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転写
機械があなたの仕事を、あなたよりうまく行うようになるまで
どのくらいかかると思いますか？
自動化とは工場で反復作業を行う、バカで大きな機械を意味していた
今の機械は、飛行機の着陸、ガンの診断、株の取引までを行うことができる
私たちは以前とは全く異なる、新しい自動化の時代を迎えた
2013年の研究によると、アメリカの仕事の半分は20年以内に
自動化される可能性がある
ちょっと待って、自動化は今までにも存在していました
今までの自動化と何が異なるのでしょうか
過去の革新
かつて物事はシンプルだった
革新は仕事を簡単にし、生産性を向上した
つまり同じ数の労働者と時間で
より多くのものが生産できるようになった
これはたくさんの職を奪ったが、他によりよい仕事を生み出した
増加する人口は職を必要とするので、とても重要な事だった
要するに、革新、高い生産性で
古い仕事が減り、新しく良い仕事が生まれる
これは大多数の人にとってうまくいき、生活水準を向上させた
生活のために人間が何をするかという点で、明確な進歩がある
ほとんどの間、人間は農業をしていた
産業革命によって、人間は製造業をするようになり、
自動化によって、人間はサービス業をするようになった
それからしばらくして、人類は情報化時代に突入した
突然、法則が変わり
私達の仕事は、昔より早く自動化されています
それは心配です…しかし、革新は私達を助けてくれますよね？
新しい情報産業は景気づいている一方、
新しい職をあまり生み出してはいません
1970年、ジェネラル モーターズ は80万人以上を雇用し、
約110億ドルを生み出した
2012年、Google は約140億ドルを生み出したが、58,000人しか雇っていない
このような比較を好まないかもしれないが、
Google は過去に職を生み出してきたものと同じ、
革新産業の一例である
昔の産業は蒸気を追い出した。 車を見てみよう
100年前に車ができたとき、それは巨大な産業を生み出した
車は私達の生活、インフラ、町を一変させた
何百万もの人が、直接的や間接的に職を得た
数十年に渡る投資がこの勢いを保っていた
今日、この過程はほとんど完了し、
車産業の革新は、以前ほど職を生み出さなくなった
電気自動車はすばらしいが、何百万もの職は生み出せないだろう
しかし、インターネットはどうだろう？
ある技術者は
インターネットの発明は電気の導入に匹敵すると言う
この比較のために
現代の革新と昔の革新がどう異なるかを見てみよう
インターネットは新しい産業を作ったが、
増え続ける人口や、取って代わられた職に値する仕事を
生み出してはいない
ピーク時の2004年に
ブロックバスターは84,000人を雇用し、60億ドルの収益を上げた
2016年、Netflix は4,500人を雇用し、90億ドルの収入を上げた
私達を例に上げると
フルタイムの12人のチームで Kurzgesagt は何百万人に動画を届けている
テレビ局は、同じ数の視聴者のためにたくさんの従業員を必要とする
情報化時代の革新は十分な仕事を生み出さないが、
新しい自動化の波や、新世代の機械は
ゆっくりと、より強力になってきている
新しい種類の機械
これを理解するために、まず自分自身を理解する必要がある
人間の進歩は労働の分担にもとづいている
数千年の進歩の中で、私たちの仕事はますます専門化している
最も賢い機械でさえ、複雑な仕事は苦手な一方、
明確で予測可能な仕事はとても得意である
これが工場の仕事を破壊した
しかし、複雑な仕事を注意深く見てみると
実はとても明確で予測可能な仕事であると
次から次へと気がつくだろう
機械は複雑な仕事を
たくさんの予測可能な仕事に分解するのが得意になる寸前であるので
多くの人にとって、これ以上専門化する余地は残っていないだろう
私たちは敗北する間際である
コンピューターはこれを機械学習によって行う
それによって情報やデータを分析する技術を獲得できる
発見した関係によって、より得意になっていく
機械が機械に教えている
コンピューターに、得意になってほしいことについての膨大なデータを与えることで
機械学習は可能になる
機械にあなたが買ったすべてのものを見せれば、
徐々に何を進めるべきか学ぶので、あなたをたくさん買うようになる
機械学習の可能性が高まっているのは
人間があらゆるもののデータを集め始めたからだ
行動、天気のパターン、薬の記録、コミニュケーション、
旅行のデータ、そしてもちろん、仕事についてのデータもだ
思いがけずに生み出したのは、機械が使って
人間のすることを学び、より上手にする学ぶための巨大な図書館だ
これらのコンピューターはすべての仕事を取って代わるかもしれない
それらは即座に複製できる
それらが向上した時、大きな金属に投資する必要なない
単に新しいコードを使えるだけだ
そして機械は急速に賢くなる能力を得る。どのくらい早く？
もしあなたの仕事がコンピュータでの複雑な仕事なら
工場労働者より早く職を失うかもしれない
それがどのように起こるかの、現実世界での例がある
サンフランシスコの会社が大企業向けに、中間管理職を排除しそうな、
プロジェクト管理ソフトを提供している
新しいプロジェクトに採用された時、ソフトは
自動化する仕事と人間が必要な箇所を決定する
次にインターネットで、フリーランサーのチームを組織する
ソフトは人間に作業を分配し、品質を制御し、
プロジェクトが完了するまで、個人の成績を追跡する
これは悪くはなさそうだ
機械が一つの仕事を破壊するが、フリーランサーに仕事を作る
さて、フリーランサーが仕事を終えると
学習アルゴリズムが仕事を追跡し
彼らの仕事と、それらを何に分割できるかについてのデータを集める
それで、実際に起こっているのは
フリーランサーが機械に、仕事の奪い方を教えていることだ
平均して、このソフトは初年度に50%のコストを削減し、
次の年に25%削減する
これはたくさんある中での一例である
すべての場で人間より優れている機械やプログラムが
あらゆる場所で存在している
調剤から分析、ジャーナリストから放射線学者まで、
レジ係から銀行窓口係、単純作業のハンバーガー係まで
すべての仕事は急にはなくならないが、
その仕事をする人は減ってきている
続編の動画で事例を議論する予定だ
仕事が奪われるのは困るが、それは話の半分だ
古い仕事を新しいものに置き換えるだけでは十分でない
新しい仕事を作り続ける必要がある
世界の人口は増え続けているからだ
過去では、発明によってこの問題を解決してきた
しかし1973年から、アメリカで新しい仕事は生まれなくなってきている
21世紀の最初の10年、
初めてアメリカの仕事の量が増えなかった
しかし人口を維持するためには、月に15万の新しい仕事が必要だ
これは悪い知らせだ
これは生活水準にも影響し始めている
過去では、明らかに、生産性が上がれば
より多くの優れた仕事が生み出された
しかし数字は別のことを示している
1998年、アメリカの労働者は合計1940億 時間 働いた
次の15年間で生産高が42%上がったにもかかわらず
2013年のアメリカの労働者が働いた時間は1940億 時間のままだ
これが意味するのは、生産性が劇的に上がっていて、
数千ものビジネスが生まれ、
アメリカの人口が4000万人増えたにも関わらず
15年間の労働時間は全く増えていないということだ
同時に、アメリカでの新卒者の給料は
ここ数十年で下がり続けている
卒業生の最大40%は
大卒を必要としない仕事を受けざるを得ない
結論
生産性は人間の労働者とは別なところにある
情報時代時の革新の性質は
これまでのものと大きく異なっている
この過程は数年前に始まっていて、すでに進行中だ
自動運転自動車やロボット会計士のような混乱がなくても
今の時代の自動化はこれまでのものと異なっている
今の時代、機械は実際に人間の仕事をこなす
私達の経済は人々は消費するという前提に基づいている
しかし、職を得られる人が減ったら、誰が消費するのだろうか
より安く生産できるようになっても
実際に商品やサービスを買う人がいなくなってしまうのではないか
もしくは、機械を所有しているごく一部の大金持ちが
残りの私達を支配するようになるのか？
未来は本当に厳しくなってしまうのか？
このビデオで憂鬱になっても、
物事が否定的になるわけではない
情報時代と現代の自動化は
人類の歴史を変え、貧困や不平等をなくす大きなチャンスを持っている
それは人類史の画期的な瞬間になり得る
パート２では見込みがあり、実現可能な解決策
全世界のベーシック・インカムについて話そう
私たちは大きく、早く考える必要がある
一つ確かなのが、機械が迫ってきているのではなく
すでにここに存在しているからだ
このビデオを作るのに900時間かかり、
9ヶ月間働き続けています
このようなプロジェクトは patreon.com での
サポートなしには不可能です
もし我々を援助して、個人の Kurzgesagt bird を見返りに得るなら
それはとても役に立つでしょう
このビデオの大部分は2つのとてもいい本に基づいています
説明欄にリンクがあります。とてもおすすめです
また、ロボットのポスターを作りました
他のたくさんのものと一緒に DFTBA ショップで買うことができます
このビデオはテクノロジーがどのように
人間を変えてしまうかについてのシリーズの一部です
続きを見たいなら、プレイリストが用意されています