作者：danny

2029年の中秋節、シンガポールはまた雨だった。雨は海峡の方から押し寄せ、トゥアスに達すると、空は低く垂れ込み、窓のないデータセンターに届きそうだった。家明は渡り廊下に立ち、雨がガラスを幾重にも伝って流れ落ちるのを見ていた。階下では、運転手のいない数台の物流車両が白線に沿って荷降ろしエリアへと進み、一台の四足ロボットが水たまりのそばで立ち止まり、まるで足を濡らしたがらない犬のように、静かに二秒間計算し、それから迂回して変圧器室へと向かっていった。さらに遠くでは、港の自動化された岸壁クレーンが雨幕の中を動き続け、空では時折、赤い灯りが一瞬横切った。警察用のドローンかもしれないし、電力会社の点検機かもしれない。

一、2029年になると、人々はもうAIについてあまり語らなくなっていた

もうこれらのものを写真に撮るためにスマホを取り出す人はほとんどいなかった。三年前、プンゴルで初めて一般の人々が無人シャトルバスに乗れるようになった時には、わざわざ子供を連れて体験しに来る親もいて、バスが駅に着くと、まず写真を撮ってから乗車したものだ。今では、運転手のいない車が家明の横を通り過ぎても、自動ドアが開くのと同じくらいのことで、わざわざ立ち止まって見る価値があるとは誰も思わない。本当に生活に入り込んだ未来は、いつまでも未来のように見えているわけではない。電灯はかつて奇跡だったが、今では「なぜまだ修理されていないのか」という言葉だけが残る。インターネットはかつて別世界のようだったが、今ではエレベーターの中で無意識に画面を下にスクロールする動作になった。AIも同じで、人々が毎日「AI」と言わなくなった時、それはようやく本当に社会に入り込んだと言えるのだ。

家明はもう50代半ばで、髪は数年前よりかなり白くなっていた。彼はまだあの保険グループにいたが、会社はもう三年前のエクセルで管理していた会社ではなかった。収入は以前より約3割増え、顧客も増え、商品も増え、システムもより複雑になったが、従業員数はそれに伴って増えてはいなかった。カスタマーサービス部門のフロアは一角が空き、従来のバックオフィス業務はかなり減り、ジュニアプログラマーの新卒採用も大幅に抑えられていた。その一方で、AIガバナンス、サイバーセキュリティ、ロボティクスリスク、モデルアシュアランスといった、かつてはコンサルティングレポートにしか出てこなかった言葉が、予算を持ち、責任者を持ち、KPIを持つ部門へと変わっていた。

彼の古い同僚の永康は、階下のデータセンターで働いていた。数年前、永康はまだ保険会社のプログラムマネージャーだったが、後に解雇され、今は自動化設備、請負業者、インフラプロジェクトの一部を担当している。娘の怡寧はエネルギーシステム会社に勤め、最近はデータセンターと送電網のスケジューリングに忙しい。息子の厚載が大学に出願する時も、もはや「AIを使える」ことを履歴書の一番上に書く価値があるとは誰も思わなくなっていた。ちょうど、わざわざ「Googleが使えます」とは言わないのと同じだ。

街並みだけを見れば、2029年は2026年と同じだった。地下鉄は相変わらず混み、家は相変わらず高く、親は相変わらず子供が負けるのを怖がり、若者は相変わらず仕事が見つからないのを怖がり、老人は相変わらず世界のスピードが速くなりすぎていると感じていた。

しかし、家明がこの三年間を重ね合わせて見ると、社会が静かに価値の基準を入れ替えたことに気づく。何にまだ価値があり、何にもう価値がないのか。過去には軽視されていたどんな能力が突然ボトルネックになり、二十年かけて磨いてきたどんな技術が一夜にして希少価値を失ったのか。

彼は後に、いつもあの最初の午後を思い出すことになる。カレンダーを三年遡ると、やはり九月の終わりで、雨が降っていた。

二、あの雨の後、家明は内見をキャンセルした

その日の午後六時過ぎ、家明はラッフルズ・プレイスの28階の会議室に座っていた。机の上には14ページの予算書が置かれていた。会議は既に終わり、財務責任者は去り際に、書類の最後のページを開き、ペンで一文を丸で囲んだ。「If productivity gains are structural, why is headcount still structural?」——生産性の向上が構造的なものであるならば、なぜ従業員数も構造的であり続けるのか？

家明は46歳。地域保険グループの最高執行責任者（COO）であり、会社で最も早くからAIを推進した経営陣の一人だった。彼は決してテクノロジーの理想主義者ではなかった。会社が最初にAIを使い始めたのは、世界を変えるような野心からではなく、カスタマーサービスの滞留が多すぎ、保険金請求のコストが高すぎ、IT開発が遅すぎたからだ。最初はAIが社員のメール作成、会議の整理、PDFの要約を手伝い、その後、保険証券の読み取り、請求書類のチェック、異常取引の発見を行うようになり、さらに後には、コーディングエージェントが自らチケットを取得し、リポジトリを読み、バグを修正し、テストを実行するようになった。かつてカスタマーサービスが一件の苦情を処理するのに、複数のシステムを行き来して情報を探す必要があったが、今では機械が先に顧客の過去数年間の保険証券、支払い、請求、苦情を整理し、それを人間の判断に委ねるようになった。

社員は最初、とても喜んだ。なぜなら、反復的で、細かく、誰も好きではないが毎日やらなければならない仕事が減ったからだ。経営陣も喜んだ。なぜなら、顧客が長く待たされることがなくなったからだ。当時、会社で最もよく言われた言葉は、「AIは人間を取代するものではなく、人間がより価値のある仕事をするためのものだ」というものだった。この言葉は当時は嘘ではなかった。問題が現れたのは後になってからだ。ツールが本当に人をより効率的にした時、その効率性は財務部門によって数値化される。

かつて18人だった部門が、今では12人とAIで同じ作業量をこなせるようになった。もし来年の事業成長が40%なら、もちろん問題はない。しかし、今後3年間の収入は一桁台の成長しか見込めない。一方で需要は7%増加し、他方で生産能力は30%向上する。余った能力は最終的にどうなるのか、それを答えるのにAGIは必要なく、エクセルで十分だ。

家明がこれらの数字を見つめていると、スマホにニュースが飛び込んできた。「GovTech、93人を解雇」。約3900人の組織で、第一弾として305人が調整対象となり、102人が残留、110人が研修と配置転換を受け、93人が去った。家明が本当に立ち止まったのは、「93」という数字のせいではなかった。GovTechは衰退しているわけではなく、まだ人を募集している。ただ、従来のプロジェクトやベンダー管理中心のモデルから、長期的にプロダクトを所有するモデルへと移行し、本当にソフトウェア、プロダクト、データ、サイバーセキュリティを担当できる人材をより必要としているのだ。

彼はそれを読んで、ふと思った。これが「AIによる解雇」なのかどうかを議論することは、実はそれほど重要ではない。少なくともGovTechは倒れていない。Singpassは消えていない。政府のソフトウェア需要も減っていない。仕事はむしろ増えているかもしれない。ただ、同じ人が同じ方法で同じことをする必要がなくなっただけだ。

産業はますます繁栄するかもしれない。しかし、その中で二十年働いてきた人が突然居場所を失う。これは業界全体が消えてなくなることよりも、人を不安にさせる。船が沈めば、人は少なくとも風浪のせいにできる。しかし、船はどんどん速くなっているのに、そこに自分の席がない。人は最後に、自分が遅すぎるのではないかと疑い始める。

その夜、家に帰ると、慧玲が台所でパパイヤを切っていた。二人は土曜日にアッパー・トムソンの3ベッドルームコンドミニアムを見に行く約束をしていた。もう数ヶ月探していて、CPFも計算し、ローンも問い合わせ、慧玲はリビングの配置の参考画像まで保存していた。彼女は土曜日に行くのかと尋ねた。家明はしばらく立ち尽くし、「ちょっと待とう」とだけ言った。慧玲は金利かと思ったが、彼は首を振り、金利じゃないと言った。彼女は彼を一目見て、それ以上は尋ねなかった。結婚して二十数年、説明しなくてもわかることもある。

会社はまだ家明を解雇していなかったが、家明はもう家を買う勇気がなかった。後に経済学者はこの行動を「予防的貯蓄」と呼ぶだろう。将来の収入の不確実性が高まると、人は今日の支出を減らし、現金を残そうとする。一つの家庭の視点から見れば、これは極めて合理的だ。しかし、もし十万の家庭が同時に同じ行動をとれば、その合理性は不況へと変わる。買おうとしていた家は買わず、車はあと数年乗り、北海道旅行は十日から五日に短縮され、結局行かなくなり、冷蔵庫はまだ使えるから、うるさくても我慢するようになる。

AIによる最初の経済的衝撃は、必ずしも失業統計に最初に現れるとは限らない。それはまず、ある土曜日に発生しなかった住宅内見に現れるかもしれない。なぜなら、人が消費するのは決して今日の給料だけではないからだ。人は、明日も給料があると信じることを消費するのだ。AIが最初に揺るがしたのは、まさにこの「信じる心」だった。

三、その年の中秋節の月餅には卵黄が入っていなかった

中秋節になると、会社は相変わらず月餅を配った。以前はラッフルズホテルの減糖双黄蓮蓉で、箱は宝石箱のように凝っていた。末息子の厚載は小さい頃、家明が真ん中から切り分け、二つの卵黄がちょうど一つずつになるのを待つのが大好きだった。しかし、その年開けてみると、普通の白蓮蓉が四つ入っているだけで、卵黄はなかった。

会社のグループチャットで誰かが冗談を言った。「AIトランスフォーメーションで卵黄までトランスフォームされちゃったね」。一群の笑顔スタンプが送られ、そして皆は仕事を続けた。家明は知っていた。あの卵黄のない月餅と、机の上の人員調整（ヘッドカウント・アジャストメント）は、実は同じ一つのことの表れだった。会社にお金がないわけではない。後の利益はむしろ良くなっていた。しかし、新しい価値判断が会社に入り込んでいたのだ。

「何に金を払う価値があり、何に価値がないのか。かつて十人でできていたことが、今でも十人分の給料を払う価値があるのか。」

最初のリストに永康の名前があった。50歳、プログラムマネージャー。家明と一緒に八年間プロジェクトをやってきた。永康は決して劣ってはいなかった。むしろ非常に有能だった。彼の最も価値のあるところは、大規模組織の中でなぜ物事がフローチャート通りに進まないのかを知っていることだった。どのベンダーが金曜日の午後に「ノープロブレム」と言ったら実は最も危険なのか、どの部門が会議で最も早く了承したのに、戻ってから最も動かないのか、どのシステムが一つのフィールドを変更するだけに見えて、その下に十年前誰も触れなかったレガシーロジックが眠っているのか、彼は全てを知っていた。

これらはかつて「経験」と呼ばれ、経験が本当に価値を持つのは、他人に奪われない点にあった。その後、会議はすべて記録され、プロジェクトの履歴はすべて検索可能になり、メールやベンダーの納品物もモデルが読み取れるようになり、リスクは毎晩自動で再計算される。AIは永康の二十年分の人情世故を獲得したわけではないが、組織は初めて、かつては人間の脳内にしか存在しなかった記憶の一部を外部に取り出せるようになった。永康は賢くなくなったわけではなく、ただその希少性が低下したのである。

家明は自ら彼と話をした。HRが補償、通知期間、キャリアトランジションについて説明し終えた後、永康は怒らず、最後にこう尋ねた。「私が仕事をうまくやれなかったからですか？」家明は違うと言った。永康はさらに問う。「では、なぜ私なのですか？」家明は数秒間沈黙し、今後必要とされるスキルセットが変わると言った。

その後、彼はよくこの言葉を思い出した。ある人が一つの世界で二十年間努力し、最後まで過ちも怠けもなかったのに、誰かが彼に「あなたはこの仕事に向いていない」と言うのだ。

企業がなぜそうするのか。それは経営者が残酷になったからではない。競争が存在するだけで十分なのだ。家明が人員削減をしなければ、競合他社がする。競合他社が20％少ない人員で同じ製品を作り、コストが低ければ、値下げ、手数料増額、マーケティング強化ができる。数年後、取締役会は家明に問うだろう。なぜ競合他社はAIの生産性を利益に変えているのに、自社はできていないのか、と。家明が拒否すれば、先に去るのは家明かもしれない。新しいCEOが来れば、それでも同じことをするだろう。

現代経済が最も残酷なところは、時としてそれが最も文明的なところでもある。誰もあなたを憎む必要はなく、あなたはミスを犯す必要さえない。ただ淘汰されるのだ。悪意はなく、効率だけがある。

永康は失業後、最初の一週間は以前と同じ給料の仕事だけに応募し、二ヶ月目には15％低くても構わなくなり、三ヶ月目には25％低くても話を聞くようになった。午前2時にはLinkedInをチェックし、元同僚の昇進を確認する。午前3時には銀行のアプリを開き、住宅ローンの残り年数を確認する。預金は徐々にお金ではなくなり、時間へと変わる。あと14ヶ月、12ヶ月、10ヶ月は持つ、というように。

仕事がある人は、いつも時間が経つのが早すぎると感じる。失業した人は、時間が突然遅くなったと感じることが多い。私たちは仕事はお金を稼ぐためだと言うが、後に仕事が時間、アイデンティティ、尊厳を整理してくれることにも気づく。毎日誰かに必要とされるから、月曜日に起きる理由がわかる。仕事がなくなった後、人が失うのは給料だけではない。「自分はまだ世界の中で居場所がある」という感覚も失うのだ。

四、一つの給料が消えた後、それは他人の未来へと向かう

永康が去った後、会社の決算はむしろ良くなった。人件費が下がり、保険金支払い処理速度が向上し、ITの納品が加速し、営業利益率が拡大し、株価は上昇した。家明は会社の株式を保有しているため、彼の純資産も増加した。

彼は初めて、AI時代に特有の、言葉にしにくい道徳的矛盾をはっきりと感じた。自分が多くの人の仕事を解雇したにもかかわらず、その仕事が消えたことで、自分はより裕福になったのだ。

ある夜、彼は書斎の机に年次報告書を広げ、鉛筆で線を引き、一つの給料が消えた後、一体どこへ行くのかを知りたかった。お金が当然のように消えてなくなるわけはない。人件費が減れば、一部は利益になる。利益の一部は株主に還元され、一部は設備投資になる。設備投資はモデル、クラウドサービス、サーバー、ネットワーク機器に使われる。クラウドベンダーは受け取った金でGPUを購入する。GPUの背後にはHBM、ウェハー、先端パッケージング、半導体製造装置がある。データセンターはさらに土地、冷却、電力、新たな発電能力を購入する。

元々100円の経路はこうだった。会社が給料を支払い、従業員が家に持ち帰り、住宅ローン、食事、旅行、車、冷蔵庫に使う。しかし、最近ではますます多くのお金が別の経路をたどるようになった。会社が利益を増やし、資本がGPU、チップ、データセンター、送電網、エネルギー、資産へと流れ込むのだ。

どちらの経路もGDPを成長させるが、社会を通過する方法は全く異なる。100人が給料を受け取れば、100の消費決定が生まれる。数人の株主と一つの設備投資予算が同じ金額を受け取れば、別の経済が生まれる。そのため、将来、多くの人を困惑させる世界が出現する可能性は十分にある。株式市場は好調で、GDPも悪くなく、AIへの設備投資はさらに好調で、半導体や電力プロジェクトは忙殺されている。しかし、多くの家庭は自分たちが経済不況の中に生きていると感じている。

GDPは嘘をついていない。人々も嘘をついていない。彼らはただ、同じ数字の異なる分母の中で生きているだけなのだ。

産業革命にも似たような乖離があった。ロバート・アレンがイギリス産業革命を研究した際、「エンゲルスの休止」という言葉で、生産性と利益がまず成長し、実質賃金がすぐには追いつかない期間を表現した。機械が社会全体の生産能力を押し上げるが、生産能力は自動的にすべての人の購買力にはならない。アセモグルとレストレポは後に、自動化の側面を「置換効果」、技術が新しいタスクを生み出し、人々を再び生産プロセスに引き戻すことを「回復効果」と呼んだ。

どちらの力も発生する。問題は、それらの間には時間差があることだ。国はこの時間差を待つことができる。統計局も待つことができる。しかし、個人は必ずしもそうではない。

永康の住宅ローンは毎月やってくる。歴史の教科書が最も残酷な書き方の一つは、数十年にわたる苦痛を「労働力は再配置を完了した」という一文に抽象化することだ。

五、四つのサイクルが同時に回るとき

永康の失業から四ヶ月目、家明はクローズドの経済フォーラムに参加した。教授はホワイトボードに四つの同心円を描き、AI時代を理解するには、経済が良いか悪いかだけを問うことはできないと言った。なぜなら、経済に唯一の時計など存在しないからだ。

最も内側はキチン・サイクルで、約3～5年の在庫と短期の景気循環だ。家明はコンドミニアムを買わず、永康は冷蔵庫を買い替えず、より多くの家庭が旅行をキャンセルする。小売業者は商品の売れ行きが鈍いことに気づき、在庫を減らし、上流の注文はさらに減少する。この階層から見れば、経済は確かに冷え込んでいる。

その外側はジュグラー・サイクルで、約7～11年の設備と企業の設備投資サイクルだ。一般家庭が冷蔵庫を買わなくても、Amazon、Microsoft、Google、Meta、AI企業がGPUの購入を減らすとは限らない。むしろ逆で、遅れを取ることを恐れるほど、企業は資本を投下し続け、機械、サーバー、計算能力を購入する。

さらに外側はクズネッツ・サイクルだ。時間軸が十数年になると、問題はサーバーが十分かどうかから、電力が十分か、土地が十分か、ウェハー工場が十分か、冷却が十分か、銅が十分かへと変わる。そして、新しい発電所、送電網、データセンター、産業インフラが出現し始める。

最も外側がコンドラチェフ・サイクルだ。数十年のスケールでは、社会を真に変えるのは特定の製品ではなく、経済全体の価格関係を再編する汎用技術である。蒸気は距離の価格を変え、電気はエネルギーの価格を変え、インターネットは情報の価格を変え、AIは認知と実行の価格を変え始めている。

これらのサイクルは、同じ方向に進む必要はなく、また進むこともない。だから、ある銀行員は自分が不況の中にいると感じる一方で、トゥアスのエンジニアは忙しくて手が回らないということが起こり得る。一般市民は貯蓄を始めるが、企業の設備投資は上昇し続ける。CBDは人員を削減するが、西部の工場やデータセンターは人を募集している。これらは矛盾しているのではなく、異なる人々が異なるサイクルの中に生きているだけなのだ。

カロタ・ペレスの理論は、これらのサイクルにさらに長い意味を加える。技術革命は最初、たいてい「導入期」である。資本が先に入り、勝者が先に富み、インフラが先に構築され、古いスキルや組織は破壊され始める。その後、社会は「転換点」に達する。技術の進歩が速すぎる一方で、制度、教育、所得分配、人々の適応速度が追いつかないからだ。これらが再び接続されて初めて、技術はより広範な「展開期」に入ることができる。

これこそが、家明が後に、AIで最も恐れるべきなのはモデルが賢すぎることではなく、時間の不一致ではないかと考える理由でもある。モデルは半年ごとにアップグレードされる。学生が大学を卒業するには四年かかる。中年が新しい職業を学び直すには二年かかる。発電所の建設には何年もかかる。教育制度はさらに遅い。そして、「どのような仕事が体面とみなされるか」という考え方が変わるには、おそらく十数年かかる。

機械の時間はますます速くなるが、人の人生は加速することができない。

六、チップが軽くなるほど、世界は重くなる

お金が給料から設備投資へと流れるようになると、シンガポール西部の灯りはますます明るくなった。

AIは画面上ではとても軽く見える。ひとつのプロンプト、ひとつのチャットボックス、ひとつのクラウドモデル。知能はもはや物理世界とは無関係であるかのようだ。しかし、家明が初めて大規模データセンターに足を踏み入れた時、いわゆる「クラウド」が、結局は他人の工場に過ぎないことを理解した。サーバールームは冷たく、騒がしかった。サーバーは整然と並び、腕ほどの太さのケーブルが頭上を通り、冷却システムが絶えず稼働していた。

いわゆる人工知能も、結局は銅、光、ウェハー、HBM、先端パッケージング、変圧器、天然ガス、冷却水、送電網を経由し、そして深夜3時に電話で呼び出され、ポンプを修理に駆けつける人を経由する必要があるのだ。

知能が軽くなればなるほど、それを支える世界は逆に重くなる。

過去30年、人々は産業の最善の方向性は現実世界から離脱することだと考えてきた。軽資産、ソフトウェア、プラットフォーム、クラウド。工場、在庫、土地、エネルギーをすべて他人に任せる。AIがこの道を極限まで押し進めた後、世界は一周回って、最も重要なボトルネックが再び電力、土地、工場、設備、そして現実世界に戻ってきた。

これこそが、ホワイトカラーの失業と製造業の拡大が同時に起こり得る理由である。AIは一部のプログラマーを不要にする一方で、より多くのチップを必要とする。チップにはより多くの装置とウェハー工場が必要だ。データセンターにはより多くの電力が必要だ。電力には送電網、発電、エンジニアリング、メンテナンスが必要だ。古い仕事が消えた後、新しい仕事はもちろんやってくる。しかし、歴史が新しい仕事が自動的に失業者に降りかかることを約束したことは一度もない。

七、機械が現実世界に足を踏み入れ始める

永康は失業後、一時真剣に自家用車を使った配車サービス、いわゆるGrabのドライバーになることを考えた。この考えは非常に直感的だ。ホワイトカラーのオフィスは安全ではない。ならば現実世界へ行こう。ChatGPTはレポートを書けるが、画面から足を伸ばしてアクセルを踏むことはできないだろう？

しかし間もなく、Punggolの無人シャトルバスはニュースから日常へと変わっていった。消費者が自動運転を受け入れる論理には、技術崇拝すら必要ない。もし一台の車が少し安く、少し早く到着し、事故率が少し低ければ、大多数の人は知らないドライバーを守るために、自ら進んで十五分余計に待ち、さらに数ドル多く支払うことはないだろう。企業はコストを求め、消費者は便利さを求め、政府は安全性を求める。三つの全く異なる欲望が、最終的には同じ結果へと向かう。

ロボットも同じで、人間の代わりをするために、まず人間の形をしている必要はない。倉庫のAMRに足は必要なく、工場のロボットアームに顔は必要なく、ドローンに手は必要なく、無人車両に運転手は必要ない。労働市場の変化を本当に決定づけるのは、機械が人間に似ているかどうかではなく、一人の人間が何台の機械を管理できるかということだ。

かつては十人の人間がそれぞれ十個の荷物を運んでいたが、その後は一人の人間が十台のロボットを見守るようになった。かつては十人の警備員が十のルートを巡回していたが、その後は一つの管制室が同時に監視カメラ、ドローン、地上ロボットを見守るようになった。いわゆる「無人化」は、多くの場合、実際には誰もいなくなるわけではない。より一般的な形態は、一人の人間が十人分に拡大されることだ。生産性が上がれば、人的需要も一段階減ることになる。

永康はその後、grabの運転手にはならなかった。なぜなら、AIから運転へ逃れることは、必ずしもAIから逃れることではなく、数年後に再び出会うことを先延ばしにするだけだと、徐々に気づいたからだ。逃げるよりも、むしろ受け入れるほうがいい。最終的に彼はデータセンターに行き、最初の面接は失敗した。PUE、UPS、チラー、バスバーについて尋ねられ、多くを理解できなかったからだ。49歳で再び教室に座ることになったが、感動的な映画のような美しいシーンは何もなかった。自分より十歳以上若い人たちの方が早く答え、先生が専門用語を言うと、家に帰ってGoogleで調べなければならなかった。一方、隣のITEの学生はすでにClaudeを使っていた。

彼は後に家明に語った。最も難しいのは学習ではなく、自分が何も知らない人間であることを再び受け入れることだと。

中年の尊厳は、しばしば「知っている」という基盤の上に成り立っている。20年のキャリアは、単なる収入ではなく、世界に対する慣れ親しみでもある。転職の本当に残酷なところは、49歳という年齢で、自らこの慣れ親しみを放棄し、再び自分の無知を認めなければならないことだ。

その後、彼はなんとか仕事を見つけた。給料は2割以上下がったが、しばらくやってみると、過去の経験が完全に消えたわけではないことに気づいた。彼は依然としてベンダーを管理し、進捗を確認し、例外を処理し、システムをいつ信頼すべきでないかを判断する。ただ、過去のプロジェクトはJiraに保存されていたが、今は変圧器が本当に数十トンもあるのだ。

物理的な世界が、彼の経験に再び価値を与えたのだ。

八、答えが価値を持たなくなった後

家明が教育が変わらなければならないと本当に認識したのは、ある水曜日の夜だった。

厚載は15分で英文の作文を書き終えた。文章は素晴らしく、構成は明確で、主張は鮮明だった。家明が自分で書いたのかと尋ねると、息子は「はい」と答えた。さらにAIを使ったかどうか尋ねると、少し考えてから「少し」と言った。その「少し」とは、AIが先に彼とテーマについて議論し、いくつか質問をし、三つの構成を提示し、彼がそれを選んだということだ。書き終えた後、機械が彼の代わりに論理の穴を見つけ、彼がさらに修正した。

では、この文章は一体誰のものなのか？

かつて学校には便利な前提があった。学生が提出した答えは、その学生の能力を表すというものだ。AIが答えと能力を切り離したことで、教育は何を評価すべきかを再び模索せざるを得なくなった。

AI時代の教育は、多くの人が想像するほど楽なものではなく、むしろますます厳しくなるかもしれない。なぜなら、答えが突然安くなったからだ。以前の教育は「計算できるか」を問うことが多かったが、今後は「何を計算すべきか知っているか」がより重要になるだろう。つまり、結果を知っているだけでなく、その理由も知っていることだ。

ある人はAIに「この会社を分析して」と指示し、AIは20ページの分析レポートを生成する。別の人は、まず「私が判断すべきなのは、3ヶ月の取引機会なのか、それとも10年の価値なのか？収益成長は販売数量によるものか、価格によるものか？粗利益の改善は製品構成によるものか、会計によるものか？最大の顧客が注文をキャンセルしたら何が起こるか？どのような証拠が現れたら、自分が間違っていると認めるべきか？」と問う。

同じAIが、二人の人間の手にあるとき、同じ包丁が異なる料理人の手にあるのと同じだ。機械の能力がますます平等になるにつれて、人と人の間に真に露わになるのは、認知構造である。曖昧な問題を明確に考える能力があるか、因果関係の意識があるか、証拠の意識があるか、何が重要な変数かを知っているか、反事実を理解できるかどうか。

だからこそ、基礎知識はAIが強くなったからといって重要でなくなるどころか、むしろより重要になる。以前は知識の乏しい人が得るのは乏しい答えだった。今後は、言語は完璧で、図表は美しく、論理は完全だが、最初の仮定から間違っている答えを得るかもしれない。これは無知よりも危険だ。

だから人間には知識が必要なのだ。機械に勝つためではなく、必要な時に機械を拒否するために。「ノー」と言う能力を身につけるために。

審美眼も高価になる。1分間に100枚の画像、100曲、100個のロゴを生成できるようになれば、生産は希少ではなくなり、選択が希少になる。どの99個を削除すべきかを知っていること、なぜあるものは美しいのに俗っぽいのか、なぜある空間は豪華なのに居心地が悪いのか、なぜある文章は文法上の問題が全くないのに人間味が全くないのか。これらはかつてソフトスキルと呼ばれていたものが、徐々に生産性へと変わっていく。

機械が解決するのは可能性であり、人間が何を残す価値があるかを決める。

2029年までに、厚載の試験は姉の頃よりも複雑になっている。テイクホームエッセイは減り、口頭試問が増えた。AIは使用できるが、教師は最終的な答えだけを見るのではなく、「なぜそう問うのか」「なぜこの情報源を信じるのか」「なぜ別の答えを採用しなかったのか」「どのような証拠があれば考えを変えるのか」を絶えず問いただす。

AIが「答えは何か」をあまりにも簡単にしてしまったため、教育は最終的に、より古い問いに立ち返らざるを得なくなった。なぜそれを信じるのか？何を根拠にそう判断するのか？あなたは一体何を解決しようとしているのか？

技術は最後に、教育を再びソクラテスへと追いやったのだ。

九、能力の平等化の後、所有権がものを言う

AIは確かに大きな平等化をもたらす。ジョホールバルの小さな商人は、かつては弁護士、翻訳者、プログラマー、広告チーム、データアナリストを常時抱えることは不可能だったが、将来的には一人と数セットのエージェントで、これらの能力のかなりの部分を得ることができるだろう。普通の家庭の子供は、初めて無限の忍耐力を持つ個人教師を得ることができ、老人はAIに保険の約款を読んでもらうことができ、3人のスタートアップチームで数十億の国際ビジネスを行うことができる。

認知能力が電力のように安価に供給されるようになる。これは大きな進歩だ。しかし、能力の平等化は、富の平等化を意味しない。誰もがAIを持てるということは、誰もがGPU、データセンター、土地、ブランド、顧客、IP、株式を持てるという意味ではない。

家明はアーケイという若い起業家を知っている。会社は十数人で、エージェントがコードを書き、カスタマーサービスを担当し、広告を出し、販売リードを整理している。収入はかつての百人規模の会社に近づいている。資金調達後、アーケイの株式価値は8桁に達した。彼は金持ちになった後、まず家を買い、次に両親の家を買い替え、次に株を買い、次に友人の会社に投資した。これを嘲笑うことは何もない。人は金を失うときはまず命を守り、金があればまず金を守り、余裕ができてから理想を語るものだ。

こうしてAIが生み出した富は、もちろん社会に還流するが、その経路は変わった。かつて1000万の収入は、まず100枚の給与明細を通過したかもしれない。今では同じ金額が、まず15枚の給与明細といくつかのキャップテーブルを通過するかもしれない。金は依然としてそこにあるが、通過する手が少なくなったのだ。

だから、将来の最大の階級格差は、「AIを使えるかどうか」ではなくなるかもしれない。誰もが使えるようになる。真の格差は、誰がAIが生み出したものを所有するかという点に徐々に移っていくだろう。技術は能力を民主化できるが、所有権は自ら民主化されない。

十、0.87人の子供と、正解のない政治

AIが一部の仕事を減らし始めるのと同時に、シンガポールはもう一つの厄介な問題に直面している。人が足りないのだ。

出生率は低下し続け、高齢者は増え続けている。純粋な労働力の観点から見れば、AIとロボットはちょうど良いタイミングで現れたと言える。運転手がいなければ自動運転がある。倉庫に人が足りなければロボットを使えばいい。高齢者が増えれば介護機器がある。警察官の数が限られていても、ドローンとAIでカバー率を上げられる。

しかし、人口は決して労働力だけではない。国には家族、消費者、納税者、コミュニティ、そして次の世代も必要だ。機械は人間の代わりにタスクを遂行することはできても、国の代わりに次の世代を育てることはできない。

同時に、AI、チップ、エネルギー、ロボット産業は最も優秀な人材を必要とするため、政治は厄介な三角関係に陥る。失業したばかりの地元の中高年は、なぜ自分たちが仕事さえ見つけられないのに、外国人材を引き続き呼び込まなければならないのかと問う。企業は、こうした人材がいなければ研究所を移転すると言う。人材部門は、地元の子供たちがすでに足りないと言う。

それぞれの立場から見れば、これらの主張はどれも間違っていない。

本当に難しい政策は、善悪の間で選ぶことよりも、いくつかの正解の中で誰が先に代償を負うかを決めることにある場合が多い。政府も利益を追求し害を避ける。AIを禁止すれば資本は逃げる。完全に放任すれば、ホワイトカラー中間層の不安が野党への票となる。人材の流動性を閉ざせば、新産業は去っていくかもしれない。完全に開放すれば、地元民はこの成長が自分たちと何の関係があるのかと疑うだろう。

だから、AI時代の政治はSFのように見えることはないだろう。それは、スキルズフューチャー、賃金保険、転職補助金、CPF積み増し、児童手当、AI転換基金といった、非常に官僚的な言葉の集まりとして成長していく。一つ一つは小さく見えるが、組み合わさることで、過去200年間は問う必要がないと暗黙のうちにされていた問いに再び答えようとしている。もし生産にこれほど多くの人が必要なくなったなら、収入はどのようにして人々の手に渡るべきなのか？

訓練だけでは解決できない。かつて1000人を必要とした銀行が、AI導入後は600人しか必要としなくなったとする。1000人全員をAI対応に訓練しても、銀行が必要とするのは依然として600人だけだ。訓練は能力を解決するが、生産能力の容量の問題は解決しない。

その段階に至れば、AIはもはや主に技術的な問題ではなくなる。

それは分配の問題になる。

十一、街にたくさんの目が増えた

家明の父親が79歳の時、健康アシスタントを使い始めた。

老人は最初は信じていなかった。あのドナルドダックのような形をしたマイクロダックが医療を理解できるはずがないと思ったからだ。その後、ある夜に胸の苦しさを感じ、システムがリスクを判断して、朝まで待たずにすぐに病院に行くよう勧めた。結局、大事には至らなかったが、それ以来、彼は使う気になった。

ある日、彼は突然家明に尋ねた。この機械は、自分が何時に寝ているか、トイレに何時に行ったかまで知っているのか、と。家明は知っているはずだと言った。老人は眉をひそめ、それは良くないと言ったが、しばらくしてこう付け加えた。「でも、切らないでくれ。前に転んだ時、これのおかげで助かったから。」

家明は後に、これこそが多くの人々が未来の監視に対して抱く最もリアルな態度かもしれないと考えた。私たちは見られることを好むわけではないが、誰にも見られないこともまた怖いのだ。老人が倒れても誰も気づかないことは、プライバシーよりも恐ろしい。子供が行方不明になって見つからないことは、監視カメラよりも恐ろしい。一生の貯金を騙し取られることは、銀行が取引をもう少し監視することよりも恐ろしい。

こうして自由は、ある日突然奪われることはほとんどない。大抵は細かく分割され、そのたびに具体的な何かと引き換えられる。カメラが増えれば犯罪が減り、金融監視が強化されれば詐欺が減り、道路データが増えれば事故が減り、校内監視が増えれば保護者は安心する。

どれももっともだ。

そうして社会は別の姿になる。

さらに重要なのは、カメラが単に見るだけでなく、理解し始めたことだ。以前はカメラが記録し、事件が起きてから人が探した。その後、AIが先に異常な走行、喧嘩、遺留物、車両の軌跡、不審な行動を判断し、ごく一部のケースだけを人間に回すようになった。最初はもちろんhuman-in-the-loopで、機械が提案し、人間が決定する。しかし、機械が百回の判断で九十九回正しく、人間が一日に八百件のケースを審査しなければならないとなると、人間も徐々に変わっていく。システムを信頼し始めるのだ。

Human-in-the-loopは、いつの間にかhuman-on-the-loopになりやすい。

機械がルーチンを管理する。

人間は例外だけを処理する。

効率は上がり、公平性もおそらく高まるが、グレーゾーンはどんどん減っていく。

家明はある日、交通違反の切符を受け取った。システムは速度、位置、信号、映像をすべてリストアップしており、警察官もいなければ、議論の余地もなかった。彼の最初の反応は「公平だ」、次は「面倒だ」だった。機械による執行の最大の利点であり、最も人情味がない点は、同じことだ。それは、相手が誰かを気にしないことだ。

昔は、老人がゆっくりと道路を横断し、配達ドライバーが一時停車し、学生が家庭の事情で宿題を一日遅らせ、露店商が少しだけ場所をはみ出しても、社会はルールだけで動いていたわけではない。ルールに書きにくい何か、つまり「状況次第で、大目に見ようよ、すみませんね、まあいいか」といったものに支えられてもいた。

AIも例外を学習できるが、例外がいったんシステムに書き込まれると、それもまたルールになってしまう。

最終的に都市はより安全で、公平で、透明になり、汚職も減るかもしれないが、「誰かと話をつける」余地は縮小する。マックス・ウェーバーはかつて、現代社会は絶えず合理化へと向かい、人間は世界をますます計算可能で、管理可能で、予測可能なものにしていくと述べた。AIはこの傾向を、これまで不可能だったレベルに押し上げるかもしれない。なぜなら、過去は社会がすべてのルールを執行したくなかったのではなく、執行するコストが高すぎたからだ。

機械が執行コストを下げたことで、人類は初めて、自らが書き記したすべてのルールを真剣に執行する機会を本当に手に入れたのだ。

私たちは常に、AIがますます人間らしくなるのではないかと心配してきた。

しかし、最終的にはおそらくその逆になる。

人間社会がますますAIらしくなるのだ。

十二、2029年以降に立って、家明はようやくあの四つのサイクルを理解した

2029年になって、家明が振り返ってみると、教授が昔描いた四つの時計は理論上の遊びではなく、実際に異なる人々の人生に落ちていたことがわかった。キッチン・サイクルという最も短い時計は、買わなかったコンドミニアム、永康が二年間先延ばしにした冷蔵庫、減った旅行やレストランでの消費に落ちていた。ホワイトカラーが初めてAIの衝撃を感じた後、社会が最初に増やしたのは貯蓄だった。

ジュグラー・サイクルの時計は、会社のAI予算、クラウドベンダーのサーバー、ロボットや自動化設備に落ちていた。家庭はお金を使うのをためらい、会社は将来のコストを下げるためにより多くのお金を使う。クズネッツ・サイクルの時計は、データセンター、半導体工場、送電網、発電所、そして新しい産業インフラに落ちていた。AIはソフトウェア革命のように見えて、最終的には世界により多くのハード資産を建設せざるを得なくする。コンドラチェフ・サイクルは最も遅く、最も深い。それは労働、エネルギー、認知、土地、資本、所有権の相対的な価格を変える。

ここに至って、あの一見不可能に見える未来が成立し始める。GDPは上昇を続け、生産は増加し続けることができるが、経済はもはや同じ割合で生産に参加する人間を増やす必要がなくなる。十数人のチームで、かつて百人で行っていたビジネスができる。一人のエンジニアが数体のエージェントを率いて、かつて一つのチームが行っていた仕事を完了できる。一人の人間が一群のロボットを監督できる。

生産は減っていない。

人間は同じ速度では増えていない。

これは本来、人類が何百年もの間夢見てきたことのはずだ。私たちが機械を発明したのは、機械に人間の代わりに働かせたかったからではないのか？

問題は、私たちがその後二百年かけて別の制度を築き上げたことにある。大多数の人間は、まず生産システムが自分の労働を必要としていることを証明しなければ、収入を得ることができず、その収入を使って生産システムが作り出したものを購入する。AIは最初の一文を揺るがし始めているが、二番目の一文はまだ変わっていない。

これこそが、AI時代の最も深い矛盾だ。

機械が人間の代わりに働くことは、本来自由を意味するはずだった。

収入が依然として主に仕事から得られる社会において、それはまず失業を意味する。

同じ技術が、解放にもなり得れば、脅威にもなり得る。その違いは機械にあるのではなく、制度にある。

ペレスの言う「転換点」の真の価値は、まさにここにある。技術革命が最終的に広範な繁栄をもたらすかどうかは、技術が十分に強力かどうかではなく、社会が富、仕事、教育、時間を再配分する能力を持っているかどうかにかかっている。

2029年は結末ではない。

問題が本当に始まる場所でさえある。

十三、冷蔵庫が届いた日

永康はデータセンターで初めてまともなボーナスを受け取った後、AI株を買わなかった。まずクレジットカードを返済し、それからベスト電器に行って、あの二年間先延ばしにしていた冷蔵庫を買った。妻は長い間選んで、結局当初の予算より少し高い日本製のものを買った。一ヶ月後、彼らは北海道行きの航空券を再び予約した。

消費が戻ってきたのだ。

GDPレポートが経済回復を告げたからではなく、彼が来年も収入があると再び信じられたからだ。

すべての複雑なマクロ経済理論は、最終的にはこのような小さな場所に帰着する。人が今日お金を使う勇気を持てるかどうかは、明日を信じられるかどうかにかかっている。

その年の中秋節、永康は家明の家を訪れ、一箱の月餅を持ってきた。開けてみると、四つともすべて卵黄入りの蓮蓉餡だった。厚載は彼をからかい、トラウマがあるんじゃないかと言った。永康は言った。「昔、卵黄が入っていなかった年があってね、見るたびに思い出すんだ。」

皆笑った。

家明の父親は隣に座っており、健康管理デバイスが今日は二切れ目を食べてはいけないと警告していた。老人はそれを「おせっかいだ」と罵ったが、電源は切らなかった。厚載は部屋でAIとある課題について議論しており、翌日、先生はなぜ彼がモデルが出力した二つの答えを削除したのか尋ねるだろう。窓の外では、無人車両が停車し、配送ロボットがエレベーターを待っており、遠くでは時折ドローンの灯りが見える。

誰も「未来が来た」とは言わなかった。

なぜなら、本当の未来は決して自ら到来を宣言しないからだ。それは宣戦布告だ。未来は常にゆっくりと、音もなく日常生活に溶け込んでいく。

十四、最終的に世界を変えるのは、決してAIや機械ではない

家明は後に徐々に理解した。AIの未来について最も考える価値のある問題は、おそらく機械が欲望を持つかどうかではない。機械に欲望は必要ない。なぜなら、人類はすでに十分すぎるほどの欲望を持っているからだ。

経営者はコストを下げたい。競合他社を恐れるからだ。従業員は貯金を始める。失業を恐れるからだ。消費者は無人車両を受け入れる。お金を節約し、待ち時間を減らしたいからだ。親はAIチューターを使う。子供が負けるのを恐れるからだ。若者は半導体、エネルギー、ロボットの分野に転向する。自分のスキルが価値を失うのを恐れるからだ。高齢者は監視を受け入れる。転んでも誰も気づかないのを恐れるからだ。政府は監視カメラを増やす。治安を維持する必要があるからだ。政府は外国人材を引き寄せる。企業が遅れを取るのを恐れるからだ。同時に国内の転職を補助する。自分たちが票を失うのを恐れるからだ。

誰も密室に座って2029年の世界を設計したわけではない。

ただ、一人ひとりが自分にとってより安全で、より有利な方向へ一歩を踏み出しただけだ。

数億人がその一歩を踏み終えた時、オフィスからは人が減り、工場には機械が増え、空にはドローンが増え、道路からはドライバーが減り、学校からは画一的な答えが減り、都市には目が増え、エネルギーは高くなり、判断力は高くなり、審美眼は高くなり、所有権はより重要になり、人情のグレーゾーンは徐々に縮小していく。

これこそが、技術が世界を変える本当の方法だ。

それは人間に命令しない。

まず価格を変える。

価格が選択を誘導する。

選択が制度を形成する。

制度が最終的に生活になる。

また雨季のある日、家明はトゥアスのデータセンターの外に立っていた。海峡の方から雷がゴロゴロと近づいてくる。内部では数万枚のチップが絶え間なく働いており、あるものは人間の代わりにコードを書き、あるものはカルテを読み、あるものはロボットを制御し、あるものは監視カメラを分析し、あるものは人間が次世代の機械を設計するのを助けている。

門の外では、二十代の技術者が一人、冷却水管を点検するためにしゃがみ込んでいる。永康は少し離れたところでベンダーと話している。怡寧は数キロ離れたエネルギー管理センターで勤務中だ。父親は家で医療AIと、今夜もう一つドリアンを食べてもいいかどうか議論している。

家明はふと、この世界はロボットに乗っ取られたわけではないと思った。

ただ、値札が付け替えられただけだ。

プログラマーの一時間あたりの実行力、中年の二十年分の組織的記憶、運転手がハンドルの後ろで過ごす時間、一キロワット時の電力、一枚の土地、一つの判断、一つの審美眼、一度の人情による融通、そして人が自分の未来十年も生き続けられるという確信。これらすべてが市場に戻され、改めて問われている。「お前の値段は、一体いくらなんだ？」

彼は何年も前の、卵黄の入っていなかった月餅の箱を思い出した。当時彼らは、会社が単に卵黄を一つ入れ忘れただけだと思っていた。後にようやくわかったのだが、それは新しい世界のごく一部の片鱗が最初に現れたものだった。

産業革命は決して機械が先に社会を変えたのではなく、機械が先に価格を変えたのだ。価格が人間の選択を変え、人間の選択が企業を変え、企業が都市を変え、都市が政治を変え、政治が最終的に戻ってきて富の分配方法を決める。

いわゆる未来とは、おそらくこうしてやってくるものだ。それはある朝突然現れるのではなく、一場の雨であり、一枚の予算表であり、一度の中止された内見であり、一人の不合格になった大学院生であり、一台の後には誰も写真を撮らなくなったロボットであり、一人の子供が初めて画一的な答えがもうそれほど価値がないことに気づく瞬間であり、一人の老人が安全のために機械に自分の就寝時間を知らせることに同意することであり、一つの都市が公平のためにますます多くの例外をルールとして書き記すことである。

人類がいつか振り返った時、自分たちが眼前の一つ一つのリスクを避け、一つ一つの目先の利益を得るために、一歩一歩とそこまで辿り着いていたことに気づくのだ。

家明はその時ようやく理解した。彼らは最初から間違った問いを立てていたのだ。

本当の問題は、AIが最終的に何になるかではない。計算、実行、そして答えがますます安くなっていく中で、人類はまだ何を自分たちのために残しておくつもりなのか、ということだ。

おそらくそれは、判断であり、責任であり、美意識であり、関係性であり、信頼であり、所有権であり、現実世界への理解である。あるいは、機械がますます強力になるにつれて、むしろますます重要になる能力——自分が一体なぜそのことをするのかを知ることである。

機械はHowとWhatをますます安価にする。

その結果、人間は最終的にWhyを再学習せざるを得なくなるかもしれない。

技術の果てに、なんと哲学へと回帰する。

人間って本当にクソ面白い。

Arkham推出由“AI预测”的实体标签功能

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