実はAIのせいじゃない ホワイトカラーの大量リストラはAIブームの演出か
引用元：https://news.ycombinator.com/item?id=44136117
マジなホワイトカラーの大量解雇はZIRP終了でソフト求人が消えたせいだと思う。AIのせいは言い訳だ。FREDのデータ見ると、ソフト求人はパンデミック前の61%で低迷。建設や看護は増えてる。AIの影響は2025年あたりにIT系で見られるかも。
AIハイプで忘れられそうだけど、ElonがTwitterの人員削減したのもAIじゃなく単にスリム化のため。多くの会社が同じで、AIは人員削減の理由にまだ必要ないんだ。
Keynesはさ、2030年には週15時間労働で、残りはレジャーに使うって言ってたんだよ。
でも代わりに消費を選んだ。ヘリコプターマネーがbullshit jobsを生んで、もっと買うために働き続けたんだ。ヘリコプターマネーが尽きたらbullshit jobsが全部切られたこと見れば明らかだよね。
AIでもっと効率化されるかもだけど、それはbullshit jobsと消費で満たされて、レジャーは増えないよ。
今はそうかもね。でもまだGenAIの0.1日目だよ。
o3モデルが10倍賢く、100倍安くなったらどうなると思う？
転換点は来るけど、まだ起きてないんだ。
なのに、”AIがプログラマーを6ヶ月で置き換える”って言ってからもう5年？
”来年には自動運転車ができる”って言ってから10年？
”5年以内にdeep learningが放射線技師を完全に置き換えるのは明らか”って言ってからもう10年だぜ？
Moravec’s paradoxが何度も何度も起きる。
でも今回は違うし、完全に明らかだ、って今回も言うんでしょ？
Keynesが生きた時代は、労働者階級が組織化されてて、自分の運命を左右する力を持ってたんだ。
俺たちが生きてる時代は、労働者階級が信じられないくらい洗脳されて操作されてる。
Trumpがレイオフを始めたわけじゃない。
fedが2022年に金利を上げたのはロシアとの戦争が原因だよ。それはインフレを抑えるための措置で、経済投入物（ガソリン、石油、肥料など）の価格高騰で引き起こされたんだ。
ITのレイオフはその年の後半に始まった。
広範な人員削減は金利引き上げの意図された効果だよ。失業者が増える＝支出が減る＝インフレを抑え込む。
AIは単にこのトレンドに乗っかってるだけだ。
Keynesは外挿しただけで、責めるべきじゃない。
労働者階級が洗脳・操作されてるのは今に始まったことじゃなく、歴史的に常にそうだったと思う。
ターキーがクリスマスに投票するようなものだよ。でも、労働者階級が見捨てられたと感じるのは当然。
中流階級も圧迫されてる。唯一の勝者はoligarchsだ。
中流階級なんていないよ。
働くために生きるか、そうじゃないかだけだ。
10倍良くなったって、どの基準でだよ？ LLM の進歩は凄かったけど、もう減速してるみたいじゃん。
Also section 174’s のソフトウェア開発費償却も大きな要因だったんだよ。
”どうでもいい仕事”ってのは、書類整理とか評価とかファイリングとか、雑用みたいなもん。会社は誰も”何もやらない”ことにお金払わないからね。 AI はそういう仕事を生み出すんじゃなくて、自動化するんだよ。そういう”どうでもいい仕事”は全部消えるから、やってた人は失業するだろうね。
俺はプログラマーが AI に置き換えられて、プログラマーだったやつらが AI の”アゴなしゲンと仲間たち”みたいな上司になると思うね。
”来年には自動運転車ができる”ってから4年も経って、みんな嘲笑してるけど、実際 SF では毎日普通に走ってるじゃん。
Keynes はあらゆる種類の労働について話してたんだよ、家事も含めてね。今や家事時間は週15時間よりずっと少なくなってるから、その部分は彼の言った通りになったね。
俺も基本同意。反対してる意見に欠けてるのは、 AI がスケールメリットの点で、かなり壁にぶち当たってるように見えるってことだと思うんだ。単に訓練データを詰め込むだけで得られる進歩にほとんどの人は驚いたけど、過去5年間の成長率から15歳が身長50フィートになると主張するやつみたいに、過去の成長率が続くってまだ主張してる人は、正直じゃない（か分かってない）ように見えるね。将来、猛スピードで AI が進歩し続けるような改善が発見されないとは全く言ってないけど、特に2017年以降の進歩だけに基づいて”進歩は加速するだけだ”って結論は間違った推論だって言いたいんだ。
”生計を立てるために働かなきゃいけないか、そうじゃないか”
この文の”働かなきゃいけない”って言葉はいろんな意味があるんだよ。文字通り食うために働かなきゃいけない人もいれば、新しいヨットの支払いのために働かなきゃいけない人もいる。人生の残りを働かずに暮らせる人も世の中にはたくさんいるけど、それは劇的な生活変化が必要で、彼らはそれを望まないだけ。個人的には、全ての収入を失ってからホームレスになるまでの期間、みたいな指標が良いと思うね。
Keynes がそこで間違えたこと、そして多くの AI と仕事の議論が見過ごしてるのは、仕事が楽しければ人は働くのが好きだってことだと思うんだ。
働く必要のない金持ちを見てみろよ - Musk とか Buffett とか。金なんていらないのに、退職年齢はるかに過ぎてもまだ働き続けてるじゃん。 Keynes 自身だって、金持ちで多分終身雇用なのに自分の理論に没頭してた。 UK だと障害者手当をもらって何もしないでいるのは簡単だし、そういう人もたくさんいるけど、彼らは幸せじゃない。学術界には、自分たちは雇用理論を考えるのがもちろん楽しいけど、無教養な大衆はクソみたいな仕事をしてて、それよりリアリティ TV 見て座ってる方がマシだろう、みたいなある種の気取りがあるかもね。でも実際はそんな感じじゃないんだよ。大抵はね。
俺が見る限り、もう自動運転車は実質できてるみたいだよ。主な壁は技術じゃなくて、法律とか規制の問題なんだ。会社が勝手に走る車を公道に出そうと思っても、ヤバい技術的な課題はないんだよ。問題は、人間より安全だったとしても、その会社が賠償責任でめっちゃ困ることになるってとこかな。
自動運転車に関して言えば、人間より10倍も事故率が低いのに、まだ9（99．999…％の安全性）を追いかけるっていう、とろい漸進的変化の話が主流だよね。AIへの人間の反応には遅れがあるけど、たぶん人間本来の反射的なものだろうね。3年前にはなかった技術の進歩を最小限に抑えようとする戦略が、めっちゃたくさん使われてるんだ。
これは単純に、古い資本対労働の争いだよ。CEOsやVCsはみんな同じ歌を歌ってて、この3年間のメロディーは「もっと効率的になれ」だね。Twitterであなたのファンだよ。
これ、俺がテックサイトで自動運転車の話を始めた日から、ずっと指摘してるお気に入りのことなんだ。もしTeslaとかWaymoをIndiaの地方都市に持って行ったら、動かなくなるよ。運転データってのは文化的なデータであって、物理じゃないんだ。根本的な前提が間違ってるから、技術だけじゃ完全自動運転には絶対到達しないよ。文化的な要因に対処するには、ネットワークとか政府支援が必要なんだ。GenAIも同じで、ツールだけじゃ人やプロセス、経済は解決しないよ。
ハハハ、これマジ面白いね :) ねえ、AI-toolsをプログラミングに真剣に使ってみたことある？ もし使ってて、それでもこの記事を信じてるなら、俺は君に橋とかEiffel Towerとか鉄道を売れるかもね。つまり、絶対信じないってこと（皮肉）。
テクノロジー自体より法律や規制が主な壁なんだって。
実際、San FranciscoとかPhoenixみたいに歓迎した都市でも失敗してるみたいだよ。
ZIRP時代に働いてた会社では、会議出席者の半分以上は不要だったな。
カレンダーいっぱいで会議のために人雇うくらいで、成長してたから許された。市場は効率より成長重視だったんだ。
でも 결국 가치 중시하게 되니까 여분 인력은 해고. 내가 있던 회사도 만 명 이상 잘랐어.
AIは변명で、実際は원래 가치 없던 일자리가 많았어.
これ本当だよ。金利上がった頃、「ゼロ金利時代のプロダクトマネージャー」って呼んでた。Jira更新や会議設定しかしないPM多すぎたんだ。
今仕事探しで苦労してるテック系の人は、agile coachesとかTPMsみたいな“周辺”職が多いね。この辺はいつも“オプション”だったのかも。
あと、USのテック雇用減はAIよりオフショアリングの方が影響デカいと思うよ。ビデオ会議普及でリモートが普通になってから海外委託が爆発的に増えたんだ。
オフショアリングは今かなりヤバいけど、会社キャンパス見るとインドとか中国からの人が異常に多いのにマジで驚く。
この大量の人員が国内卒業生で賄えないわけないって考えには反論できない。
低レベルなビジネス・会計アナリスト職だよ。
両党が国内労働保護をやめた結果、US労働者は痛い目に遭ったんだ。
俺はマジで移民賛成派だけど、H1Bプログラムには懸念がある。
移民労働者にも非移民労働者にも良くないと思うんだ。
雇用主を変えにくい階層を作って、交渉力が弱まるから。
それが労働者全体の賃金を人工的に押し下げるんだ。
H1B労働者がもっと雇用主変えやすくなる改革が見たいね。
この”AIリストラ”って、本当は”金利リストラ”の변명だと思うな。
ソフトウェア業界は一時期マジでクレイジーだった。
大学出てすぐ、名の知れてないCS卒でも12万ドル、15万ドル（当時は本当に12万ドルだった！）稼いでたんだぜ？
あれはさすがに終わる必要があったよ。
ちょっと君を相談役として使わせて欲しいんだけど、悪く取らないでね。
問題は、歴史的に労働者の味方だった左派が、人種的な理由でこの立場を捨てたこと。
そして右派はずっと経済圏最大化を目指してたことだ。
今皮肉なのは、12万ドルが主要都市でほぼ最低賃金レベルになってるってこと。
（しかもほとんどの場合、持ち家は無理）。
もちろん、この業界の給与上昇は、”市場”がもっと高い価格を受け入れられるようになったことで、家賃・住宅価格上昇の一因にもなったんだ。
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雇用ベースの移民政策は、特定の層以外ではそんなに論争になってないんだ。
真剣に考えた人は、左右関係なくH1Bはダメでポイント制が良いって分かってるよ。
だから10年以上改革案に入ってるし、ほとんど揉めない。
これだけが問題だったら、すぐにでも通るはずなんだよ。
LondonとかDublinの生活費はUSの多くの場所と変わらないのに、新卒給与は3-5万ドルくらい。
USは生活費同じなのに給与期待値がはるかに高いのが問題だ。
新卒で12万ドルってのはテック特有だけど、テック以外の管理コンサル新卒でも8-10万ドルベースで、他の職種や業界はもっと低い。
僕の理解だと、Bernie Sandersは大量移民は”Koch brothersの仕業”って昔言ってたけど、その後”progressive”な考え方に変わったと思うんだ。でも勘違いかもしれない。右派がh1bsを支持してるのはもう知ってるよ、Trump自身がそう言ってたから。
それどころか、彼らはinflated headcount から恩恵を受けるVPに価値を提供してたんだ。それは”本当の価値”だよ、ただ会社目標とずれてるrougue agent がいるだけさ。AIにはそういう価値は提供できないね。AIエージェント100人のVPは、従業員100人のVPと同じくらい尊敬されるのかな？結局、俺たちは皆、自分たちで作ったmonolith の前で骨投げてる猿だけど、骨投げ続けるのはやめないだろうね！
”大都市圏で120kはほぼ最低賃金”って言うのはありえないと思う。2022年時点で、USにはper capita income が120,000ドル以上の都市圏は3つだけ[1]（Bay Area とSouthwest Connecticut）。USの他のどこでも、120kは人口の残りと比べたらかなり良い方だよ。フルタイムで働く平均的なアメリカ人は60kドル稼いでる[2]。”ほぼ最低賃金”は無知にしか思えないな。
＞ 大量の労働力が国内の新卒で埋められないっていう考え
一つの説は、国内”卒”に対する彼らのメリットは、特定のレベル以上の昇進に必要な前提条件（言語、文化的な適合性など）がないことかもしれないってこと。マネージャーにとっては、”キャリア志向の人たち”を管理する様々な”負担”なしに、増えたheadcount の威信を得られるってこと。例えば、キャリアラダーの仕事での競争が少なくなる、とかね。あくまで説だけど。
全部同意。H1Bビザの労働者を、ぶっちゃけ奴隷みたいに扱う雇用主を見てきたよ。地元採用はワークライフバランスまともだったけど、彼らは金曜夜8時に仕事の電話とか。辞めたらすぐ国出なきゃいけないからね。そういう同僚にすごく同情した。彼らをひどく扱ってもマネージャーにデメリットがなかったから。俺と同じPython開発とかでもそう。地元で雇えたはずなのに。ひどい雇用主は制度悪用して、市場価格以下の給料で働かせてたんだ。腹立たしかった。
一番移民に懐疑的だった時代でも、Sandersは一部の会社が本当に熟練した移民プログラムを必要としてるって認めてたよ。あと”offshore outsourcing companies”に関する彼のセリフに注目してね。今はH1Bスポンサーのバランスが、ちゃんと市場価格を払ってる大手American tech companiesにシフトしてるから、問題はさらに物議を醸さなくなってるね。
本当！金曜（勤務時間中）に部門社長とゴルフした時に、これの根本理由がわかったよ。会社は利益出して税金払うより、headcount（R&D）に金燃やしたがるんだ。ソフトで70%以上のマージンがあれば、金は燃やせるほどある。ZIRP時代は株主への配当は評価されなかった。VPの尊敬について、俺の会社ではVPとその直属は封建時代の貴族みたいに領土争いしてた。あるVPはGame of Thronesって言ってたよ。誰でも操作できるだろうAIエージェントの王国になったらどう変わるか、それはわからないな。
同意しないな。君のデータは元のコメントの主張を間違いとはしてないよ。生活費はper capitaとかmedian incomeとは違う。妥当な退職金とか、高い住宅費、インフレとかを考慮に入れると、120kドルって数字は完璧じゃないかもしれないけど、現実にかなり近いと思う。
まあ，個人的な一番の意見としては，2010年代後半からJr．Devの給料が異常に高くなり始めたってこと．結局は需給バランス（供給少なすぎ，需要多すぎ）が押し上げたんだけど，あれがバブルの大きな兆候だったんだよね．
あんな風に扱われるなんて最悪だね．Googleで働いてた時，たくさんの素晴らしいH1B（とか他の）ビザ持ってる人たちと働いたんだけど，彼らをUS人で代替できるとは全く思えなかった．給料もトップクラスだったしWLBも問題なかったし，彼らがひどい扱いを受けるのは本当に残念だと思うよ．
AIと労働を考えると，David GraeberのBullshit Jobsを思い出すね．多くの仕事はブルシットだから，AIは人員削減の言い訳になるかもだけど，ブルシットジョブを生む力学は変わってない．AIが進むと逆にブルシットジョブが増える可能性もあると思うんだ．
ていうかさ，人間8人中3人はIndiaかChina出身なんじゃないの？グローバルな応募者を集められるくらいの大企業なら，まあちょっと予想できることだよね．
たぶん（文脈からして），話してるのはUS国内の会社キャンパスのことだと思うんだ．合法的にUSで働く許可がある8人中3人がChinaかIndia出身って組み合わせは，ちょっと考えにくいかな．数人の海外からの訪問者以外は，世界の人口構成じゃなくて，US国内の技術者層の人口構成みたいな感じになるのを期待するね．
もし大手テック企業の技術職がさ，NYの金融業界の有名企業と同じくらい給料高かったらどうなってたと思う？テック業界の人って，ほんとすぐ自滅しがちだよね．
テック分野のH1Bは，USとIndiaのお金持ちに都合いいけど，賃金を抑えてる．安い労働力供給と採用の歪みを生んでる会社もいるよ．熟練労働者に雇用主に縛られないビザを出すのが賢いやり方だと思う．そうすれば労働搾取も減るし，US国民の雇用も守れるんじゃないかな．
”誰かを雇うことで，俺のVPは人員が増えて，だからもっと影響力を持ったんだ”．これが，VPレベル自体が自動化されるまで，ほとんどの人がオートメーションで不要にならない唯一の理由だよ．
この時期のすぐ後に働き始めた人間として，ピークを逃した気分だよ．当時の人たちは，大量のお金とか，すごく良いストックオプションとか，これから素晴らしいポジションで活かせる長年の経験をたくさん手に入れたんだ．
小さい会社で働いてたんだけど、会議に出てる人の半分くらいは他にやることないからいただけだったな。”傍観者”とか”議事録係”みたいな人たち。ほとんど何も貢献してなかったよ。
AIが生産性を上げてるなら、会社の成果（新機能リリース速度とか）に分かりやすく現れるはずだよね？顧客も気づくレベルでさ。コスト削減部門ならすぐレイオフも分かるけど、ソフトウェア会社ならAI活用で生産性上げまくって、アイデア枯渇するまでレイオフしないべきじゃない？俺はそんな会社見たことない。だから、今のリストラはAIブームに乗った短期的な考え方だと思うんだ。
”成果に現れるはず？”いや、違うよ。ボトルネックは知的な生産性じゃなくて、規制、IP law、マーケティングとか他のことだよ。AIの影響が出てるのは研究分野とか、アートのグラフィックアーティストだね。彼らは初期の犠牲者で、将来置き換えられそう。さらに先はライターとか俳優とかだろうね。
会社はビジネスが消え去ることを受け入れられてない。茹でガエル状態だね。だからちょこっとchat botsとかLLMs取り込んでるだけ。JIRAなんて笑えるレベル。LLMなら音声だけでプロジェクト管理全部できちゃう。彼らは現実を信じてないんだよ。これはKodak momentだね。労働者の生産性より、ビジネス破壊こそが俺たちが待ってることなんだ。
それはバカげてるよ。音声入力を使っても、タスクを追跡して優先順位をつける方法はまだ必要だよ。Jiraはもっと良いものに、最初からLLMを中心に構築されたものに置き換えられるかもしれない。でも、基本的なプロジェクト管理の要件はなくならないだろうね。
そう、それ簡単だよ。”タスクをこう整理して、これを優先して”って言うだけ。LLMが進化したらそれすら要らなくなりそう。君はLLMのパワーから逃げてもいいけど、俺はビジネス／スタートアップの黙示録を待つだけさ。Jiraはもっと良いものじゃなくて、高校生の週末プロジェクトみたいなのに置き換えられるだろうね。AtlassianもAsanaも空売りしてるよ。潰すべきスタートアップIPOsはたくさんあるんだ。
それはまだボトルネックがあるからだよ。AIは特定の分野で間違いなく生産性を上げてるけど、システム全体の出力がボトルネックになってるんだ。今後数年で、これらのボトルネックが再構築されたり、リファクタリングされたりすると思うよ。
＞さらにその先はライターとか俳優とかだろうね。
技術は完全に完璧じゃないといけないだろうね。じゃないと、映画の中のAI”俳優”の不気味の谷みたいな感じが、配信で音声と映像が完璧に同期してない時みたいにイライラすると思うよ。少なくとも、俺にはそう見えるんだ。
もしAIがみんなを10倍エンジニアにするなら、生産量は2倍にできる一方で、人員を5分の1に減らせるね。幸いなことに、ソフトウェア会社はボールベアリング工場じゃないけどさ。
AIでコストが下がれば、理論上はもっと弁護士とかマーケターを雇うお金ができるはずなんだよね。
市場が新しいアイデアで飽和してなければ、この効果はまだあるはずだよ。
問題は二重にあるみたい。
まず、現在の設備投資（capex）が高すぎる。これは当たり前なんだけど、「言語モデルを試したけどダメだった」っていう多くの企業が、笑っちゃうくらいの設備投資しかしてないんだよね。
次に、企業はAIに対して麻痺状態になってる。社員がLLMを一切使うのを禁じる、法律用語だらけのパニクった方針書を受け取ったよ。これは知的財産漏洩のパニックと、今後の社員の管理方法へのパニックから来てる。
多くの企業はまだAIが人件費を下げると考えてて、秘密裏に多額の金を無駄にしてる。この無駄は尋常じゃないけど、それは他人の金（実際は株主の金だけど）で、良いことのためって見なされて、なくなってから議論されることはないんだ。俺は絶対議論できない。
一方、草の根レベルではAIが受け入れられて生産性上がってるのを見るよ。ITワーカーの2人に1人が使ってる。ただ、この企業のパニックと管理不足のせいで、まだその価値が測定されてないだけなんだ。
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その間に別のものが高くなるさ。例えば、いくら稼いでも家主は家賃を限界まで上げるだろうね、だって住む場所は基本的な必需品だから。
もしかしたら、この成果が大量に見えるようになるのに時間がかかるのかもって思うんだ。
例えば、去年の終わりにSaaS会社を立ち上げたんだけど、すごく速く成長してるんだ。会社設立1年前に年間経常収益（ARR）100万ドルを超える見込みだよ。完全に自己資金で、100%創業者所有。メンバーは2人だけ。
この成長ペースを維持するのに、人を雇ったり資金を調達したりしなくてもしばらくはいける自信があるんだ。
キャリアの早い段階では、別の会社で、人手不足の問題を人を雇って解決することが多かった。でも、共同創業者と僕はAIを使ってこれを解決できてて、あまり初期投資時間を使わずに、常に二桁パーセントの生産性向上を見つけてる。
俺がキャリアを始めた頃や、数年前でさえ、AIが本格的に普及する前は、こんなことは全く不可能だったと思う。
だから、”痛いほど明白”に見えない理由についての僕の考え：このテクノロジーから最も価値を得ているビジネスのほとんどは、君たちが知らないんだよ。だって全部小さすぎるから。
平均すると、僕たちが知ってる会社は大きい。彼らが新しいテクノロジーに適応するために、すぐに自分自身を改革するのはすごく難しい—大きな船を操縦するのに時間がかかるから—だから時間がかかるんだ。
でも、僕みたいな中小企業は、今日の働き方を変えて、明日結果を出せるんだ。
大企業では、既存のシステムや組織図を新しいワークフローに移行させる必要があるから、ちょっと遅いけど、そこでも生産性は上がってると思うよ。
これがもっとずっと明白なのは、インディーゲームやソフトウェアの分野だね。小さなアジャイルチームが新しい働き方を素早く取り入れられるから…
例えば、年ごとのSteamでのインディーゲーム数を見てみて： https://steamdb.info/stats/releases/?tagid=492
”ソフトウェア会社はこれまで以上に早く機能や修正を出荷することが期待される。革新的な製品や既存製品の改善が大きく爆発するだろう。”
機能を出荷するのが早い ≠ 革新や既存製品の改善だよ。
いや、家主は金が欲しいから（資本主義って呼ばれてる理由さ）、上げられるだけ家賃を上げるんだよ。これは必需品でも非必需品でも全てのモノに当てはまること。全てのビジネスは価格設定の時に需要と供給のルールに従うか、さっさと潰れるんだ。
議論されてるシナリオでは — もし多くの会社が大量の弁護士とかマーケターなんかを雇ったら、需要が増えるから給料が上がるかもしれない（でもハイテク分野だけが唯一の産業じゃないから、それほど高くはならないだろうけどね）。
それにはまず、会社がこれらのタイプの人をもっと多く雇うことが必要で、その効果が出るには、ある程度の生産性向上は見られるはずなんだ。
その職業の給料が上がるのにも気づくだろうけど、今のところ起きてないよね。
＞AIが破壊的な影響を与えている分野の一つは研究だ：研究者がモデルを斬新な方法で応用し、数学、医学、その他の分野で正当な進歩を遂げている。
素晴らしいポイントだね。完璧な例だよ：（Wikiから）
＞2024年、HassabisとJohn M. Jumperは、タンパク質構造予測のためのAI研究への貢献で、ノーベル化学賞を共同受賞した。
俺の知る限りでは、彼らはDeepMind AlphaFoldについて話してるんだ。
関連：（これもWikiから）
＞Isomorphic Labs Limitedは、AIを使って創薬を行うロンドンを拠点とする会社だ。Isomorphic Labsは、CEOであるDemis Hassabisによって設立された。
この議論が全く理解できないな。もし生産性を魔法のように2倍にできるすごいツールがあったとして、なぜそれを公に生産性を2倍にするんだ？そうしたら、実質的に同じ給料で2倍働くことになるだけだろ？
それを使って仕事量を減らすんだよ。アウトプットは変わらないか、ほんの少し改善されるだけ — それが賢いやり方さ。
注：これは普通のSEのお給料をもらう仕事について話してるんであって、アウトプットが飯のタネになってるスタートアップのことじゃないよ。
AIツールってさ、細かいことやるのに一番役立つ感じだよね。ちょっとしたバグ修正とか、軽い変更とか。でもそういうのって、あんまり目に見えないし、決定的に状況を変えるわけじゃないんだよね。まあ、実際の製品機能を早く作る手助けにはなるかもだけど、AIが必ずしも研究とか製品デザインをやるわけじゃないし、そっちの方が本当のインパクトを出す上でのボトルネックになりそうだよ。
その週末プロジェクトとやらに、どんな保証があるわけ？もう誰も何もどう動くか知らなくなって、知ろうともしないせいで、さらにヤバいくらい複雑なタワーを建てていくことになると思うんだよね。
＞もしAIが全員を10倍エンジニアにしたら、生産量を2倍にしながら人員を5分の1にできる、って言うけど。なんで代わりに生産量を10倍にしないの？
これって、組織ごとに全然違うってことの良いリマインダーになるね。でも、Microsoftみたいに社内でAIツールを積極的に推し進めすぎてて、正直ちょっと引くレベルの会社もあるよ。
AlphaFoldみたいに主に統計モデルとしてMLが使われてる例を見ると、今のAIって言葉がしっくりこないんだよね。科学分野でのML活用（NNとか）自体はあるけど、使う側は中身を気にしないのが普通。”科学でもAIが凄い”って話は、AGIみたいな自律エージェントが活躍してるみたいに聞こえるけど、そっちはまだ全然だし、Motte-and-bailey argumentっぽいな。
需要を10倍（なんなら2倍でも）そんなすぐに増やすのって、簡単じゃないと思うんだよね。結局、上場企業はいつか四半期決算が悪くなる時が来て、そうなったら単に人員削減する方がずっと楽なんだ。どっちのシナリオにしても、新しい人を雇う必要はないんだよ。
賢い質問だね。Robert Solowが1987年に”コンピューター時代はどこにでもあるけど、生産性統計には見えない”って言ったのが示唆深い。インターネット登場前だけど、これはセールストークの誇張を突く言葉だと思う。”数字を見せて”って聞くべきだね。俺は経済学者が言うまで待つし、CEOやセールスマンは信用しない。
