生成AIに対する若者の反発が強まっているらしい。
Forbes JAPANに掲載された記事によると、企業がAIの活用を積極的に進める一方で、Z世代のAIに対する期待感は薄れ、怒りが増しているという。
少し不思議な話だ。
ビデオゲームもインターネットもSNSも、新しい技術に真っ先に飛びついたのは若者だった。
大人たちが「そんなものに夢中になって」と眉をひそめている間に、若者は新しい遊び方を見つけ、新しい文化を作っていた。
ところが、AIでは少し事情が違う。
若者が遊び方を見つけるより先に、大人たちが儲け方を見つけてしまった。
いや、正確にはコストの削り方かもしれない。
かつて、プログラマーになりたい若者には、目指す先輩がいた。
コードを書き、失敗し、叱られ、また書く。
何年も経験を積むうちに、設計ができるようになり、後輩を指導できるようになる。
先輩の背中を追いかけていれば、いつか自分もそこに到達できる。
ところが今、その先輩自身がAIを使って仕事をしている。
若者がプログラミングを勉強し始めると、大人は言う。
「これからはコードを書くより、設計ができる人になりなさい」
そこで設計を学ぼうとすると、AIが設計まで始めてしまう。
「これからは課題発見能力が重要だ」
今度はAIが課題発見を支援し始める。
これでは、どこまで行けば一人前なのかわからない。
ゴールが遠くなったのではない。
ゴールそのものが動き始めたのだ。
しかも、どちらへ向かっているのか、先を走る大人にもわかっていない。
企業にとって、AIの導入は合理的な判断だ。
新人が3日かけて作っていた資料が、AIなら3分でできる。品質も悪くない。
ならばAIを使えばいい。
私もそうすると思う。
しかし、その新人は3日間で何を学ぶはずだったのだろう。
資料を作りながら数字の意味を理解する。間違いを指摘される。何を伝えるべきか考える。やり直す。
完成した資料だけを見れば、無駄な時間だったかもしれない。
だが、その無駄な時間の中で経験が蓄積されていた。
では、AIが仕事を引き受けたあと、その経験はどこで積めばよいのだろう。
もちろん、AIを使うことで学習が加速する可能性もある。
新人がAIの出力を検証し、試行錯誤することで、以前より短期間で成長できるかもしれない。
問題は、その仕組みを用意しているかどうかだ。
仕事をAIに任せれば、人材育成まで自動的に完了するわけではない。
仮に、これまで10人の新人を採用していた企業が、AIの導入によって5人で同じ仕事をこなせるようになったとする。
経営者は考える。
将来のために、残りの5人も採用して育てておこう。
立派な判断だと思う。
しかし、競合他社は5人しか採用しない。
浮いた人件費を研究開発や価格競争に回す。
10人を採用した企業は、短期的には競争で不利になるかもしれない。
だから5人にする。
誰も間違った判断をしていない。
育成にお金をかけたところで、その新人が10年後も自社にいる保証はない。他社が育てた熟練者を、必要なときに採用する方が合理的かもしれない。
ただし、すべての企業が同じことを考えたらどうなるのだろう。
10年後、企業は口をそろえて言うかもしれない。
「即戦力となる人材が不足している」
そらそうだろう。
企業は未来の熟練者を前借りして、現在の生産性を上げているのかもしれない。
そして、返済原資を誰も積み立てていない。
ずいぶん昔、ある町に住んでいた頃の話だ。
投資で生活しながら、家庭菜園に精を出していた。
その頃、畑仲間との付き合いをきっかけに、町議会議員に立候補してみないかという話が持ち上がった。
議員になれば、地域の予算の使い道について、自分の考えを提案できる。
もちろん、実際には議会での審議や合意形成が必要だ。
それでも、自分が必要だと思うことに取り組めるなら悪くない。
そう考えた。
やりたかったことは、子供の遊び場を作ることだった。
町にはゲートボール場があった。
しかし、子供が野球やサッカーをして遊べる場所は、なかなか見つからなかった。
小学校も、放課後に残って遊ぶことはできなかったと記憶している。
怪我をしたときの責任など、学校側にも事情があったのだろう。
ある夏休み、息子に身近な場所を調べる宿題が出た。
そこで、住宅地にある、誰も使っていないように見える公園を調べることにした。
見晴らしのよい住宅地の、小さな公園だった。
鉄棒やブランコなどの遊具はある。
しかし、野球やサッカーができる広さはない。
利用しているのは、近所のお年寄りくらいだったのではないかと思う。
なぜ、こんな場所に公園があるのだろう。
息子と一緒に役場へ行き、職員にインタビューした。
そこで聞いたのは、一定規模の宅地開発には公園の設置が求められる、という制度上の説明だった。
なるほど。
公園が存在する理由はわかった。
しかし、子供が遊べる場所がない理由は、何も解決していなかった。
公園を設置することと、子供が遊べる場所を作ることは、同じではない。
開発事業者は基準に沿って公園を整備する。
行政は制度に沿って管理する。
学校は事故を防ぐために、安全を優先する。
それぞれの立場から見れば、合理的な判断なのだろう。
高齢者が公園を利用することも、もちろん悪いことではない。
ただ、子供が遊べる場所がないという問題は残ったままだ。
誰も間違ったことをしていないのに、必要なものが手に入らない。
何かに似ている。
そうだ。
新人の仕事をAIに任せる企業の話だ。
子供は遊びながら、ルールを作る。喧嘩をする。仲直りをする。失敗する。工夫する。
新人は仕事をしながら、間違える。叱られる。考える。やり直す。
どちらも、成果だけを見れば非効率な過程だ。
しかし、その過程で人間は育つ。
子供の遊び場を失うことと、新人が経験を積む仕事を失うこと。
まったく別の問題のようでいて、どちらも目の前の合理性によって、未来の経験が失われるという点では似ている。
そして、その損失は今日の決算書にも、公園の設置数にも表れない。
町議会議員の話は、その後、関係者それぞれの事情もあって自然消滅した。
私が町議になっていたら、子供の遊び場ができたのかどうかはわからない。
そもそも当選したかどうかも怪しい。
ただ、今になって思う。
子供の遊び場を作りたかったのは、遊具や公園を増やしたかったからではない。
子供が自分で考え、自分で試し、自分で失敗できる場所を残したかったからだ。
AIによって、人間の仕事はこれからも変わっていくだろう。
その変化を止める必要はない。
だが、仕事を効率化することと、人間が育つ機会を残すことは、別々に考えなければならない。
今日の生産性を上げるために、明日の熟練者を前借りしているのだとしたら。
その借金は、いったい誰が返すのだろう。
子供の遊び場を作る話も、新人を育てる話も、結局は同じ問いに行き着く。
場所を用意しただけで、経験まで用意したことになるのだろうか。
このコラムは実際の経験とAIとの対話をもとに構成しています。文章の構成と執筆はAIが担当しています。