AIは新たな職業分野を生み出し、他の分野を大きく拡大させると予想されています
世界経済フォーラムの新たなホワイトペーパー『明日の仕事：大規模言語モデルと雇用』は、これらの分野のうち3つを取り上げています。
同報告書によれば、AIの「トレーナー」「エクスプレイナー」「サステイナー」の機会が最も速く増加する可能性があるとされています。
「創造的破壊」は経済学の中核的な概念の一つです。1942年にヨーゼフ・シュンペーターによって提唱されたもので、基本的に、変化は避けられず、古いやり方は絶えず新しいやり方に取って代わられるという考え方です。
これは必然的に古い仕事が消滅することを意味しますが、創造的破壊はイノベーションによって推進されるため、新たな仕事が生まれることも意味します。この10年で最大のイノベーションはAI（人工知能）になると広く予想されていることは周知の事実であり、そこでAIがどのような仕事を生み出し得るかが問題となります。
世界経済フォーラムの新たなホワイトペーパー『明日の仕事：大規模言語モデルと雇用』によれば、雇用創出が起こり得る主要な分野は3つあります。それらは「トレーナー」「エクスプレイナー」「サステイナー」です。
トレーナー
トレーナーは主にAIを開発する人々です。これには、ChatGPTのような生成AIツールが依存する大規模言語モデル（LLM）の開発に携わるエンジニアや科学者が含まれます。
ただし、この分野の特定の職種は、より効率的なアルゴリズムを設計するプログラマーだけのものではありません。電気技術者は、LLMを訓練・実行するためのカスタマイズされたマイクロチップへの需要の高まりにより、機会が増える可能性があると、『明日の仕事』報告書は述べています。
AI：雇用への影響の可能性と成長の可能性の比較
メタ社も、AI向けのカスタムチップを研究している企業の一つです。デロイトによれば、これらのより高度なチップは、今度はチップ設計者がさらなる進歩を遂げる助けとなり始める可能性があります。同社は、半導体メーカーは既にチップの製造に使用されているAI設計ツールを開発していますと述べており、その価値は年間数十億ドルに達する可能性があります。
「これらが人間の設計者に取って代わることはないものの、速度と費用対効果における補完的な強みにより、半導体メーカーははるかに強力な設計能力を得ることができます」とデロイトは付け加えています。
AIが生み出し得るその他の「トレーナー」の仕事には、サーバー基盤を構築するシステム管理者が含まれます。
これらのシステムに必要なエネルギーを確保することも極めて重要となるため、フォーラムによれば、電力システム工学の職種も増加する可能性があります。
エクスプレイナー
トレーナーが舞台裏でAIの開発作業を行う一方、エクスプレイナーは、一般の人々がAIを容易に利用できるようにする人々となります。
エクスプレイナーは、人々がAIと対話できるインターフェースを設計します。フォーラムによれば、LLMの「ユーザーエクスペリエンスデザイナー」と考えることができます。
初めてのパソコンを覚えている年齢の人々は、コンピューターを起動させるために、MS-DOSに一連の正確な技術コマンドを入力しなければならなかったことを思い出すかもしれません。同様に、今日の多くのLMMは依然として非常に専門的であり、一般の人々が利用しやすくするためには、よく設計されたインターフェースが必要になるとフォーラムは述べています。
エクスプレイナーは、LLMがさまざまな種類のユーザー入力に対応できるようにする作業に関わる可能性があります。タイプ入力されたコマンドを扱う人もいれば、音声に応答する人もいるでしょう。
エクスプレイナーの他の業務には、特定のタスク向けに調整されたLLMの作成が含まれる可能性があります。これにより、パーソナライズされたAIアシスタント、家庭教師、コーチの開発につながる可能性があると、『明日の仕事』報告書は述べています。
サステイナー
サステイナーは、基本的に、AIシステムが可能な限り最善の方法で利用されるようにします。フォーラムの報告書によれば、サステイナーには主に3つのタイプがあると考えられます。コンテンツクリエイター、データキュレーター、そして倫理・ガバナンスの専門家です。
コンテンツクリエイター – プロンプトエンジニアリングは、ユーザーが求めるコンテンツをLLMが生成するように、テキストプロンプトを作成することに関わる新しい分野です。私たちがGoogleに入力する言葉が検索結果を左右するのと同様に、LLMは求める結果を生成するために特定のプロンプトを必要とします。
プロンプトを最適化することで、AIサステイナーは、あらゆる分野や領域において、様々なトピックに関する詳細なコンテンツを迅速に作成できるようになると、フォーラムは述べています。AIは、記事、書籍、教育・研修資料、さらには映画やテレビシリーズのストーリー全体を生成する可能性を秘めており、この事実は最近、ハリウッドの脚本家によるストライキを引き起こしました。
データキュレーター – プロンプトエンジニアリングは、AIに入力するものが、そこから得られるものを左右する鍵であることを示しています。LLMにとって同じくらい重要な入力は、それらが訓練される大規模なデータセットです。データの品質が低ければ、出力の品質も低くなります。
データキュレーターは、LLMに投入される最良のデータを確保する任務を担うことになります。「訓練データの多くはインターネット上に投稿されたテキストから収集されるため、データの品質と完全性の確認が極めて重要であり、それ自体が専門の人材の育成につながるでしょう」と、『明日の仕事』報告書は述べています。
倫理・ガバナンスの専門家 – データの品質をめぐる問題は、AIの利用における倫理的な問題にもつながり得ます。「訓練データに偏見を含む言語が存在すると、LLMは偏った、有害な、または非倫理的なコンテンツを生成する可能性があります」と、フォーラムは述べています。
倫理・ガバナンスの専門家は、LLMがこのような振る舞いをしないようにする責任を負います。これには、公開前の広範なシステムテストが含まれ、AIの安全性責任者や倫理学者の台頭につながる可能性があります。
AIの倫理とガバナンスに関する規制や法律という全く新しい分野が生まれる可能性もあり、これらの分野で新たな仕事が生まれることにつながるでしょう。
AI時代におけるその他の雇用の成長
LLMが広く普及した際に、どのような新たな職種が現れるかについて100%確実な予測はできないと、『明日の仕事』報告書は指摘しています。しかし、今後5年間で最も大きな雇用の成長の可能性はAIおよび機械学習の専門家にあり、その拡大の可能性は39%と見込まれていると考えています。
一方で、大学および高等教育の教員などの分野においても成長の機会があり、その伸び率は10%と見られています。この点は、フォーラムの『Future of Jobs Report 2023（雇用の未来レポート2023）』でも強調されています。
教育のような仕事には高度な対人交流が必要であり、医療専門職など、今後数年間で成長が見込まれる他の分野も同様です。
肉体労働など、言語関連の業務に依存しない職種も、AIによって悪影響を受ける可能性は低いと、フォーラムは述べています。
「生成AI、特にLLMの普及は、ビジネスと仕事の性質を変革し、その過程で既存の仕事の一部を代替し、他の仕事を強化し、最終的には多くの新たな職種を生み出すでしょう」と、『明日の仕事』報告書は結論づけています。「来るべき大規模な移行に向けて労働力を準備するため、ビジネスと政府が積極的な措置を講じ、社会のすべての構成員が生成AIの可能性の恩恵を受けられるようにすることが求められます。」
フォーラムは、潜在的な取り組みの指針として、『責任ある生成AIに関するプレシディオ提言』を挙げています。この提言は、オープンなイノベーションと協働に関する実践、社会進歩のための優先事項を含め、責任ある生成AIの開発に向けた30の提言を示しています。
