この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Verifiability
AIの進化がもたらす“第2世代のソフトウェア革命”を考える
AI技術の進化は、これまでのIT史において例を見ないほどのスピードで進展しています。
今回ご紹介する記事「Verifiability」では、テスラAIの元ディレクターであり、著名なAI研究者であるアンドレイ・カーパシーが、「AIは電気や産業革命にも例えられるが、より本質的には“新たなコンピューティング・パラダイム”である」と語ります。
彼はAIの本質を「デジタル情報処理の自動化」と定義し、従来の手作業のプログラミング（Software 1.0）と、AIによって“書かれる”プログラム（Software 2.0）を対比させて、今まさに起きているパラダイムシフトを鋭く解説しています。
「検証可能性（Verifiability）」がすべてを決める——記事の主張をピックアップ
この記事の最重要キーワードは間違いなく「verifiability（検証可能性）」です。
カーパシー氏は次のように述べています。
“In this new programming paradigm then, the new most predictive feature to look at is verifiability. If a task/job is verifiable, then it is optimizable directly or via reinforcement learning, and a neural net can be trained to work extremely well. It’s about to what extent an AI can “practice” something.”
（新しいプログラミングパラダイムにおいて最も予測力のある特徴は「検証可能性」である。もしタスクや仕事が検証可能であれば、それは強化学習などで直接的に最適化され、ニューラルネットは非常にうまくトレーニングされる。“AIがどの程度うまく『練習』できるか”という問題なのだ）
加えて、彼は検証可能な環境の前提として
– リセット可能である（何度でもやり直せる）
– 効率的である（多くの試行ができる）
– 報酬構造がある（自動的なフィードバックが得られる）
という3条件を挙げます。
これらの条件が揃った仕事は、恐ろしいほど急速にAIによる自動化が進むというのが、氏の主張です。
なぜ「検証可能性」がAI時代の成否を握るのか——解説
①検証できればできるほど、AIは無限に“練習”できる
AIの強みは“トライ＆エラー”をデジタル空間で猛烈に繰り返せることです。
たとえば、盤面ゲームや数学パズル、プログラミング課題といった“正答が明確でやり直し可能な課題”は、理論上何億回でもAIがシミュレーションできます。
例として囲碁AI「AlphaGo」を思い出してください。
盤面は完全にリセット可能、プレイするたびに明確な勝敗が得られ、膨大な試行錯誤ができる。
結果として、AIは人間トップ棋士を打ち負かすほどに進化しました。
この記事の言葉で言えば、囲碁のような分野はまさに「verifiabilityが高いタスク」だと言えます。
②“検証不能”な仕事こそ残される——AIフロンティアの“ギザギザ”な境界線
逆に、「評価も報酬設計も自動化しづらい」仕事、たとえば
– 視点や文脈依存性が高いコンサルティング／アート
– 法律や政治のような背景や機微を要する判断
– 空気を読んだコミュニケーションや即興的な創造的作業
これらはAIにとっての検証可能性が著しく低い。
なぜなら、成果物の良し悪しを即時かつ機械的に判定する仕組みがないか、判定基準自体が曖昧なためです。
そのため、AIのブレイクスルーはお化けのように一気に進む領域と、なかなか進まない領域…つまり「進捗のギザギザ」が生じると、カーパシー氏は指摘しています。
人とAIの“競争と共存”から見えてきた実像——現実の具体例で読み解く
AI技術の現状を見るにつけ、カーパシー氏の主張は確かに現実に根ざしていると感じます。
たとえば、プログラミングや動画自動判定の分野（「math, code, amount of time spent watching videos, anything that looks like puzzles with correct answers」）は記事でも言及されている通り、すでにAIが人間の熟練者をしのぐケースが続出中です。
一方で、「context and common sense（文脈や常識）」が要求される複雑な意思決定や、
“creative, strategic”——つまり創造的かつ戦略的な働きに関しては、AIの自動化は依然遅れています。
実社会の職業で考えると――
– 経理や契約書の一次精査、デジタルタスクやコーディングはAI化が著しい（＝検証可能性が高い）。
– 逆に、経営者や経営企画といった「人間のカンと直感」「過去データにない決断」「複雑な利害調整」が問われる部分はAI自動化が難しい（＝検証可能性が低い）。
この傾向を知ることで、「どんな仕事がなくなり、どんな仕事が次世代に残るか？」という視点が得られるでしょう。
今後の社会設計・キャリア設計へ——筆者の考察と批判的視点
AI自動化は「ゲームのルール」を変えるが…歪みへのケアも不可欠
カーパシー氏が「Software 2.0」という言葉で象徴したとおり、AIは“自動練習と自動検証に強い環境”のみ、爆発的に強くなります。
これはテック業界では常識に近いですが、社会全体、特に将来的な職業教育や人材開発においては危機感が足りないと感じます。
一方で、「とにかくverifiabilityの高い仕事・学習ばかり重視せよ」という振り切った発想には注意も必要です。
なぜなら“検証可能性”の外側にも、社会の維持や価値創出に必須な仕事が数多くあるからです。
- 人間らしいコミュニケーション
- 「答えのない問い」を扱う学問やビジネス
- 芸術、社会運動、リーダーシップ
こういった「定型化できぬ不確実性」「多様で流動的な価値」を尊ぶ社会的インフラの重要性は、AIが進化しても失われません。
むしろ全自動型AI社会が進むほど、“検証不能な価値”への再評価がすすむと筆者は考えます。
「AIに置き換えられるべきか、AIを使い倒すべきか」両輪の視座が人間には必要
AIに得意なタスクは積極的に自動化し、その上で
1. 検証不能な仕事で人間独自の能力を活かす
2. AIの枠組みで定量化できる部分を創出・発見する、または評価の設計を手伝う
この両輪こそが「AI時代に生き残るための実践知」になると筆者は確信します。
また、検証可能性の中間領域——「ある程度は機械評価できるが最後の詰めは人間が担う」
といったハイブリッド職種・働き方も今後大きく増えるはずです。
まとめ：“検証可能性”で社会の地殻変動を読み解く
本記事で紹介した「Verifiability」は、「AIと仕事の未来」という巨大なテーマに鋭く切り込む内容でした。
要点はシンプルです。
AI時代の仕事は「検証可能性」で自動化リスクや成長のスピードが決まる。
自動的な評価と再試行ができる領域ほどAIによって塗り替えられ、逆に「評価自体が曖昧」で「リアルな文脈とセンス」が問われる領域はAIが苦手とし、ここに人間らしさと新しい価値創出のチャンスが眠っている、ということです。
この「verifiability思考」は、職業選択だけでなく、教育・組織デザイン・法律・倫理等、あらゆる分野でヒントとなります。
読者のみなさんも、「自分の時間をどう使うか」「どの分野に力を入れるか」という判断に、この“検証可能性”という視点を加えてみてはいかがでしょうか？
世界がどう変わろうとも、“人間しかできない価値”の探求は、AI時代だからこそ輝き始めています。
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