人工知能(AI)へのアプローチが異なることで、AI駆動の未来に向けて人々をどのように準備させるかという問いが生まれている。
AIの活用が、学校や職場で人々が身につけるスキルや経験にどのような影響を与えうるかを検討することは、政府と企業にとって重要である。
強力なAIモデルへのアクセスが広がるにつれ、人間の判断力と独創性はより価値を持つようになるだろう。
ノルウェーは最近、初等学校における 人工知能(AI)の使用禁止を間もなく決定すると発表し、この技術が教育で果たす役割について議論を呼んでいる。ノルウェー国民の多くはこの措置を歓迎しているが、AIへの接触を遅らせると、同国の児童・生徒がAI駆動の未来への備えで不利になりかねないと主張する人もいる。
他の国々は異なるアプローチを取っている。例えばポーランドは初等・中等学校にAIラボを導入しており、アラブ首長国連邦(UAE)は幼稚園から教育課程にAIを取り入れている。
これらの異なるアプローチは、次のような疑問を提起している。AI駆動の未来に向けて子どもたちを準備させるということは、できるだけ早くテクノロジーを使わせることを意味しなければならないのか。自動化しようとしている能力のなかに、AI時代に最も価値を持つようになるものが含まれているとしたらどうなるのか。
ノルウェーは長期的な視点をとる
短期的な成果よりも長期的な能力を重視するこの姿勢は、ノルウェーでは珍しいことではない。これは、より広範な北欧の哲学を反映しており、それは特にスポーツへのアプローチに最も明確に表れているのかもしれない。
ノルウェーの青少年スポーツ体制は、早期の競争よりも育成を中心に構築されており、重点を置いているのは idrettsglede、すなわちスポーツの喜びである。スポーツにおける身体活動、包摂、そして楽しさは、才能を見極めて早い段階で成績を伸ばすことよりも優先されている。
このアプローチにより、直近の冬季オリンピックでは メダル41個、うち金メダル18個を獲得した。その数か月後、ノルウェーの男子サッカーチームは、ブラジルを破って、初めてワールドカップの準々決勝に進出した。ワールドカップ準々決勝に進出した。
もちろん、子どもがスポーツを楽しむことと、オリンピックでのメダル獲得との間に単純な因果関係があるわけではない。しかし、その根底にある理念は、目先の結果を求めて成長を急がないということである。
ノルウェーは現在、技術が可能にするという理由だけで加速することへの圧力に抗い、同様の原則をAIの活用にも適用している。
人間の能力がAIを高める仕組み
ビジネスにおいては、その圧力は理解できるものである。AIは仕事をより速く生み出し、より多くのデータを分析し、アイデアを生成し、人々の日々の業務を埋め尽くす多くの単調な作業を担うことができる。組織がこれを実現する技術に多額の投資を行っていることから、組織が成果を求めるのは当然である。
しかし、AIをさらに導入すれば自動的に実質的な優位性が生まれるという前提には問題がある。
こうした能力へのアクセスは広がりつつあり、その価値提案はもはや明確とは言えない。組織の競合他社も、同様のモデル、同等の計算能力、そして多くの共通の基盤となる知能にアクセスできるようになる。AIを持っていること自体では、組織を差別化することはできない。
差別化を生み出しうるのは、AIを使う人材の質である。
判断力、批判的思考、創造性、好奇心、そして一見無関係なものの間につながりを見出す力は、いずれもAI駆動の未来において重要になるだろう。そして、これらの能力はいずれも、人がある程度の権限を持つ地位に就いた途端に突然身につくものではない。仕事を通じて培われるものである。
人は、いくつかの誤った判断を重ねることで判断力を学ぶ。批判的思考は、問題と格闘することで育まれる。創造性の核心にあるのは、実験、失敗、身の回りの世界からのひらめきであり、そして時には、他の誰もが悪いと考えるアイデアを手放さずに貫くことである。
こうした営みの多くは非効率であり、それこそが重要な点でもある。AIはそうした摩擦の多くを取り除くことができるが、人の学びに役立つ経験までも取り除いてしまえば、今日の労働力は生産性を高める一方で、明日の労働力が十分に育つ機会を犠牲にすることになりかねない。
ノルウェーの学校におけるAI政策に話を戻すと、本当に興味深い問いは、10歳の子どもがChatGPTを使うべきかどうかではなく、その子どもが職場に入るまでに何に秀でていてほしいのか、ということである。
そのためには、多くの企業が必ずしも得意とはしていない何かが必要である。それは忍耐力である。
AIは何を後に残すのか?
確かに、忍耐は現在の企業経営者にとって説得しにくい考え方である。経営者は、地政学的な不確実性、経済的圧力、技術的な大変動に直面している。他のすべての企業が先へ進む中で、待つことを選んだ企業になりたい者はいない。
しかし、ノルウェーは技術やAIを拒んでいるわけではなく、企業もそうすべきではない。ノルウェーの学校におけるAI政策の核心にあるのは、人々が学ぶ対象だった仕事が機械に委ねられていくにつれ、人間に何が起こるのかという難問である。
私たちの多くは、キャリアの初期に、理解していないことを調べ、拙い初稿を書き、失敗を重ね、経験豊富な同僚がそれらを徹底的に指摘するのを見て、やり直すという過程を経て専門性を身につけてきた。こうした作業の多くは、今やAIが数秒で行えるようになっており、人々が実践を通じて学ぶ機会は失われつつある。
組織がこうした経験をあまりにも多く自動化してしまえば、生産性のパラドックスという奇妙な事態を招くおそれがある。作業量は以前にないほど速く増えるが、その成果物が本当に質の高いものかどうかを判断するために必要な判断力や批判的思考を身につける機会を持つ人は減っていくのである。
したがって、どれだけ多くの技術が導入されているかを問うのではなく、従業員の能力は今後どうなるのかを、リーダーは問うべきである。
人々はより好奇心を持つようになっているのか、それとも機械への依存を深めているのか。判断力を身につけているのか、それとも判断力を育む摩擦を失っているのか。組織は、AIをどこで使うべきか、人間がどこで積極的に関与し続けるべきか、そして一定の生産的な困難をどこで守る価値があるのかを決める必要がある。
最も先進的な組織は、最も多くを自動化する組織ではなく、そもそも何を自動化するかについて、はるかに慎重な判断を下す組織なのかもしれない。
AI活用における長期的な視点
ノルウェーのスポーツ・モデルは、途中で調整や変更を重ねながら、数十年をかけて発展してきた。そのAIへのアプローチが成功したかどうかを見極めるには、今後も数年かかるだろう。
しかし、これをAIと人間のどちらかを選ぶ二者択一と捉えるべきではない。強力なモデルへのアクセスが広がるにつれ、判断力と独創性はより価値を持つようになるだろう。また、AIの回答をそのまま受け入れるのではなく、それに異を唱えられる人材も同様に価値を持つだろう。
ノルウェーから得られる教訓は、こうした能力を育むには忍耐が必要だということである。AI競争で勝つのは、AIを最も速く導入する者ではなく、全員がAIを導入した後に、その最適な活用法を知る人材を育てる者であろう。
