「ChatGPTと共生せよ」オズボーン・オックスフォード大教授が語ったリスキリングの必要性

オズボーン氏の写真

インタビューに応じるマイケル・オズボーン氏

撮影:横山耕太郎

「ChatGPTの登場は、私の予想を超えていた」—— 。

2013年に「今後10年から20年で現在ある職業の47%がAIに代替される」と予測し、世界に衝撃を与えた論文の共同執筆者であるオックスフォード大教授で、AIスタートアップのエクサウィザーズのアドバイザーでもあるマイケル・オズボーン氏。

論文の発表から約10年、AIの専門家でもあるオズボーン氏は現在のAIの進歩をどうみているのか? 来日したオズボーン氏にインタビューした。(聞き手・横山耕太郎)

予想以上に自動化されなかった「自動運転」

—— 2013年の論文に続き、2015年に発表した日本に特化した共同研究では「日本では今後10年から20年の間に49%の職業が自動化される」と予測し、大きな話題になりました。

改めて明確にしたいのですが、49%の職業が自動化によって「失われてしまう」と予想したのではありません。

職業がなくなるのではなく、その職業の作業を、AIがどれぐらいこなせるようになるのかに基づいての予測でした。

例えば、ソフトウェアエンジニアの仕事ですが、現在の彼らの仕事は、30年前の彼らの仕事と全く異なります。

30年前に彼らが担っていた作業というのは、ほとんどが自動化されていますが、職業自体が失われたのではありません。

以前の作業が自動化できたことで、ソフトウェアエンジニア本来の仕事に特化することができ、生産性が高まったと言えます。

—— 約10年前に発表した当時の予想よりも、AIによる代替が進まなかった業界はどこでしょうか?

「自動運転」です。

世界中どこの都市でも、無人の自動運転タクシーの普及はまだ見られず、自律した運転の分野については、あまりにも楽観視しすぎていたきらいがあります。

一方で、ロボットが使いこなされるような環境が整備されているような場面、例えば倉庫、埠頭、工場、空港、ホテルといったような場においては、既にロボットが多く使用されています。

ファッションモデルはAI化が進む

AImodelのスクリーンショット

日本にもAIがファッションモデルを生成するサービスがある。AI modelのウェブサイトより。

AI modelのウェブサイトを編集部キャプチャ

—— 逆に当時の予想以上に、代替が進んだ分野はありましたか?

思った以上にピッタリな予測としては、ファッションモデルです。

2013年の段階で「およそ98%のファッションモデルが自動化される」という予測を立てましたが、予想はかなり近かった。

当時、メディアからは懐疑的に聞かれましたが、現在はデジタルモデルを生成する企業が出てきています。

またAIが生成する画像だけでなく、大規模言語モデル(膨大な量のテキストデータを学習させて文章を作ったり、翻訳したり、質問に答えたりとさまざまな課題を処理するモデル)によるテキスト生成技術は、予測以上の進化を遂げています。

その点については、10年前の予測はあまりにも保守的過ぎました。

大規模言語モデルの一例としては、ChatGPTがあります。これは非常に驚くべき技術で、今後はこのような技術が広範囲に広がっていくことが予想されます。

ChatGPTの衝撃

ChatGPTの写真

REUTERS/Florence Lo

—— オズボーンさんにとっても、ChatGPTは驚くべきものだったのでしょうか?

そうですね。

大規模言語モデルは2022年の段階でかなり飛躍的な進化を遂げました。

ChatGPTが特筆すべきは、非常に広範囲にわたって受け入れられたという点です。

ChatGPTが出る前から、大規模言語モデルの可能性については語られていましたし、実際の事例もありました。

ただ、「大規模言語モデルのもつ可能性を、ユーザーフレンドリーな形のUIにまとめた」のがこのChatGPTです。

その結果、何百万人という人が実際に興味を持って、使ってみたいと思っています※。

※編注:スイスの投資銀行UBSの推定によると、ChatGPTのユーザー数は公開2カ月で月間アクティブユーザー(MAU)が1億ユーザーを突破したと報道されている

ChatGPTのケイパビリティ(能力)は非常に印象的で、驚くべき進化でした。

ChatGPTの用途としては、コピーライティングや、ソフトウェアエンジニアリング業務、スケジュール管理や、ブレインストーミングに使ったり、レシピを作ったりさまざまな可能性があります。が、さらに驚くべきは、ユーザーがChatGPTをさまざまな場所で使いこなしてることです。そのクリエイティビティが素晴らしいと思っています。

AI時代にどうリスキリングするべきか

暗い群衆のイメージ写真

日本ではリスキリングへの関心が高まっている(写真はイメージです)。

撮影:今村拓馬

── ChatGPTだけでなく、業務でのAI導入が進んでいます。日本ではデジタルスキルを学ぶ「リスキリング」が注目されていますが、リスキリングとどう向き合うべきでしょうか?

このスキルがあれば全てを解決できるような、ひとつの解はありません。

一般的な考え方として、リスキリングは最小限に留めておくのが望ましいということです。ある職種から全く異なる職種にリスキリングするのは非常に難しい。

リスキリングにあたって企業がまずしなければいけないことは、社内にどのようなスキルを持った人材が存在するのかということを確認することです。

そして、事業を成功させるためには、どのようなスキルが必要なのかを洗い出す必要があります。

企業の経営陣は、真剣に今直面している変化を受け止める必要があります。大きな変化が目の前にまで迫り、実際に起こり始めています。AIを避けて通ることはできず、AIによって世界的な変化が起きています。

AIの進化というのは継続的な変化のプロセスなので、1回リスキリングすればよいという事象ではありません。

リスキリングを実際に実践していくにあたっては長期的なマネジメントのコミットメントが必要になります。

繰り返しになりますが、社内の人材をきちんと把握し、彼らをどう活用し、どう最適化していけるかを真剣に考える必要があろうかと思います。

—— リスキリングをするにあたって、働く個人はどう考えればいいでしょうか?

個人のレベルにおいても、自分は何をしたいのか、何を目標にするのか、きちんと考え直す必要があります。

自分のスキルは今どれくらいあるのか、目標を実現するためにはどういったスキルを身につけていかなければいけないのか。

そして、新たに登場するAIをどのように活用していけるのか。真剣に考える必要があろうかと思います。

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