現代社会では、様々な分野で専門性を求められる傾向があります。
人々は自分の得意分野を見つけ、その分野での専門性を追求することで、将来的なキャリアアップを目指しています。
しかし、専門化に頼りすぎることで、AIによって淘汰されるリスクが高まる側面も考えられます。
専門化が進んできた背景
そもそも、専門化が進んできた背景には、産業革命以降の社会の変化や科学技術の進歩が大きく関わっていることでしょう。
まず、産業革命以降の機械化によって、生産性が向上し、製品の量産が可能になりました。これにより、製造業は大量生産を行うために、作業を細分化し、従業員の専門化を進めることで、生産性を向上させることができるようになりました。これが現代の工業化社会が形成されるきっかけとなりました。
また、科学技術の進歩により、人類は新たな知識や技術を獲得することができるようになりました。特に、医療や工学、情報技術など、高度な知識と技術が必要とされる分野では、専門家による深い知識と経験が不可欠になります。このような分野において、専門家による研究や開発によって、新たな発見や技術の開発が進められ、現代社会の発展に大きく貢献しています。
さらに、国際競争やグローバル化の進展により、企業や国家はより高度な専門技術を持った人材を必要とするようになりました。これに対応するため、教育や研究機関、企業などが専門教育や研究開発に力を入れるようになり、専門化が進んでいきました。
以上のように、専門化が進んできた背景には、産業革命以降の社会の変化や科学技術の進歩が大きく関わっています。
そして、実際に専門性を高めることがキャリアにおいて重要だということはよく言われてきました。
しかし、これまでの専門化の進展が現代社会の発展に大きく貢献してきた一方で、今後のAIの進化によって専門家による業務もAIに置き換わる可能性があると考えられています。
専門化に頼ることのリスク
専門化に頼りすぎることには、大きなリスクが伴います。例えば、ある業界で専門的な知識を持つ人が、その業界が廃れてしまった場合、その人のスキルは役に立たなくなってしまいます。
現代社会において、AI技術が急速に発展する中で、専門家にしかできない業務にもAIが取って代わることが増えています。そのため、一部の専門にあまりにも特化しすぎると、そのままAIに淘汰されやすいというリスクがあります。
この理由として、以下の点が挙げられます。
- AIは専門家以上の情報処理能力を持つ：AIは膨大な量の情報を瞬時に処理することができ、膨大な量のデータを分析し、新たな知見を得ることも可能です。これに対し、専門家は限られた時間や情報を元に、経験や知識に基づいた判断を行うことができますが、AIには勝てない場合があります。
- AIはコスト効率が良い：専門家には高いスキルと経験が求められるため、人件費がかかります。一方、AIは投資した初期費用が必要であるものの、運用コストが低くなる場合があります。
- AIは汎用的に活用できる：専門家は、あくまでもその分野の専門知識を持っているため、特定の分野以外での活用が難しい場合があります。一方、AIは汎用的な技術であり、多様な分野で活用可能です。
- AIは進化する可能性がある：AIは、データ量の膨大化やアルゴリズムの進化によって、ますます高度な機能を獲得していく可能性があります。そのため、一部の専門に依存しすぎると、今後のAIの進化に追いつけなくなるリスクがあります。
以上の理由から、専門化に頼ってばかりだとAIに淘汰されやすいと言われています。一方で、AIには限界もあり、人間の持つ感性や洞察力、創造力などはAIが真似できないという強みもあります。専門家もAIと協力し、相乗効果を生み出すことが求められる時代になっていると考えられます。
現状のAIの性能においては、人間の側が「優秀な上司」としてマネジメントされる必要がありますが今後どのように発展するのかは未知数です。
まとめ
今までもてはやされてきた専門化に頼ってばかりいると、AIによって淘汰される可能性が高まります。しかし、幅広い知識を持ち、AIと共存できるスキルを身につけることで、自己のキャリアを守ることができます。自己の専門性に磨きをかけるのはもちろん大切ですが、それだけにとらわれず、時代の変化に柔軟に対応できるよう努めることが求められます。
