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世界にはいろいろな分野の学者がいます。
機械学習モデルやデータサイエンス、データアナリティクスを研究する私自身は、chatGPTさんによれば
データ科学者
計算機科学者
に当たるようです。
…なんだかしっくり来ませんが、きっと時の流れとともにしっくりくるようになることを祈ります。
実は今、AI企業でとある領域の学者さんが求められているらしいのです。
もちろん、 AIモデルの改善とAIを使ったサービスを提供しているAI企業では
統計学者
数理科学者
情報科学者
の需要は間違いなくあります。
基幹となるサービスがなければ、ビジネスは成り立ちません。
それらだけではなく、最近になって「経済学者」が求められているのだそうです。
なぜでしょうか。
その理由は、AIをどうやって使えば経済的か？を調べているから、でした。
OpenAIは今年、「OpenAI Economic Research Exchange」という新たな取り組みを発表しました。
https://openai.com/index/economic-research-exchange-request-for-proposals/
これは、経済学者や政策研究者、社会科学者と連携し、AIが社会や経済に与える影響を共同で研究するためのプログラムです。
では、なぜ「経済的か」を調べる必要があるのか。
その理由はシンプルで、「すごいAI」だけではもはや競争に勝つことができなくなってしまったためです。
もちろん、ChatGPTが登場した当初、その性能に多くの人が驚き、AI研究者だけではなく多くの人が注目し、膨大な数の人が利用するようになりました。
そしてここ数年、生成AIは驚くべき速度で進化しています。
それこそ、リリース当初のChatGPTが足元にも及ばない程の性能向上がなされています。
（当時のAIでは、画像の出力も思うようにはできませんでした。）
かつての「翻訳」といった需要のように、仮に企業が特定の作業をAIで置き換えたい、ということを考えているのだとすれば、AIの性能向上が導入数の向上につながるはずです。
ですが現在、多くの企業が直面している課題は大きく変わりました。
「AIを導入すると、組織はどう変わるのか。」
「どのような仕事が変わり、どのような能力がより重要になるのか。」
「生産性は本当に向上するのか。」
「雇用や賃金にはどのような影響があるのか。」
こうした問いに答えるには、コンピュータサイエンスだけでは十分ではありません。
経済学や組織論、社会科学の知見が欠かせなくなっているのです。
AIそのものの性能だけでなく、全体への影響も評価する必要がある。
これは、人材採用や育成で、その人個人の力だけでなく組織への影響を考えることに似ているのかもしれません。
AIがエージェントとして「業務」をこなすようになった今日のこの頃、AIが与える影響を考えなければいけないのは、必然の流れであるようです。
P.S.
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