AI に代替される可能性を拒否した研究者の体験談

今年年初、南アフリカにおける農業労働を再構築する人工知能（AI）などの技術について博士号を取得した私は、学術界でのキャリアを築く準備ができていました。学生に教える研究を指導し、次世代の学者たちを育てる姿を想像していました。

しかし、最初のオファーは大学からではなく、リクルーターからのものでした。彼らは私に、評価テストの設計や学部生への教育、論文採点といった業務を行う AI システムの訓練を依頼しました。つまり、過去 10 年間に私が培ってきた知識すべてを AI に移譲するよう求められていたのです。

面接を受けることにしました。なぜ、長年の歳月をかけて習得したスキルを AI モデルに教えることに応じるのかと疑問を持つ方もいるでしょう。その答えの一部は、南アフリカにおける社会経済的な現実にあります。提示された役職の報酬は 1 時間あたり 600 ランド（約 37 ドル）でした。一方、同国の最低賃金は 1 時間あたり 30.23 ランド（約 2 ドル）であり、2026 年第 2 四半期における若年層の失業率は 47.4% に達していました。

生計を立てる機会と、将来的に自分と競合する可能性のある技術を手伝うという原則が衝突したとき、あなたはどうしますか？私だけがそのトレードオフを考慮したわけではありません。

生計を立てる機会と、将来的に自分と競合する可能性のある技術を手伝うという原則が衝突したとき、あなたはどうしますか？

AI が将来的に自分の仕事を奪うシステムを、人々が訓練するケースが増えています。高度なスキルを持つライターが低賃金で AI 生成文の「人間味」付けや編集を請け負う一方、インドでは廃棄物分別作業員や溶接工らが、1 時間あたり 250 ルピー（約 2.6 ドル）という低賃金で頭部にスマホやカメラを取り付け、日常の動作を記録しています。このデータは、まさにこれらの労働者が頼りにしている仕事を奪う人型ロボットの訓練に利用されています。

廃棄物分別作業員と私では給与水準が全く異なりますが、本質的には同じ仕事を行っています。つまり、人間の知識や判断力を機械へ移転させることです。もしこれが AI 経済の決定的な特徴となった場合、アフリカは大きなリスクにさらされることになります。同大陸の AI 導入率は世界でも最低レベルの一つで、労働年齢人口における導入率は世界の平均である約 18% を下回る国がほとんどです。南アフリカ共和国はわずかに上回っており、導入率は 23% です。

しかし、この大陸には世界で最も若い人口が住んでおり、広範な失業、低賃金、緩やかな経済成長予測という環境の中で、高度に教育された専門家のプールが増え続けています。AI 企業にとっては、西洋社会よりも相対的に低いコストでアフリカの専門家から専門知識を引き出すインセンティブが存在します。

現在、アフリカ出身の教育を受けた人材が対象となる AI の仕事は、長年ケニアやナイジェリアなどへアウトソーシングされてきたデータラベリングやデータ注釈の業務とは異なります。求められるスキルも当然違います。私は単に知識を移すためだけでなく、教室での学びと学部生への指導を通じて培った「判断力」そのものを提供するためにスカウトされたのです。何千時間もの学習を通じて、私は学部課程において本当に重要な概念が何かを見極め、エッセイを評価する方法、暗記と真の理解の違いを区別する方法、そしてなぜある学生に 75% を与えるべきで 60% ではないのかという理由付けを学ぶことができました。AI は私が知っていることを単に学習するのではなく、私がどのように判断を下してきたかを学習することになるのです。

私たちの人格や職業の基盤となる判断力を機械に委ねることは、私たちにとって何を意味するのか？

ホワイトカラーの職業には、裁量権が重要な要素として定義されているものが少なくありません。弁護士は法的判断を、医師は臨床判断を、教師は教育的判断を下します。こうした知識は、単にルールを適用するのではなく文脈を読み解くことに依存するため、自動化することは難しい、あるいは不可能だと考えられてきました。だからこそ、Outlier、Mercor、Surge といった AI プラットフォームが、医師や弁護士、エンジニアの採用を積極的に進めているのです。

私の採用プロセスには人間は一切関与していませんでした。45 分間にわたる面接は AI が行い、その後、強みと弱みに関するフィードバックがメールで送られてきました。従来はこの判断は人間が行うものでしたが、現在は AI がその役割を担い、誰を採用するかを決めています。私に面接を行った AI は、評価の一部を再受験するよう提案しました。私はそれを受けず、採用活動からは撤退しました。

私の決断が信念に基づいたものであるかのように語りたいところですが、実際にはそうではありません。私がこの技術の構築に関わることで自分の仕事が奪われることを恐れたからといって、その理由を明確に説明できるわけではありません。私自身も、なぜこのような違和感を覚えているのか、まだ完全に理解できていませんし、今なお格闘している問いに対する答えも見つかっていません。私たちの人格や職業を定義する判断力を機械に委ねることの意味とは何か？私たちはこれらのシステムにどのような判断を教え込んでいるのでしょうか？公平さや善、倫理観を教えることはできているのか、そして真に 文脈を理解 する能力を身につけさせているのか。

なぜ私がAIのトレーニング業務から離脱したのか、いまだに明確な答えは出ていません。時が経てば、その理由もより深く理解できるかもしれません。それまで私は、学生を教えるための学術職を探し続け、AIの開発には携わりません。