何十年もの間、私たちはキャリアの地位について、暗黙の了解に基づいて仕事をしてきました。ホワイトカラーがトップ、ブルーカラーが下。専門サービスが肉体労働よりも上位。知識労働が肉体的なスキルよりも上位。

その階層構造は劇的に再編されようとしています。AIによって最も置き換えられやすい職種は、製造業やサービス業ではなく、いわゆる「名誉ある」知識労働の職種です。弁護士、管理職、アナリスト、マーケターといった職種です。

一方、配管工、電気技師、看護師、エステティシャン、理学療法士など、物理的な存在、手先の器用さ、人と人との関わりが求められる職業は、より安定し、より価値が高まり、より尊敬されるようになります。

確かに、これらの一部は最終的にはロボット工学の脅威にさらされるかもしれません。しかし、ロボット工学の進歩は生成型AIよりもはるかに遅く、たとえ追いついたとしても、人間に任せた方がよい仕事は常に存在するでしょう。

「子供にプログラミングを教えなさい」が絶対確実なアドバイスとされていたのは、それほど昔のことではありません。しかし今やChatGPTは数秒で機能的なコードを吐き出すことができるようになりました。

これまでの移行は数世代にわたって行われ、自然な離職を通じて労働力の段階的な適応が可能でした。農家の息子が工場労働者になり、工場労働者の娘がオフィスワーカーになることもあり得ます。AIは、かつては数世代を要していたことをわずか数年で実現しています。蒸気機関が「主流」になるまでには約50～70年かかりました。自動車が米国で普及率20%に達するまでには15年かかりました。

世界中で6,000万から7,500万ものホワイトカラー職がAIによる即時の破壊に直面していると読んだことがあります。パラリーガル、アナリスト、ライター、アシスタントといったこれらの職種は、知識経済の基盤を形成しています。2030年までに世界中で8億から10億もの職が自動化されるとの予測もあり、「先進国では職場の業務の40～50%が、現在の技術で既に自動化可能」とのことです。

ほとんどの大学は、もはや存在しない職業のために学生を訓練し続けています。ビジネススクールの4分の1未満がカリキュラムをAI関連に本格的に改訂し、AIツールの研修を正式に計画している企業はわずか14%です。一方、卒業生の70%近くが、就職前にAIの活用方法を学んでおけばよかったと答えています。これは単なるギャップではなく、教育と経済の現実の間にある大きな隔たりなのです。

AIはすでに大卒者の失業率の上昇を引き起こしています。企業はGPT-4を見て、大卒者向けの制度やインターンの採用を縮小しました。そして今、O3、Gemini 3.5、そしてSonnet 3.7が登場しています。そして12ヶ月も経たないうちに、今日では1時間以上かかるタスクを確実に完了できるモデルが登場するでしょう。

結局のところ、人々があなたのコンテンツをシェアしないのは、それが彼らの状況に合っていないからです。彼らの脳に届いて、彼らが達成できる可能性があることを示していないのです。

1本の動画がヒットするまでに、30～40本のYouTube動画を投稿しました。以前は再生回数が2～3千回程度でしたが、1本の動画がヒットすると、すべての動画が10万回を超えるようになりました。今投稿している動画は、たとえヒットしなかったとしても、成長期を迎えれば必ず注目されます。

10 回投稿してやめてしまったら、これがどのように機能するのかまったくわからないことになります。

チャットが大きくなりすぎたら、新しいチャットウィンドウを開いてください。 本当にこれが最適です。AIのコンテキストウィンドウには制限があります。チャットが大きくなりすぎると、以前の内容をすべて忘れてしまい、パターンやデザインも忘れてしまい、不適切な出力が生成されてしまいます。そんな時は、新しいチャットウィンドウを開いてください。新しいウィンドウを開いたら、作業していた機能についてAIに簡単な説明と、作業していたファイルについて伝えてください。コンテキストは非常に重要です。

Googleは反トラスト法廷で、歴史的に成功を収めてきた検索エンジン事業を守るために戦っている。裁判の様々な段階で、Appleの有力幹部が何度か証言台に立ち、概ねGoogle側に立った。

AppleとGoogleが足並みを揃えているのが奇妙に思えるなら、覚えておくべき数字がある。200億ドルだ。これは、GoogleがSafariのデフォルト検索エンジンにするための収益分配契約の一環として、GoogleがAppleに毎年支払っている金額だ。