価を受けて、ソフトバンクや政府系ファンドから資金を調達している今、 tenuousなものだ。もうVCじゃなくて、公共から私的への資本の再配分の話になってる。良いAI企業は私的なものだけだから。

AI革命が起きたのは、金利が狂った時期と重なってる気がする… > …金利がゼロだった頃のように、スタートアップにお金がじゃんじゃん投資されて、ソフトウェアエンジニアの仕事が増えてたら、同じ話をしてたのかな？無料のお金が終わったのが、Cレベルの人たちがAIツールに目を輝かせてる理由の一つだと思うけど、金利が非ゼロに戻ることを「狂ってる」と表現するのはちょっと… wildな意見じゃない？金利がゼロ近くだった時期は歴史的な異常だったし[1]、その政策は明らかにグローバル規模での投資の大規模かつ体系的な誤配分を引き起こしたんだよ。それを「普通」として語るのはどうなの？

主流メディアの報道において、分析は意見と同じだよ。一人の考えに過ぎない。

AIを何百万人も殺して、何千万もの人を障害者にしたウイルスと比較するのが、どうしてあなたの主張を支持する効果的な方法になるのか、全然わからない。

2008年に破裂した壊滅的な不動産バブルを引き起こした、住宅所有の約束された指数関数的成長を例に使えばいいのに。私たちは今でもその影響に対処していて、労働者階級の政治的代表が消えたり、Occupy Wall Streetのような本物の抗議が抑圧されたりしてる。このバブルが弾けたら、IT業界は2000年のように数年間崩壊するだろう。

これは日刊ニュースレターから再構成された記事だよ。ニュースレターは、現在の出来事に対するカジュアルなフォローアップの形を取る（例えば、アモデイのインタビューみたいに）。徹底的な分析を意図しているわけじゃない。労働経済学者の話の他にも、テクノロジー系の人たちがしばしば誇張したり嘘をついたりするっていう正しい指摘もしてる。これのいい例が、私が働いているバイオテクノロジーの分野だね。

歴史の中で人々の信念が間違っていた問題を選んで比べることができるよね：第一次世界大戦とY2K。あまり有益じゃないね。確かに、このアナロジーを使った議論は実際の分析や信頼できる証拠、立場の正当性が欠けてる。こういう風に「アナロジー」で議論するのは、単に自分の立場を繰り返してるだけで、誰もそれを信じる理由を与えない。

「初期の低い数字を理由にCOVID-19の指数関数的な成長を否定した懐疑論者を思い出す。」うーん、ちょっと小さいことを言うけど、成長は指数関数的じゃなかったよね — 振り返っても、また、知り得た範囲内でも。最も攻撃的で正しいことを言うなら「シグモイド成長」だったけど、それすら基本的には間違ってた。もしそれがあなたの例なら、逆に議論の反対側の主張になっちゃうよ。ピークハイプの時には、多くの人が表面的には正しそうで「賢い」ことを言うけど、批判的な思考を経ると通用しなくなる。私たちはこの時期を振り返って、似たようなことを見つけるだろうと思う。

「初期の低い数字を理由にCOVID-19の指数関数的な成長を否定した懐疑論者を思い出す。」比較してみて：「全く新しい前例のない結果を、明確に特定したり証明したりできないメカニズムによって起こることを否定する懐疑論者を思い出す時、私は、実際に何百ものよく研究された歴史的前例を使って否定された結果を思い出す。」人間は非線形成長に対する直感が良くないのは確かだけど、その共通の糸は他の違いを癒すわけじゃないよね。

COVID-19の初期の低い数字を見て、指数関数的な増加を否定してた懐疑論者たちを思い出す。でも、そんなことは起こらなかった。pgのように加速するグラフを描いた人たちは間違ってた。実際、COVIDについてコメントしてたほとんどの人が、政治的な視点に関係なく、初期の数ヶ月に何が起こるかについて間違ってたと思う。

これ、私も同じことを感じてる。この瞬間は、まるで「2週間閉鎖する」って言った時のように感じる。ほとんどの人がそれで終わりだと思ってた。トレンドがどこに向かってるかは明らかだったけど、指数関数的なものは直感的にはいつも馬鹿げて見えるよね。

それは双方向だよ。COVIDの指数関数的な成長が始まったとき、次に何が起こるかについてめちゃくちゃありえない予測を聞いたけど、どれも実現しなかった。

私の経験では、インターンや新卒は常に生産性の面でネットマイナスだったけど、数ヶ月または数年後には非常に生産的なシニア社員に成長するんだよね。そして、インターンや新卒もAIを使える。これは「コンパイラがあるから今はジュニアプログラマーを雇う必要がないの？」って聞いてるようなもんだよね。もう退屈なアセンブリを書く必要はないんだから。もしAIが本当に大きな生産性向上をもたらすなら、それをもっとソフトウェアや機能、最適化に変換するだけだと思う。過去75年間、人々がコンピュータやソフトウェアの生産性向上でやってきたことと同じように。

この議論には全然賛成できないな。今のインターンはすごく手がかかるし、組織にとっては負担になることが多いし、得られる利益も微々たるものだよ。だけど、明日のインターンはAIを使いこなすことに慣れてるから、手をかける必要も少なくなるし、AIを活用してもっと多くのことを成し遂げられるようになる。彼らの影響力はずっと大きくなるはずだよ。「エントリーレベルは終わってる」っていう考え方は、企業がインターンやエントリーレベルの社員の欠点を全て受け入れたいと思っていて、なおかつやるべき仕事が限られていると仮定しないと成り立たないから、だからこそAIからその欠点を安く得られるってことだよね。でも、私はそうは思わない。AIを使いこなせるエントリーレベルの社員が6人分の仕事をしてくれる方がずっといいと思う。私が働いてきたどの場所でも、1人のスタートアップから大手テック企業まで、やるべき仕事が山ほどあったから、みんなその限界のせいで厳しい優先順位付けを話してるんだよね。じゃあ、エントリーレベルがどうして終わってるって言われるの？

エントリーレベルの仕事やインターンが無関係ってわけじゃないよ。むしろ、エントリーレベルの定義が変わって、今のレベルで仕事をするために必要なスキルがかなり向上しているってことだね。それが必ずしも悪いことではないと思う。ここでも言われてるように、私はインターンやジュニアエンジニアにもっと複雑なタスクを任せることに前向きだよ。彼らがAIを使って速く解決し、学びながら進めるって期待してるからね。

ここで、企業と従業員のひどい不忠が私たちを痛めつけることになるんだ。インターンの考え方は、トレーニングポジションとしてのものなんだよ。彼らは本来、ネットでネガティブな存在であるべきなんだ。インターンシップが終わった後に会社に残るか、別の会社に移るかして、トレーナーの優先事項を持っていくっていうのが理想なんだけど、今は企業の人事が従業員を損なうためにあらゆる手を尽くしていて、従業員もあまりにも流動的で、雇用主の名前すら覚えていられないような状況だから、全体的に無意味な行為になってるんだ。私の前の会社では、日本のインターンを育成してたけど、彼らはよくアメリカに移住して2年のビザを取得し、日本に帰ってきたときにはとても優秀なエンジニアになってた。投資する価値はあったよ。

じゃあ、引退しても後任がいないってことになるのはどうなるの？エントリーレベルの人材に投資しなかったら、まさに梯子を引き上げるような行動だよね。

AIから受け取ったコードが、あなたの時間を全く必要とせず、毎回100%正確で、何の変更もなくコードベースにデプロイできるって本気で言ってるの？君はきっと、プロンプトを使いこなす鋼の目を持ったミサイルマンだね。

AIが特定のタスクにおいてエントリーレベルの人間よりも速くて効率的なのはその通りだけど、君が言ってるのは委任じゃなくて、単にツールを使って自分でやってるだけだと思う。実装コストが今は低くなったから、自分でやることにしたってことだね。正しく定義された委任は、タスクだけでなく、その結果に対する判断や責任も移譲することなんだ。完璧な委任は、誰かに任せることで、その人が自分と同じように決定を下すことを信頼しているときだよ。AIには完全に委任できないし、正直言って、すべきじゃない。AIはプロンプトや解釈、後処理が必要だから、結局は自分が考えてることになる。実装コストは確かに低いけど、意思決定のコストはまだ自分に残ってる。それは委任じゃなくて、支援された実行だよ。一方で、人間には本当に委任できる。なぜなら、時間が経つにつれて、彼らはあなたの目標を内面化し、あなたのコンテキストに適応し、AIにはできない形で責任を持つようになるから。AIがあなたの代わりにはなれない理由はいくつかあるけど、1つ目は浅いコンテキスト。組織の規範や暗黙の期待、プロンプトやコードベースに明示されていないドメイン特有のニュアンスを理解していない。2つ目は、ゲームに参加していないこと。AIにはキャリアや評判、結果に対する影響がない。訓練されて信頼されたジュニアの人間は、より速くなるだけでなく、独立して責任を持つようになる。ジュニアやインターンもAIツールを使えるしね。

これが理解できないんだけど、仕事を終わらせるためには誰かがAIと一緒に作業しなきゃいけないんだよ。それがエントリーレベルの役割なんだ！仕事に追われてるマネージャーがそれをやるわけないじゃん。

なぜインターンや新卒を雇う必要があるの？彼らには専門知識も経験もないし、AIができることをやらせるだけじゃん。AIは簡単なリンクリストのコードすら、毎回NULLポインターデリファレンスを落としながらしか提供できないし…新卒の面接を一週間やってるけど、メンターとして育てられる優秀な新卒ならいつでも歓迎だよ。「まあまあ」な候補者と常に手を取り合いたくないなら、AIと手を取り合うのも同じじゃない？

仕事をAIに任せることが多くなってる。彼らに任せてた仕事を、早く必要だからAIに頼んじゃう。あなたが何をやってるのかは分からないけど、スピードを質より優先することはないよ。私は公共の安全に関わる仕事をしてるからね。AIをデザイン作業に使うことの合法性もよく分からないけど、会社の方針で、すべてのデザイン分析は人間のエンジニアが100%自分のものとしてサインしなきゃいけないんだ。AIの雑なドキュメントに自分の名前を書くことは絶対にないよ。実際の人間のエンジニアがAIを使って行った分析なら、伝統的な分析ドキュメントと同じ検証プロセスを経てから、カバーシートにサインするつもりだ。これなら、ジュニアの子が持ってきても確認できるしね。

私たちは、あるポジションに関しては全く逆のことをやってる。ここ数ヶ月、マーケティングの人を面接してきたけど（昔マーケティングやってたから）、シニアの人たちはうちのブートストラップスタートアップには高すぎるか、求めてるレベルに達してない人ばかりだった。一方で、素晴らしい新卒やインターンが仕事を得られずにいる。若いグループを雇って、経験豊富な人たちとは週に数日契約してる。これにAIを組み合わせれば、強力な組み合わせになるってのが私たちの理論。実際、エンジニアたちにはうまくいってるよ。私たちは4人の経験豊富なエンジニアのチームだけど、CEOとしてはもうコードを書く機会がほとんどなくて、1人の優秀なインターンもいる。最近、2人目のインターンを雇ったばかりだよ。