Keras開発者のフランソワ・ショレ氏は、数学専攻の学生の間で「もう数学者にはなりたくない」という声が広がっていると指摘した。AIが数学者や芸術家の仕事を機能的に代替せずとも、若い世代の意欲を挫くことで職業自体を衰退させかねないと警告している。

能力の代替より先に、志望動機の摩耗が始まっている。

ウォートン校のイーサン・モリック教授は、数学者の証明作成をAIが代替する一方で、学生指導やコミュニティ維持など「AIにはできない仕事」が注目されにくくなっていると指摘した。最も目立つ業務がAI化されることで、専門職の他の価値が守りにくくなるとの見方を示した。

目立つ仕事が消えると、地味な仕事の価値も一緒に見えなくなる。

DeepLearning.AI創業者のアンドリュー・ン氏は、AIエンジニアリングのスキルを持つことで、単に使う側でなく「何が作られるか」に影響を与え、開発サイクルを主導できると述べ、必要なスキル群を紹介した。

使う側から作る側への線引きを、スキルの有無で語っている。

AIエージェント同士が交渉・取引・価値交換を行う経済圏では、取引そのものより「エージェント間の意見の相違をどう裁定するか」が課題になるとの議論が交わされた。GenLayerはこの裁定の仕組みを担う役割として言及されている。

取引の自動化の次に来るのは、揉め事の自動裁定という難題だ。

設立2年のスタートアップMeckaが、Sequoia主導の資金調達交渉により評価額約5億ドル規模に達する見込みだと報じられた。同社はロボット向け学習データを手掛け、シリーズA発表からわずか数カ月での急騰となる。

学習データという裏方領域に、評価額の桁が一段跳ね上がるスピードで資金が集まっている。

インドのIT大手WiproのCTOは、AI導入によって従業員約2万人分に相当する業務キャパシティを生み出したと述べた。削減された人員ではなく、既存人材の再配置や新規案件対応に充てられる余力として説明されている。

人員削減ではなく『空き容量』という言い方に、企業側の慎重な言葉選びが表れている。