AIに関連した人員削減や採用の鈍化を伝えるニュースが相次いでいます。
それでも経済成長が人間に依存し続けているものが少なくとも一つあります。それは壮大なアイデアです。歴史上最も突飛な思想家たちの成果を自動化しようとする試みは、むしろチップ、データ、アルゴリズムの限界を浮き彫りにするだけかもしれません。
創造的思考などのソフトスキルは、世界経済フォーラムの「新たな報告書」によれば、AI時代の労働市場における「ハード・カレンシー」となっています。
ヘニッヒ・ブラントはある日突然目覚めて、「尿を煮詰めてみてはどうか」と考えたのです。
おそらくそうだったのでしょう。17世紀のドイツの錬金術師が、自宅の地下の実験室で排泄物の蒸留を始めた際の正確な考えは、今となっては知る由もありません。その実験は最終的にリンの発見につながり、ある意味で近代化学の夜明けをもたらしました。
安全な飲料水、ペニシリン、そして製薬産業は、その後に続いたのです。
ブラントを科学的な寄り道へと駆り立てた天才性と奇抜さの組み合わせは、人工知能が普及した後も、経済がおそらく常に必要とし続けるものでしょう。最近の2つの研究は、AI時代においても人間の創造性が持続的な価値を持つことを示しています。いずれも、この技術が依然として、それを促す人間の頭脳の質に大きく依存していることを示唆しています。さらに最近の世界経済フォーラムの報告書は、創造性のようなソフトスキルを労働市場の新たな「ハード・カレンシー」として位置づけています。
こうした点は、絶え間なく報じられる見出しが、AIの約束によって採用の鈍化や人員削減が引き起こされ、人々が経済から締め出されていることを伝えるなかで、注目に値します。実際のところ、成長を押し上げる壮大なアイデアへの絶え間ない需要は、 時間の経過とともに人材を大幅に増やす必要をもたらす可能性があります。その理由は、知識の負担（知識が多ければ多いほど、真に独創的な概念を生み出すことは難しくなります）です。
現時点でAIについて明らかなことが一つあります。それは、人を喜ばせるように作られており、時にそれが行き過ぎることがあるということです。アルベルト・アインシュタインはそうではありませんでした。
理論物理学者であった彼は、しばしば評されるように「権威に対する気取らない疑問の姿勢」を示していました。彼は、他の誰よりも物理学の規則をうまく守ったからではなく、それらを無視して新たな理論を書き上げることで、相対性理論を生み出したのです。その時点までの物理学の知識の総体を学習した大規模言語モデルでは、同じことを成し遂げることは決してできなかったでしょう。
もちろん、先の見えない未来のどこかには、AIが独自のルールを書き始める時点も来るかもしれません。元Googleの最高経営責任者は、予測しており、今世紀末までに知的能力で一流科学者に匹敵するシステムが登場するとしています。現在のOpenAIの最高経営責任者は、述べており、人間には及ばない発見をAIが行うまで、わずか数年しかかからないかもしれないとしています。
最も偉大なアイデアを真に自動化するには、まず最も偉大な思想家が持つ、一見避けがたい奇行を再現する必要があるのでしょうか。優れた頭脳に見られる特徴であり、（少なくとも現時点では）人間に固有の特性とされるものを、再現する必要があるのでしょうか。
人工的なアインシュタインを作るには、アルゴリズム上で同等の仕組みが必要かもしれません。例えば、大学での学業において数学に苦労すること、風変わりな習慣（ある伝記の索引では「靴下を履かずに」という項目が3回引用されています）を身につけること、そして特許庁で低い地位の仕事に就き、副業の時間を十分に確保してほとんど空席の教室で講義を行うこと、さらにバイオリンを数多く演奏しながら、後にすべてを変えたとされる理論を構築することです。
当初、アインシュタインの相対性理論は多くの人を大いに混乱させました。しかしその後、GPSシステムを実現させることで、多くの人々が道を見つける手助けとなってきました。少なくとも部分的に彼の功績とされるその他の発明には、レーザーや太陽電池があります。
空気浴、珍しい動物、そしてニンジン食
ベンジャミン・フランクリンは避雷針と遠近両用眼鏡を発明しました。1752年の夏、このアメリカの博学者は、雷雲の方向に金属製の鍵を持ち上げるため、凧を手に激しい嵐の中へ直接歩いていきました。その実験の成果の一つが、電池の初期の概念でした。フランクリンはまた、毎朝の日課である裸での空気浴として、寒い中に座ることもありました。空気浴。
ほかにも数多くの逸話があります。ダーウィンはアルマジロからピューマに至るまで、珍しい動物を食べることに興味を持っていました。アイザック・ニュートンは、目の構造を通して知覚がどう変化するかを確かめるため、針を眼窩に突き刺しました。トーマス・エジソンは、ニュージャージー州にある自身の工業複合企業で、応募者に次のような質問に答えさせました。「『イル・トロヴァトーレ』を作曲したのは誰か？」
こうした奇抜さが実際にプログラム可能である可能性を示す兆しもあります。生成AIは、驚くほど鮮烈な音楽や詩を作り続けています。さらにこの技術は、ボードゲームをプレイするといった、人間の典型的なアプローチを超えた独自の戦略的思考を示してきました。
少なくとも現時点では、自動化の対象として検討されているのは、比較的基本的な種類の知識労働です。米国最大の民間雇用主であり、大型小売店を展開するウォルマートは、今後数年間にわたり従業員数を横ばいに保つ計画を最近明らかにしました。また、英国の最近の調査では、特に初級職について「ジョブ・ポカリプス（雇用の大惨事）」が指摘されています。ホワイトカラー職の余剰化に関する想定は、明らかに事業計画を形作っています。
もっとも、そうした想定のすべてが実現するわけではないでしょう。例えば放射線科医は、専門家が置き換えの可能性が極めて高いと名指ししてから何年も経った今も、なお踏みとどまっています。
最も独自性の高い思想家を置き換えるには、まず、なぜ一部の人々が他の人々よりも創造的であるのかを正確に突き止める必要があるかもしれません。2018年に発表された研究は、根本的な配線に着目しました。同研究によれば、非常に創造的な人々は、通常は一度に一つずつ活性化する脳のネットワークを同時に活性化させる能力を持つ傾向があるとのことです。
脳の配線と、何週間もニンジンだけを食べ続けるような行動との間には、おそらく関連があるでしょう。これはスティーブ・ジョブズが時折行っていたことです。
アップルの共同創業者兼最高経営責任者であるアメリカ人のジョブズは、より多くの人々にアクセスすることでアイデアの幅を広げることの利点を示しました。彼の生物学上の父親はシリア系移民であり、その事実はバンクシーのアート作品「バンクシーのアート・インスタレーション」に刻まれています。
ジョブズは唯一無二の天才と見なされていました。しかし、彼は、より大きな概念へと組み上がる小さなアイデアを生み出す他の貢献者を必要としていました。最初のiPhoneが実現する前には、信頼性の高いソフトウェアキーボードなどを設計するために、創造的な思考を持つチームが不可欠でした。このプロジェクトに配属されたあるエンジニアは、元上司について「彼はマイクロマネジメントをしなかった」と語っています。
持続的な需要は、人口が急増し、リスク回避の意識に比較的とらわれない若者が多い地域にとって好材料となるかもしれません。最近の世界経済フォーラムのイベントで、環境経済学者のアンドリュー・スティアーは、アフリカがこの条件に見事に当てはまると指摘しました。
そうした若者が、劇的な経済成長につながるアイデアをどのように持ち込めるのかを正確に特定するのは困難です。しかし、それには教科書の文章を読むことや、ウェブサイトから数字を拾い集める以上のことが必要になるでしょう。ある学術論文が述べているように、「意識は数学や計算よりもはるかに豊かなものである」のです。ある学術論文が述べているとおりです。
進歩を加速させる力を持つ人格タイプには、忍耐が求められることもあります。成果が出るまでには時間がかかることもあるのです。
カール・アウアー・フォン・ヴェルスバッハは、ごく少数の科学者の一人として、希土類元素を分離し、それを市場で売れる製品へと転換する方法を最初に見いだしました。現在では、国が最先端技術を開発し、自国を守るために必要とするほぼあらゆるものに希土類が求められています。フォン・ヴェルスバッハの最初の挑戦は、街灯の会社でしたが、失敗に終わりました。
ヘニッヒ・ブラントにも独自の奇癖がありました。彼が地下室で尿を煮詰め始めたのは、リンを追求するためではなく、金を作ろうとしていたからでした。彼の天才性を駆り立てた動機の中には、昔ながらの強欲さも間違いなく含まれていたのでしょう。
これもまた、最も際立って人間的な特性の一つかもしれません。
