元OpenAIリサーチャーでありGoogle DeepMindやScale AIでの勤務経験を持つPhil Chen氏が、AI時代の職業能力において今後重要となるスキルについて提言を行っている。Chen氏は、AIモデルが明確な損失関数で定義可能なタスクにおいて飛躍的に進化している現状を指摘し、今後十年間で高い価値を持つ仕事はモデルの訓練期間内で評価・計測できない領域になると結論づけた。 これに伴いChen氏が強調する核心的な能力は問題の選定とリソースの配分である。現代では資本調達はいかなる時代よりも容易になっている一方で時間、人間関係、評判といった要素は依然として希少である。したがって初期キャリアの専門家は意味のある問題に焦点を当て限られた時間を厳格に優先順位付けする必要がある。特に過去の実績が持つ高いシグナル機能に着目し自身の成果を確実な実績を残す関係者へ伝えることの重要性を説いている。 さらにChen氏は人工超知能の出現が進んでも知識労働から人間が排除されるとは考えていない。その理由として人間のみが超知能に解くべき意味ある問題を選択し資本を配分する戦略的判断力を保持している点を挙げた。あらゆる機会が自動的に目標になるわけではないが正しい位置にいて機会を認識する眼力こそが成果をもたらす第一歩でありそれは結局のところ評判と専門性の蓄積に帰着するという。Chen氏の提言はAIによる業務効率化が進む中で人間の戦略的選択力とネットワーク構築が新たな競争優位性を決定づけることを示唆している。