Web3 担当者が「AI 代替不安」に直面: パニックにならないでください、仕事を失うことはできません、仕事を辞めることはできません

**AI と Web3 の微妙な関係は、競争と協力によってのみ説明できます。 **

資本の観点から見ると、AI のストーリーは Web3 のストーリーよりも明らかに美しく、実用的であるため、ChatGPT の登場により、当初の Web3 資金の流入が AI 分野に簡単に移管され、AI の代替関係が容易になります。資本がはっきりと見えます。しかし、市場の観点から見ると、常に注目を集めている Web3 はその機会を放棄するつもりはなく、多くのプロジェクトが AI の名のもとに Web3 を統合しようとしています。 Web3 のシェルはカメレオンのようなもので、メタバースから AI への変更はツイートするだけです。

Web3 の従業員にとって、この関係はさらに複雑です。彼らは、機械が仕事を代替するのではないかと心配しています。また、機械なしで自分の仕事が代替されるのではないかと心配しています。Web3 に残っているのは、あらゆる種類の不条理な模倣と疑似概念だけです。そして労働者の描写はほとんどありません。

マクロな視点で見ると、機械の出現以来、機械と人間を取り巻く存亡の危機は止まらず、人間は自分よりもはるかに賢いものを生み出すことができるが、同時にそれを恐れることになる。人間の知恵、同じ種族ではない人々に抵抗するのは潜在意識の本能でもあります。

**そして、Web3 という人間の貪欲と欲望を鮮明に体現する分野では、この対立は激化するばかりです。 **

Web3 の従業員は AI に取って代わられるのでしょうか?この疑問を念頭に置いて、著者は AI を使用している業界の 4 人の従業員にインタビューしました。さまざまな職種で、長期的には AI が自分の仕事に取って代わり、変革をもたらすと信じて悲観的な意見を表明する人もいれば、AI にはできないことを強調して反対する人もいます。人間の陰謀については、意見は若干異なりますが、インタビュー対象者は、複雑な人間性との戦いにおいて AI が優位に立つことは決してありえないと一致して信じています。

**AIですら理解が難しいWeb3では、少なくともワーカーとして使うのは安全なようです。 **

01. 「AI が保証できるのは正しいプロセスのみです」 - 小規模資産管理資産運用会社 Ivan 氏

資産運用機関に勤務するイワン氏は、ある意味上級社員といえるが、主な仕事内容は保管、付加価値、運用といったファンド周辺の一連の作業であり、どちらかというとコントロールに近い。取引を監視し、取引によって引き起こされる可能性のあるリスクポイントを特定し、効果的に介入することです。彼の観点からすると、AI は人々が抱えている問題を特定することが難しいため、彼の仕事に影響を与えるのに十分ではありません。

私の仕事は、機関投資家の資産運用に携わっており、運用を通じて資産価値の向上とリスク管理を実現しています。この職に就く前は、地方銀行でリスク管理の仕事をしていましたが、業務内容としては、実は両者に質的な違いはなく、リスク管理では監視や早期警戒が重視されるのに対し、オペレーションではリスク管理が重視されるという点が違います。付加価値のあるニーズもあります。

ChatGPTの登場後、上司は業務効率化のためにChatGPTの使い方を学ぶ必要があると述べたり、いわゆるプロの質問者に研修を依頼したりしていましたが、強制的なものではないので、私の知る限りでは、使用頻度は実際には使用していません。 **しかし、これは ChatGPT が使いにくいとか、単に批判されているということではありません。私たちの業界にとって、AI が人間の仕事を代替することは困難です。 **

非常に単純な例として、当社の大規模な B エンド顧客の多くはほぼ数百万ドルを送金しますが、AI が資金の背後にあるプロセスや陰謀を洞察するのは難しいため、AI 承認を使用するリスクは明らかです。それは表面的には単なる大金かもしれませんが、その背後にはマネーロンダリング、流通、詐欺などが複雑に絡み合っている可能性があります。これは実際には銀行とよく似ており、非常に自動化されたプロセスに見えますが、各ノードは銀行のミドルオフィスやバックオフィスの人力によって 1 つずつ確認されており、数部門、場合によっては十数部門が稼働しています。このお金の周りで。

相対的に言えば、小売顧客は自動化の度合いが高く、時折行われるウィッチ、ダブルフラワー、その他の羊毛摘み作業のバックグラウンドで AI が自動的に識別することはできますが、完全に AI に任せることはできません。銀行カードを申請するときと同じように、最後のステップでアカウント マネージャーに現地に来て本人確認を行うよう依頼することがよくあります。 **AIがプロセスを通じて人間をテストするのは難しいため。 AI はプロセスが正しいことを確認するだけで済みますが、人間の問題を特定できるのは人間だけです。 **金融業界全体を見てみると、デジタル化により効率化が進み、さまざまな複雑なシステムが存在するにもかかわらず、依然として肉体労働が主流であり、お金に関わるものはすべて人間に対して責任を負わなければならない、ということは歴史上何度も起こってきました。 。

でも、AIは全く役に立たない、絶対に駄目だとおっしゃいましたが、そうでないと巨人は開発に力を入れないでしょうし、私の例で言うと、Paperwork社はAIが動きたくないときにAIを使って、磨き上げて修正していきます。また、誰もが置き換えられると考えている割り当てや契約は、それほど単純ではないことにも言及したいと思います。それらはすべて、法務および財務担当者によって 1 つずつ承認されたテンプレートです。重要。

02. 「より重要なのは、AIが将来何ができるかです」 - アイリスコンテンツメディア編集者

私はコンテンツメディアの編集職に就いていますが、一般的にAIに取って代わられる可能性が最も高い職種の一つと考えられています。一般に、GPT などの AI は、私たちの日常業務で比較的一般的に使用されています。特に業界が不況で皆のオリジナリティが日に日に低下していく中で、翻訳やニュースキャプチャーなどの業務をAIで完結させることで大幅な効率化が可能になります。

当初の方向性では、原稿の内容要件に応じてAIの役割も異なりますが、ワープロに関してはGPTの能力が依然として非常に高いため、草案の基本的な概要は基本的に同じです。業界の性質上、多くの専門用語を理解したり、人々の読書習慣に適応したりするには依然として限界があるため、複数の角度から手動で調整する必要があります。詳細な原稿と AI の相関関係は比較的弱いです。詳細な原稿は個人的な現地訪問や調査に関するものであり、AI で代替するのは困難です。原稿を作成するために AI にデータが供給されたとしても、その効果は貧乏になるだろう。

GPT のわずかに低いバージョンのパフォーマンスはさらに不十分です。同僚が GPT3.5 を使って原稿を書きました。2021 年以降のデータがないため、最新のデータを同僚に分割して入力してもらい、学習してもらいました。丸 1 日試した後、ようやく原稿を公開しましたと、ほとんどが正解でしたが、中には荒唐無稽な内容もあり、ランダムな幻覚もあり、最終的には大幅に変更されるか、廃案になるかのどちらかです。もちろん、これは私たち個人の質問能力の欠如によるものでもあります。

質問に戻りますが、AI は人間に取って代わると思いますか? **ある程度はそうなると思いますが、おそらく今できることは限られているように思えますし、誰もが同意しませんが、より重要なのは、将来何ができるかということです。 AI より強力な学習能力を持つ人は誰もおらず、AI の新たなブラック ボックス構成を理解できる人は誰もいません。つまり、継続的な深層学習と分析を通じて、特定の段階でよりインテリジェントな機能を備えた AI が出現することになります。 **コードファーマー、編集者、その他の文化産業の従事者など、反復的な性質を持つクリエイティブな仕事は、早期に置き換えられる可能性があります。このタイプの仕事は創造的ですが、その性質は学習が容易で反復的でもあります。利用可能なテキストがある限り、学習という点では、AI は間違いなく人間よりも速く動作するため、人間はより多くの想像力を解放する必要があります。

**あらゆるテクノロジーの進歩を振り返ると、常に代替される仕事が存在します。これはテクノロジー革命によってもたらされるツール革命であり、これは元に戻すことはできません。ラッダイト運動は歴史の脚注にすぎません。 **現在、弱気相場以降、同社は社員の40％を解雇し、編集部の人員もさらに減っていますが、これはAIと関係があるのでしょうか？

私自身も、これまで以上に外出の機会や人脈の蓄積などに気を配り、仕事のより核となる部分、AIには代替しにくい部分を見つけられるよう頑張っていきたいと思います。どう考えてもAIがリンクに触れることは難しい。

03. 「法的および倫理的リスクは避けられません」—ビビアン暗号弁護士

**実際、この疑問は拡大することができ、伝統的な分野において、AI は弁護士に取って代わることができるのでしょうか?私個人としては、それは不可能だと考えています。法律の仕事は人を相手にするものであり、それに伴う法的・倫理的リスクは避けられないという単純な理由からです。 **

たとえば、訴訟では、弁護士は当事者から提供された情報を機密に保つ責任と義務がありますが、これは多くの場合、傍観者の善悪によって定義されるのではなく、事件に関与する当事者によって定義されます。同センターでは、弁護士は、国家の安全を脅かす行為に関与しない限り、自分の情報を秘密にしておく必要があります。 AIの公共性により、これは困難であり、与えられた情報を任意に他の相談者に送信することさえできてしまうが、これは明らかに弁護士の職業倫理に反する。

同様に、法律相談などの非訴訟レベルでも、AI弁護士はより非人間的な行動をするようになるだろう。当事者の本当のニーズや隠された意味を認識することは難しく、多くの民事訴訟では、たとえ当事者に過失があるとしても、当事者の協議の中心は、当事者の利益をどのように守るかということになります。しかし、このような要求をAIが理解することは難しく、リスクを合理的に回避する方法を尋ねると、すべてを話せと言われたり、場合によっては降参させられたりする可能性があるため、現時点ではAIが対応できるのはせいぜい一部です。明確に既知の質問があり、回答が確立されている問い合わせや、プライベートではないデスクワークを行う場合、制限は明らかです。 **

もう 1 つ注目すべき点は、AI が機械幻覚を引き起こす可能性があることですが、これも司法サービス従事者にとってはタブーです。少し前に、同僚の何人かがその穴を踏んだことがありました。米国のレビドー＆オーバーマン法律事務所の弁護士は、紛争において AI を活用した文書を提出しましたが、裁判官は、一部の訴訟は実際には存在しないと認定しました。その会社は裁判所に虚偽の情報を提供したとして出入り禁止となり、5,000ドルの罰金が課せられた。虚偽の情報は弁護士法違反であり、弁護士業務においても禁止されているルールですが、現在に至るまでAI幻想は解決されていません。

Web3 では、上記の制限はさらに強化されます。 Web3 は非常に混沌とした変化の激しい業界であり、近年、国内外の法規制の導入や整備が進んでいますが、民事・商事の分野では仮想通貨はまだ新しいものです。さまざまな場所で、認識は均一ではありません。新しい概念が頻繁に登場するこの分野では、弁護士として AI を使用すると、ステーブルコインなど、より複雑な問題が生じるだけです。各地域の規制は大きく異なります。香港では、この分野はまだ空白ですが、シンガポールとヨーロッパでは、すでに紹介済み 規制計画について、AIに質問しても的を絞った回答を得るのは難しい。

また、仮想通貨業界に携わる弁護士は高度な資格を有しており、仮想通貨業界への深い理解に加え、金融サービスの監督や証券に関する強力な法的能力も求められ、裁判所と当事者の間の橋渡し役としての役割を果たす必要があります。ノイズがあるとそれが難しいので、机上の調べ物や文章作成などの作業はAIである程度は補えると思いますが、代替には程遠いです。

04. 「排除は単なる自然な社会法則です」 - レオ開発者

実はこの問題は数年前からAlpha Goですでに発生しており、自動プログラミングソフトも次々と登場していましたが、今回はChatGPTの驚異的な性能により界隈をパニックに陥らせました。

もしこの質問が昨年より前に行われていたら、私は彼らを交代させないと断言しただろうが、今では一部のプログラマーが交代させられる危険にさらされていると考えるかもしれない。 AI の利点から判断すると、AI は現在、配列/文字列や動的プログラミングなどの少し難しい技術的問題に対処できますが、繰り返しのコード生成、ドキュメントとアノテーション、テストなどの一般的な問題についても一定の機能を備えています。

「日常業務では、私も Github Copilot を使用しています。私は一人ではありません。GitHub は以前、調査を実施しました。500 人の開発者のうち、回答者の 92% が、仕事やその他のタスクを完了するために AI コーディング ツールを使用していました。」プロジェクトです。 AI ツールを使用する理由は他にもありますが、実際に効率が向上するからです。私たちの仕事は基本的に機械語と人間の言語の翻訳です。特定の繰り返しのタスクが多くあります。これらのタスクにおいて、AI が採用するチェーンコールのパフォーマンスは比較的良い。

**しかし、開発者にとって、核となる能力はプログラミング ロジックです。最も困難なノードは、単純なプログラミングではなく、要件を構築することです。この分野では、AI はまだ完全なエンジニアリング能力を備えていません。 **

実際のソフトウェアエンジニアリングでは、カスタマイズされた要件に従ってコードが記述されますが、この複雑な関係の中で、モジュール間の相互作用の客観的法則、技術的背景、製品自体を学習したデータベースから AI が発見することは困難であるためです。データの種類は通常、機密です。これは、ビジネスの抽象化、モデリング、アーキテクチャの点で AI を人間と比較するのが難しいことを意味します。さらに、AIにはコードのセキュリティや知的財産権などの問題もあります。

一方、従来のインターネットと比較すると、Web3 はフロントエンドとバックエンドのアーキテクチャに分散された違いがあり、最も直感的にわかるのは、スマート コントラクト コードがリリースされた後、開発者は単純にパッチを適用して更新することができないことですが、Web3 は、 「お金の問題です。感受性が高い人にとって、人を離れるという選択肢は多くの現実的な問題を引き起こすでしょう。サークル内では、地元の犬のプロジェクトもどこでも見られます。そして、匿名性が人々を不安にさせることがよくあります。」

業界ではよく「問題がなければ中央集権的な組織に行くべきだ。問題があれば中央集権的な組織に行くべきだ」と冗談が言われますが、このプロセスでは何はともあれ、人自身が非常に重要です。しかし、プログラマ業界の立場からすれば、今後、AIを使えないプログラマやCRUDなど限られたツールしか使わない低レベルプログラマは淘汰されるのが当然の社会法則です。 **

05. 結論

機械とのパフォーマンス競争では、生身の人間が不利になることがよくあります。したがって、Web3 に限らず、さまざまな面で機械が人間に取って代わるというのはナンセンスではありません。

しかし、人間の脆弱な本性が存在するからこそ、人間集団が形成する複雑なネットワークとその中の精神的なつながりは機械が侵入しにくく、それが人間そのものにもフィードバックされるのです。

将来的には、自分自身の人間性を守り大切にし、創造性を解放し、鉄筋コンクリートの都市の森を歩くゾンビにならず、最終的にはAIの栄養源にならないことがより重要になるかもしれません。