大規模言語モデルは、批判的思考や複雑な問題解決スキルを必要とする仕事、特にSTEM分野の仕事に最も大きな恩恵をもたらす可能性がある。
自動化の可能性が最も高い仕事は、定型的で反復的な言語作業を伴うものである一方、対人interaction や身体的な動きを多く伴う仕事は最も影響を受けにくい。
新たなレポートは、大規模言語モデルが特定の仕事に与え得る直接的な影響への理解を深め、ステークホルダーがより的確な意思決定を行えるようにするものである。
Co-Pilot、Midjourney、ChatGPTなどの生成人工知能（AI）技術は、単なる理論上の進歩ではなく、わが国の経済の基本的な仕組みを再調整しつつある実用的なツールである。
最近公表された世界経済フォーラムのホワイトペーパー「Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs」は、Accentureとの協働により作成されたもので、この変革に焦点を当て、拡張される仕事・タスクと自動化される仕事・タスクを明らかにしている。
大規模言語モデルとは、人間に近い熟練度でコンテンツを認識、要約、翻訳、予測、生成する深層学習アルゴリズムである。
人間の能力の拡張
工学、科学分析、数学などの分野では、AIシステムがより定型的な業務を担う一方で、専門家は付加価値の高い創造的なタスクに集中するようになるだろう。こうした役割において人間の能力が拡張されることは、従業員にとってより充実した職場環境をもたらし、イノベーションを促進するとともに、人間であることの意味を重視するものとなる。
一方、反復的な言語作業を中心とする仕事は、自動化の影響を受ける可能性がある。信用審査担当者、検査担当者、事務員などの職種では、タスクの最大5分の4が自動化される可能性がある。同時に、教育やキャリアカウンセリングなど対人的な交流を多く必要とする仕事は、大規模言語モデルの導入によって影響を受ける度合いが小さいと考えられる。最後に、大規模言語モデルの普及に伴い、AI開発者、AIコンテンツクリエイター、AI倫理の専門家など、新たな役割も生まれるだろう。
これらは、今回の「Jobs of Tomorrow」レポートで取り上げられた、867の職種にわたる1万9,000のタスクを検証した広範な分析の結果である。これは、今後5年間で仕事が大きく変化すると予測する「仕事の未来レポート2023」の結果とも一致している。
生成AIの予想される影響をめぐって世論が二分される中、本稿は、大規模言語モデルが特定の仕事に与える直接的な影響を理解するための体系的なアプローチを採用している。この分析は、今後ステークホルダーがより的確な意思決定を行うのに役立つだろう。
では、ビジネスリーダー、政策立案者、従業員はどのように備えるべきか。我々は、この移行期を管理するための多面的なアプローチを提案する。
AI移行の円滑化
第一に、先見性と適応力が組織戦略の基盤でなければならない。大規模言語モデルの活用がもたらす負の影響と正の影響の双方を理解することは、技術が人間の能力を拡張する未来に向けた第一歩である。第二に、企業は社内の人材計画を強化し、成長分野の役割に向けた再スキリングやアップスキリングに多額の投資を行うとともに、成長職種のために新たな人材を採用する必要がある。
政策立案者は、特に大規模言語モデルから最も恩恵を受ける仕事に向けて労働者を準備する教育・訓練プログラムの策定を導く上で、重要な役割を担う。現在の労働者が職種転換や再訓練を行う間、特に影響を受けやすい人々に向けて、社会的セーフティネットやその他の支援の仕組みを整備する必要がある。
AIによって拡張された我々の未来には、大きな可能性がある。人間と大規模言語モデル、さらにより広く言えば生成AIとの進化する共生関係は、この移行を協調的に導いた場合にのみ価値を創出する可能性を秘めている。機会を活かしつつ課題に慎重に対処する責任は、ビジネスリーダー、政策立案者、従業員のすべてにかかっている。
