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AI 時代、私たちは生き残るために何をすべきか(StreamPDF 創業の所感)

2026年10月26日 · StreamPDF Team

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AI 時代、私たちは生き残るために何をすべきか(StreamPDF 創業の所感)

はじめに

AI は第四次産業革命と呼ばれている。それは誰の命を奪ったのか？

革命とは、誰かが死ぬということだ。

第一次産業革命は、18 世紀 60 年代頃に始まり、19 世紀 40 年代頃(1760-1840 年頃)まで続き、人類を農業社会から工業文明へと導き、蒸気の時代を開いた。この産業革命で傷ついたのは誰か？ プロレタリアート、農業労働者、手工業者だ。人類は初めて、他者から独立した効率的な生産手段を手に入れた。

第二次産業革命は、19 世紀 70 年代頃に始まり、20 世紀初頭(1870-1914 年頃)まで続き、人類を蒸気の時代から電気の時代へと導いた。今回傷ついたのは誰か？ プロレタリアートと中小企業主だ。人類は電力によって生産手段の効率をさらに高めた。

第三次産業革命は、20 世紀 40 年代頃に始まり、21 世紀初頭(1940-2010 年頃)まで続き、人類を電気の時代から情報の時代へと導いた。今回傷ついたのは誰か？ プロレタリアート、工業のブルーカラー、非効率な旧技術の企業だ。人類は情報のやり取りによって生産手段の効率を大幅に高めた。

第四次産業革命は、誰の命を奪ったのか？

第四次産業革命と呼ばれる人工知能は、インターネットに端を発し、急速に発展している。インターネット領域では、プログラマー、デザイナー、データアナリストなどの職種が、真っ先に傷ついた職種となっている。

ChatGPT のリリース(2022 年 11 月 30 日)から数えて、世界のテック業界の解雇の波は止まらなかった。解雇統計サイト Layoffs.fyi のデータによると、わずか数年の間に、世界で 65 万人以上のテック従事者が解雇され、2600 件以上の解雇事件に及んだ:

  • 2023 年、26.3 万人が解雇され、史上最高記録を更新。Google が 1.2 万人、Microsoft が 1 万人、Amazon が累計 2.7 万人、Meta が 2022-2023 年の間に累計 2.1 万人、Salesforce が 8 千人を解雇。同年、IBM は AI が担える約 7800 のバックオフィス職の採用凍結を発表。
  • 2024 年、15.2 万人が解雇され、1 日平均約 780 人が職を失った。Intel が 1.5 万人、Tesla が 1.4 万人、Cisco が 1 万人超を解雇。同年、Duolingo は外部委託の翻訳者の 10% を AI に置き換えた。
  • 2025 年、AI が初めて公然の解雇理由になった。Intel がさらに 2.2 万人、Microsoft が 7 月に 9 千人、Amazon が 10 月に 1.4 万人を解雇し、内部書簡に「AI はインターネット誕生以来最も変革的な技術」と記した。同年、Salesforce は AI カスタマーサポートで約 4000 人のオペレーターを置き換え、オンライン教育企業 Chegg は受講生が ChatGPT に大量流出し、22% の解雇を余儀なくされた。
  • 2026 年、解雇はさらに激しさを増した。Oracle は 3 月に最大 3 万人の一括解雇を発表し、同社史上最大規模となった。Dell は 1.1 万人を解雇。Meta は 4 月に 8 千人を解雇し、これが「AI 効率」によるものだと明言した。Block の創設者 Jack Dorsey は従業員の 40% 近くを直接解雇し、AI がより多くのタスクをこなせるようになったと述べた。10 月時点で、2026 年の累計解雇者は 20 万人近くに達し、1 日平均 1000 人を超え、過去どの年よりも多い。

さらに興味深いのは、自社の従業員を解雇したこれらの企業が、まさに過去最高の売上を記録し、株価の最高値を更新し続けている企業だということだ。解雇後の 2023 年、Meta の株価は 150% 以上上昇した。ウォール街は本物の金ですべての CEO に告げた: 解雇 + AI の物語 = 株価上昇。ここから、解雇はもはや企業が危機に陥った信号ではなく、AI を受け入れた勲章となった。

これは単なる解雇の波ではなく、革命だ。切り捨てられた職種は戻ってこない。

これまでの三度の産業革命とは異なり、過去三度の産業革命には、どれにも人間の脳という最後の砦があった。人類の知性は、過去三度の産業革命においていずれも代替不可能だった。しかし、この第四次産業革命は、人類の知性そのものを代替しようとしている。

もちろん、幸運なことに、機械は知性を代替できても、責任を負うことはできない。機械に責任を負わせることはできないのだ。さらに皮肉なことに、このように責任を負えない機械であっても、仕事を頼めば、回答ごとに token の代金を払わなければならない。

AI の発展の未来は、一体どうなるのか

誰にもわからない。OpenAI、Anthropic、Google などのトップ企業でさえ、現時点で AI の未来がどう発展していくかを判断できないと私は信じている。しかし一つ確かなことがある。プロレタリアートの労働者は、AI の波の中で再び傷つくだろう。

もし AI が本当に人類の知性を代替し、共産主義社会へと向かうなら、UBI が新しい社会基盤となるだろう。では、市民の権利はどこから来るのか？ 社会労働から切り離された人類の権利は、一体どう計算するのか？ AI に隷属された人類は、社会的権利を持つべきだろうか？

目下の社会に話を戻そう。TikTok などのタティテインメントに洗脳された人は、社会的権利を持つべきだと思うだろうか？

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この悲観的なテーマの中には、一つの幸運な事実が隠れている: AI は人類の知性を代替できるが、社会の生産力を消費することはできない。

あらゆる生産の終点は消費であり、経済の本質は閉ループだ: 人々は働き、給料を受け取り、その給料で自分が生産したものを買い戻す。過去三度の産業革命では、機械が代替したのは体力であり、代替された人々は新しい職へ移り、給料をもらい続け、消費し続け、閉ループが途切れることはなかった。しかし今回、AI が代替するのが知性そのものなら、代替された人々は次の仕事を見つけることが難しくなるだろう。給料がなければ、誰が AI の生み出した商品を消費するのか？ AI は飯を食わず、旅行せず、家も買わない。

UBI がこれほど真剣に議論されるのはこのためだ: それはユートピア的な福祉の幻想ではなく、この閉ループに延命を施す現実的な選択肢なのだ。しかし UBI の金は、結局のところ AI が創出した富から来なければならない。では、分配権は誰の手にあるのか？

私は、AI は必ず物理世界に入り込み、大量の労働者の職を代替すると信じている。UBI が本当に到来したとき、私たちは AI に隷属されていると言えるのだろうか？

私たちは一体何をすべきか、生き残るために

AI の思考と人間の思考は、同じものだろうか？ 私の感覚では、同じだ。人間の脳は何億ものニューロンのシナプスに頼り、次の行動を判断し、次の言葉を決定する。本質的に、それは推論ツールだ。そして現在、人間と AI の最大の違いは記憶だ: 人間の脳は数十年、百年に及ぶ経験と知識を記憶し、凝縮できる。AI にはまだそれができない。

しかし AI は本当に強すぎる: 記憶の仕組みは制限されながらも、誕生した時点ですでに膨大な知識を記憶している。これは人間にはできないことだ。人間は生まれてから、十数年の訓練を経て、ようやく一人前の人間になる。

私は信じている。いつか AI の記憶力も大幅に向上するだろう。

しかし、AI の生み出したものは信頼できるのだろうか？ 自問してみてほしい: あなたは今コードを書くとき、AI が生成したコードを一行ずつレビューしているだろうか？ ほとんどの人はしていない。しかしそれは、あなたが AI を信頼しているからではなく、AI の産出量の桁数が、人間のレビュー能力の境界をすでに超えてしまったからだ。これは仕方のないことだ。特にインターネット領域では、これは許容できる。インターネットは毎日無数のページを生み出しており、有用なものもあれば、無用なものもある。しかし現実生活と物理領域のエラーへの許容度は、インターネットよりはるかに低い。これこそ、インターネットが AI 爆発の領域となった理由だ。

では、物理世界において、人類には何が残されているのか？

前の結論に戻ろう: AI はあらゆるものを生成できるが、責任を負うことはできない。そして責任を負うことの具体的な形が、レビューだ。現実世界はインターネットと違い、エラー許容度が極めて低い: 橋梁の設計図、薬品の処方、財務報告、法的文書——あらゆる産出の背後には、必ず責任追及できる人間が立っていなければならない(AI の首を斬っても何の役にも立たないからだ)。AI が生成を独占したとき、人類ができ、そしてしなければならないことは、それを検証し、その結果に署名することだ。私は、AI の行為と産出をレビューすることが、未来の労働者階級に残された唯一の仕事の選択肢だと考える: 私たちは生産者から、レビュアーへと変わるのだ。

しかしレビューは生成よりはるかに難しい。AI のミスは往々にして完璧に正しく見える。それより多くを知っている人だけが、そのミスを見抜ける。つまりレビューには専門的なスキルと長時間の訓練が必要であり、すべての人ができることではない。

もう一つの道は、一つの領域を深く掘り下げ、AI があなたを必要とするほど深く潜ることだ。AI の知識は平均的だ: 広く浅く、データが密な場所では出色の成績を見せるが、データが疎な領域の深部では、真顔で間違う。私がよく知る PDF を例に取ろう: 仕様書は千ページ近く、実世界の異形な文書は千奇百怪で、AI の書いた解析コードは完璧に見えるが、エッジケースに触れた途端に崩壊する。一方、PDF.js のソースコードを読んだことのある人なら、一目で問題の所在がわかる。

この道の歩き方は双方向だ: 内向きには、AI を研究助手として使い、長時間の対話を通じて領域の深部を探索する。外向きには、学んだ知識をツールにパッケージ化し、他の AI に提供する。その時、あなたはもはや AI の競争相手ではなく、AI の目と手足となる。あるいは、その領域における AI のレビュアーとなり、上の道に戻る。

まとめ

率直に言って、AI は普通の人にとって恐ろしいものだ: 人間は十数年の学習を経てようやく一人前の人間になるが、AI は生まれた時点ですべてを持っている。過去三度の産業革命で、人類は知性によってすべてを守り抜いた。今回、知性そのものが革命の対象となった。

革命とは、誰かが死ぬということだ。しかしどの革命も幕を閉じた後、生き残った人々は新しい生産手段の上に立つ。今回、私がその上に立ってほしいのは、AI を隷属させることを学んだ私たちであり、AI に隷属された私たちではない。

私について: StreamPDF の創設者。PDF 領域と AI 領域に深く携わっている。本記事は AI の協力で作成され、本人が校正し、内容に責任を持つ。

最近 PDF.js のソースコードを深く読んでいる。興味があればシリーズ記事をどうぞ

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