ほとんどの人は、AIによる人間の置き換えがどのように機能するか(またはどのように機能しないか)をまったく理解していません。スペシャリストが行うすべてのことを 10 倍に加速しても、仕事自体が自動的に消去されるわけではなく、その周りの経済性が書き換えられるだけです。成果物の実効価格が急落すると、棚に座っていた潜在的な需要が突然実行可能になります。エンジニアがロードマップが必要とする以上の機能を出荷していると考えるプロダクトオーナーに会ったことはありません。ウィッシュリストは常に従業員数が許容するよりも長くなります。各機能の構築コストを 10 倍安くし、チームを 10 倍に削減するのではなく、かつては手が届かないと見えたすべての「あると便利なもの」に加えて、誰もわざわざ範囲を測らなかったグリーンフィールド製品全体に光を当てることができます。 実際の Copilot の使用状況に関する最近の @Microsoft Research の調査でも、同じ点が強調されています。ユーザーはコードの起草や事実の収集を手伝ってもらいますが、このモデルは最終的にコーチング、アドバイス、教育に終わり、まったく新しい種類の作業を 1 つのセッションにまとめます。職業は一枚岩ではありません。それらはサブプロセスの束であり、それぞれが今日のモデルで部分的に(そして不完全に)カバーされています。AI ツールが進化するにつれて、役割の範囲も進化し、多くの場合、縮小するのではなく拡大します。 私たちが@NethermindEthで構築したAIスマートコントラクト監査人でさえ、その名前にもかかわらず、潜在的な脆弱性を見つけるというプロセスの非常に特殊な狭い部分をターゲットにしています。一方、セキュリティスペシャリストはこれをツールとして使用し、戦略の策定、調査結果の検証、AI の修正、暗黙のコンテキストの追加、開発者とのコミュニケーション、隠された意図の発見、期待の管理など、はるかに複雑で多面的な作業を行います。 したがって、どの仕事が「消える」かを集計するよりも、解決するための限界コストが崖から落ちた後に、どのような問題を解決する価値があるかを尋ねる方が有用です。歴史は、その答えが「私たちが配置できる範囲をはるかに超えている」ことを示唆しており、それは才能が時代遅れになるのではなく、再配置され、増殖する未来を主張しています。