どの労働者がロボットに置き換えられるのでしょうか?最新のアルゴリズムが答えを教えてくれる

インテリジェントロボットの将来について考えるとき、人々が最初に尋ねる質問は、「ロボットによってどれだけの職業が失われるのか？」です。答えが何であれ、2 番目の質問はおそらく次のようになります。自分のポジションがそれらの中に含まれないようにするにはどうすればよいでしょうか?

最近、科学誌「サイエンス・ロボティクス」に新たな結果が発表され、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）のロボット工学の専門家とローザンヌ大学の経済学者が、これら2つの疑問に対する答えを示しました。

研究者らは、ロボットの能力に関する科学技術文献と雇用・賃金統計を組み合わせることで、近い将来に機械によって実行される可能性が高い既存の仕事のどれかを計算する方法を開発した。さらに、研究者らは、これらの高リスク職業を、リスクが低く、再訓練が最小限で済む仕事に移行するための推奨事項を提供する方法論を設計しました。

その結果、ランク付けされた1,000の職業のうち、「物理学者」は機械に置き換えられるリスクが最も低く、「食肉処理場の作業員と食肉加工業者」は置き換えられるリスクが最も高いことがわかった。一般的に言えば、食品加工、建設、メンテナンス、採掘などの仕事は最もリスクが高いようです。

第四次産業革命：労働者とロボットの競争

ロボット工学と人工知能 (AI) は、第 4 次産業革命の中心にあるとよく言われます。これらの分野における継続的な進歩により、従来のロボットよりも自律的、器用、安全に人間社会のあらゆる側面に参加できるロボットが誕生しています。

インテリジェントシステムは、囲碁のような非常に複雑なゲームなど、かつては機械には不可能と思われていたタスクでも人間を上回っています。これらの進歩は、高性能コンピューティング、モノのインターネット、新素材における同様に重要な進歩と相まって、すでに製造業やサービス業に明らかな影響を及ぼしています。

したがって、今後数十年で、人類の経済および生産システム全体が大規模な変革を経験することが予想されます。

(出典: Pixabay)

多くのアナリストは、この革命が全体的な生産性と成長にプラスの影響を与えると予測しているが、雇用への潜在的な影響が大きな注目を集めている。ロボット工学と人工知能は、現在人間が行っている多くの作業を自動化し、経済の多くの分野で人間の労働の必要性を減らすことが期待されています。

表面的には、これは何も新しいことではありません。繊維および農業部門の機械化、製造業への産業用ロボットの導入、サービス部門のコンピュータ化など、過去の自動化の波は、当初は労働力を増加させましたが、後になって人間の雇用に対する需要を劇的に減らしました。実際、過去の自動化の波では、機械が主に低スキルで手作業の反復的な仕事で人間に取って代わりました。

第四次産業革命の社会的影響は大きく異なるものになると予想されており、ロボット工学と人工知能の次の波は、関連する認知的要素や創造的要素を含む中・高技能の仕事や、これまで自動化の影響を受けなかった手作業の職人技を必要とする分野にも影響を及ぼすとみられている。

(出典: Pixabay)

生産性と全体的な経済成長への影響は長期的には依然としてプラスになる可能性があるが、移行は痛みを伴う可能性が高い。

これまでの研究では、ロボットによって自動化される仕事の数が予測されてきましたが、そのほとんどは音声認識や画像認識、金融ロボットアドバイザー、チャットボットなどのソフトウェアロボットに焦点を当てていました。さらに、これらの予測は、仕事の要件やソフトウェア機能の評価方法によって大きく変動する可能性があります。

「この最新の研究では、AIソフトウェアだけでなく、手作業を行う真にインテリジェントなロボットも考慮し、何百もの作業において人間とロボットの能力を比較するシステムを開発した」と、EPFLのインテリジェントシステム研究所所長ダリオ・フロレアーノ教授は語る。

機械に置き換えられるリスクを測定します。もしも？

ほとんどの仕事が機械に置き換えられるリスクを予測するために、研究者らは、ロボット工学の専門家によって定期的に改訂されている欧州委員会の戦略文書である「ロボット工学に関する欧州H2020多年度ロードマップ（MAR）」を調査した。 MAR は、現在のロボットに必要または将来必要になる可能性のある数十の機能を、操作、洞察、知覚、人間との相互作用などのカテゴリに分類して説明しています。

MAR は、現在のロボットに必要な、または将来のロボットに必要な可能性のある数十の機能を、操作、洞察、知覚、人間との相互作用などのカテゴリに分類して説明しています。

次に研究者らは、「技術成熟度レベル」（TRL）と呼ばれる技術開発レベルを測定するよく知られた尺度を使用して、論文、特許、ロボット製品の説明を調べ、ロボットの能力の成熟度を評価した。

（出典：EPFL）

人間の能力については、研究者らはO*netデータベースに頼った。これは米国の雇用市場で広く使われているリソースで、約1,000の職業を分類し、それぞれの職業で最も重要なスキルと知識を網羅している。

O*net リスト内の人間の能力と MAR ドキュメント内のロボットの能力を選択的に照合した後、チームは、既存の各職業がロボットによって実行できる可能性を計算できます。

たとえば、人間がミリメートルレベルの動作精度で作業する必要があるタスクは、ロボットが非常に得意としており、その能力に対して最も高い TRL を持つことになります。仕事にこれらのスキルが十分に求められる場合、批判的思考や創造力などの能力が求められる仕事よりも自動化される可能性が高くなります。

自動化リスク指数（ARI）が計算され、1,000の職業についてランク付けされた結果、「物理学者」は機械に置き換えられるリスクが最も低く、「肉屋と精肉加工業者」は最も高いリスクに直面していることが示された。

図 | 5 つの職業の自動化リスク指数 (出典: Science)

図 |さまざまな業界の自動化リスク指数（出典：サイエンス）

その後、研究者らは、特定の職業について、自動化のリスクが大幅に低く、必要な能力と知識の点で元の仕事にかなり近い代替の仕事を見つける方法を作成し、それによって再訓練コストを最小限に抑え、職業転換を実現可能にしました。

「今日の社会が直面している主な課題は、自動化にどう対処するかだ」と、この研究の共同リーダーであるローザンヌ大学の教授ラファエル・ラリヴ氏は語った。 「私たちの仕事は、自動化のリスクが高い労働者に詳細なキャリアアドバイスを提供すると同時に、以前の仕事で習得した多くのスキルを再利用して、より安全な仕事に移れるようにする。このアドバイスにより、政府は自動化の波に対処できるよう社会がより強靭になるよう支援できる。」

このアプローチが現実世界でどのように機能するかをテストするために、研究者らは米国労働省のデータを使用し、アルゴリズムの推奨に基づいて何千もの転職をシミュレートしました。その結果、このアプローチにより、高リスクの職業に就いている労働者が、比較的低コストの再訓練を受けながら、中リスクの職業に転職できることが実際に判明しました。

研究者らは、政府はこの手法を使って、自動化のリスクにさらされている労働者の数を測定して再訓練政策を調整することができ、企業は自動化の拡大にかかるコストを評価でき、ロボット製造業者は自社製品を市場のニーズに合わせて調整でき、一般の人々は雇用市場で自らを再配置する最も容易な道筋を特定できると述べている。

最終的に、研究者たちは新しい方法とデータを、何百もの職業が自動化に置き換えられるリスクを予測し、最小限の再訓練で回復力のあるキャリアの転換を推奨するアルゴリズムに変換しました。

(https://lis2.epfl.ch/resiliencetorobots で公開アクセス可能)

上の図からわかるように、学者がロボットに置き換えられるリスクはかなり高いです...

参考文献:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abg5561

https://actu.epfl.ch/news/how-to-compete-with-robots/

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