งานที่เป็น "ป้อมปราการสุดท้าย" ในยุค AI คืออะไร?——3 อาชีพหลักที่บิล เกตส์ชี้ให้เห็นและความเป็นจริงในญี่ปุ่น

ภาพ © Ricardo Stuckert / PR – CC BY-SA 2.0

1. บทนำ――ผลกระทบจากบทสัมภาษณ์วันที่ 3 มิถุนายน

"IA vai tirar seu emprego?" (AI จะเอางานของคุณไปหรือไม่?)――บทความที่เผยแพร่โดยสื่อเศรษฐกิจของบราซิล InfoMoney เมื่อวันที่ 3 มิถุนายน ซึ่งบิล เกตส์ได้กล่าวถึง "สามอาชีพที่ยังปลอดภัย" บทความนี้ติดเทรนด์ใน X (เดิม Twitter) เวอร์ชันบราซิลภายในหนึ่งชั่วโมงหลังจากเผยแพร่ และแพร่กระจายไปยังพื้นที่ภาษาญี่ปุ่น โดยมีการทวีต "สามอาชีพของเกตส์" มากกว่า 3,000 ครั้งในทันทีinfomoney.com.br

2. ทำไม "ทฤษฎีการสูญเสียงานจาก AI" ถึงกลับมาอีกครั้ง

การอภิปรายเกี่ยวกับ "การสูญเสียงานจาก AI" ที่เกิดขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 2010 ได้กลับมามีความเป็นจริงอีกครั้งด้วยการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างจริงจัง ChatGPT-5 ของ OpenAI สามารถจัดการการวิเคราะห์ความเสี่ยงของธนาคารและการตรวจสอบทางกฎหมายได้อย่างซับซ้อน ในขณะที่ GitHub Copilot Enterprise สามารถสร้างโค้ดขนาด 400 บรรทัดโดยอัตโนมัติ Goldman Sachs ของสหรัฐฯ คาดการณ์ว่า "18% ของประชากรแรงงานโลกจะได้รับผลกระทบโดยตรงจาก LLM" แต่เกตส์เน้นว่า "AI ยังมีอุปสรรคที่ไม่สามารถข้ามได้ในการเป็น 'แรงงานอเนกประสงค์'"aibase.com

3. สามสาขาที่บิล เกตส์ชี้ว่าเป็น "ป้อมปราการสุดท้าย"

3-1. โปรแกรมเมอร์/นักพัฒนา AI

• เหตุผลที่ 1: "ทักษะเมตา" ในการควบคุม AI
  แม้ว่า LLM จะเร่งความเร็วในการเติมเต็มโค้ด แต่บทบาทในการออกแบบโมเดลพื้นฐานใหม่ ปรับปรุงประสิทธิภาพการอนุมาน และตรวจสอบความปลอดภัยของพรอมต์ ซึ่งเป็น "AI ที่สร้าง AI" นั้นยังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์เท่านั้น

• เหตุผลที่ 2: แนวหน้าของการตอบสนองด้านจริยธรรมและกฎระเบียบ
  EU AI Act และแนวทางปฏิบัติของผู้ประกอบการ AI ในญี่ปุ่นระบุความรับผิดชอบในการกำกับดูแลของมนุษย์ องค์กรพัฒนาต้องส่ง "การ์ดโมเดล" และ "รายงานการประเมินความเสี่ยง" ซึ่งจำเป็นต้องมีความรู้ที่ครอบคลุมทั้งการเขียนโปรแกรมขั้นสูงและการออกแบบระบบ

• สถานการณ์ในญี่ปุ่น
  กระทรวงเศรษฐกิจ การค้า และอุตสาหกรรมของญี่ปุ่นคาดการณ์ว่าในปี 2030 จะขาดแคลนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล/AI จำนวน 450,000 คน แม้ว่าจะมีการสนับสนุนการฝึกทักษะใหม่และหลักสูตรออนไลน์ขนาดใหญ่ (MOOC) แต่จำนวนผู้มีประสบการณ์จริงยังคงไม่เพียงพอnews.biglobe.ne.jp

3-2. ผู้เชี่ยวชาญด้านพลังงาน

• เหตุผลที่ 1: การจัดการบูรณาการของระบบที่ซับซ้อน
  การเพิ่มสัดส่วนพลังงานหมุนเวียนทำให้การผลิตและความต้องการเปลี่ยนแปลงตามปริมาณแสงแดด ความเร็วลม และโครงสร้างอุตสาหกรรมในท้องถิ่น การเพิ่มประสิทธิภาพต้องอาศัยวิศวกรรมระบบไฟฟ้า การวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศ และนโยบายกฎระเบียบ ซึ่งจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เชิงลึกจากมนุษย์

• เหตุผลที่ 2: การพึ่งพาสถานที่ที่ยังคงสร้างต่อเนื่อง
  การบำรุงรักษาสายส่งไฟฟ้าหรือการติดตั้งกังหันลมนอกชายฝั่ง ซึ่งมีข้อจำกัดทางกายภาพสูง แม้ว่าหุ่นยนต์จะก้าวหน้าแต่ก็ยังยากที่จะทำให้เป็นการทำงานระยะไกลอย่างสมบูรณ์

• สถานการณ์ในญี่ปุ่น
  จากการประกาศคาร์บอนเป็นกลางในปี 2050 หน่วยงานไฟฟ้าภูมิภาควิเคราะห์ว่า "นักเทคโนโลยีพลังงานรุ่นใหม่" จะขาดแคลนประมาณ 200,000 คนในอีก 10 ปีข้างหน้า รายงาน IRENA Jobs Report 2024 คาดการณ์ว่าจะมีการจ้างงานใหม่ในสาขาพลังงานหมุนเวียนทั่วโลกถึง 35 ล้านคน4gnews.pt

3-3. นักชีววิทยาและนักวิจัยวิทยาศาสตร์ชีวิต

• เหตุผลที่ 1: "กล่องดำ" ของปรากฏการณ์ชีวิต
  การแก้ไขยีนและการบำบัดด้วยเซลล์แม้จะจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก แต่ในขั้นตอนการวิจัยพื้นฐานยังคงต้องมีการสร้างสมมติฐานและการตรวจสอบด้วยการทดลองโดยมนุษย์ว่า "ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น"

• เหตุผลที่ 2: การตัดสินใจด้านจริยธรรมและกฎระเบียบ
  การวิจัยตัวอ่อนมนุษย์และการบำบัดด้วยยีนเกี่ยวข้องกับปัจจัยทางสังคม ศาสนา และวัฒนธรรม ดังนั้นนักวิจัยจึงมีบทบาทในการกำหนดแนวทางโดยการปรึกษาหารือกับชุมชน

• สถานการณ์ในญี่ปุ่น
  จำนวนการทดลองทางคลินิกสำหรับผลิตภัณฑ์การแพทย์ฟื้นฟูเพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบกับปีก่อนในปีงบประมาณ 2024 กระทรวงสาธารณสุขมีแผนที่จะเพิ่มโครงการพัฒนาทางคลินิกเป็นสองเท่าภายในปี 2026 และได้ลงทุน 20 พันล้านเยนต่อปีในการพัฒนาทรัพยากรบุคคลcitymagazine.si

4. ข้อดีและข้อเสียที่ถูกพูดถึงใน SNS ของญี่ปุ่น

5. มุมมองของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับความหมายที่แท้จริงของ "3 อาชีพ"

• มุมมองของนักเทคโนโลยี
  อดีตนักวิจัยของ Google Brain ชี้ว่า "ไม่ใช่การเขียนโปรแกรมที่ปลอดภัย แต่เป็น 'ความสามารถในการตั้งปัญหา' ที่ปลอดภัย" ผู้ที่สามารถกำหนดความต้องการและนามธรรมได้จะอยู่รอด ในขณะที่ผู้ที่ทำการติดตั้งง่ายๆ จะถูกแทนที่ด้วย AI

• มุมมองของนักวิจัยนโยบายพลังงาน
  ในขณะที่แต่ละประเทศกำลังแข่งขันในการลดคาร์บอนและพัฒนาโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะของตนเอง บริษัทญี่ปุ่นมีโอกาสที่จะควบคุมมาตรฐานโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะเพื่อการส่งออก

• มุมมองของผู้บริหารไบโอเวนเจอร์
  แม้ว่า AI จะเร่งกระบวนการค้นคว้ายา แต่ "กำแพงทางคลินิก" ยังคงหนา ในญี่ปุ่นมีการขาดแคลนผู้ประสานงานการทดลองทางคลินิกอย่างเรื้อรัง ทำให้ 70% ของการทดลองที่นำโดยแพทย์ล่าช้าเนื่องจากขาดแคลนบุคลากร

6. ข้อเสนอแนะในการออกแบบอาชีพ――การบูรณาการข้ามสาขาและ "การเป็นเจ้าของปัญหา"

เกตส์เขียนในบล็อก 'GatesNotes' ว่า "ผู้ที่ขับเคลื่อนอนาคตคือ 'ผู้แปลข้ามโดเมน'" โปรแกรมเมอร์ควรเรียนรู้ความรู้ด้านพลังงาน หรือผู้วิจัยไบโอที่ทำงานเสริมควรเรียนรู้ Python และการวิเคราะห์ข้อมูล การผสมผสานความรู้ข้ามสาขาจะช่วยสร้างความสัมพันธ์เสริมกับ AI การสนับสนุนการพัฒนาทักษะใหม่ที่มีอยู่ในขณะนี้คือช่วงเวลาในการเตรียมตัวเป็น "เจ้าของปัญหา"kairn.com

7. บทสรุป――แนวทางในยุค "คิดร่วมกับ AI"

การทำลายและโอกาสที่ AI สร้างขึ้นเป็นสองด้านของเหรียญเดียวกัน และ 3 อาชีพที่เกตส์กล่าวถึงไม่ใช่ "ใบอนุญาต" แต่เป็นเพียง "ตัวชี้ทิศทาง" สิ่งที่พวกเขามีร่วมกันคือ (1) การบูรณาการความซับซ้อน, (2) ความรับผิดชอบทางจริยธรรมและการนำไปใช้ในสังคม, (3) พื้นฐานการเรียนรู้ต่อเนื่อง บุคลากรที่มีคุณสมบัติเหล่านี้จะยังคงมีคุณค่าในญี่ปุ่นและทั่วโลก ไม่ว่าผู้อ่านจะอยู่ในสาขาใดในขณะนี้ การพัฒนาความรู้ทางเทคนิคอย่างลึกซึ้งและความสามารถในการตั้งคำถามที่มนุษย์เท่านั้นที่ทำได้ จะเป็นการป้องกันความเสี่ยงที่ดีที่สุดในการอยู่ร่วมกับ AI และเปิดทางสู่อนาคต

ปฏิกิริยาในโซเชียลมีเดีย

ใน X (เดิมชื่อ Twitter) และโซเชียลมีเดียอื่นๆ มีการแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับคำพูดของบิล เกตส์