AIコストの両サイドのリスクの緩和法

「AIコストの両サイドのリスク」が書かれる前に会話されたもの

AIが安価になった結果として人間の知的生産の市場価値が暴落する未来と、AIが高価になった結果として自分がAI使用料を支払うことができない立場になる未来の両方のリスクがあると考えています。このリスクを減らすために個人ができることについて考えたい。その過程で詳しい情報が必要なら聞いてください。

リスクを減らすために個人レベルで何ができるかを考える上で、大きく以下の視点が役立つと思います。

スキルアップや知識の強化

AIの原理や仕組みを学ぶ

たとえば、プログラミングやデータサイエンスの基礎に触れてみる、あるいはAIの基礎理論を知っておくことで、AIを「自分が使いやすい道具」として扱いやすくなります。

最新動向を追う際には、ビジネス的な活用事例や研究分野の話をざっくり追うだけでも「AIがどのように進化しているか」「どこに使われ始めているか」のアンテナが張れるようになります。

創造的・複雑なタスクの能力を磨く

AIが得意な「パターン認識」や「大量データを扱う作業」の領域は、相対的に人的価値が下がりやすい部分です。

一方、抽象的思考・プロジェクトマネジメント・顧客やユーザーとのコミュニケーションなど、AIの導入だけではすぐに置き換えにくい領域を伸ばすことで、AIが安価になった場合でも、人間としての付加価値を確保しやすくなります。

抽象的思考・プロジェクトマネジメント・顧客やユーザーとのコミュニケーションをチョイスしているのは面白いね

独自性を発揮しやすい領域での活動や発信

ブランドやコミュニティの構築

どんなにAIを使って生成したコンテンツが大量生産されても、人間の「個人的な視点」や「実際の経験に基づく洞察」など、個性や実績が感じられる情報は依然として求められます。

たとえば、SNSやブログ、ポッドキャストなどで、自分の経験を交えて情報発信していくと、AIに置き換えにくい「自分ならでは」の価値を築ける可能性があります。

これは「社会資本」ということばでよく言及している

知財の活用や守り方を知る

安価なAIが氾濫し、人間が生み出すコンテンツや創作物の価値が下がってしまうことを懸念している場合、著作権やクリエイティブ・コモンズなど知財保護の仕組みを理解しておくことが重要です。

必要に応じて自分の作品やアイデアをどのように扱うのか、どう守るのか、あるいはどうシェアしていくのかを考えておくことで、市場価値の暴落リスクを軽減できます。

多様な収入源やサポート体制を整える

複数のキャリアや収入ストリームを持つ

AIが安価になって自身の知的生産の価値が下がった場合でも、別の収入源を持っておけばリスク分散になります。

具体例：

フリーランスで専門性の高い業務をする傍ら、オンライン講座やコミュニティ運営を行う

本業にプラスして、小規模でもいいので副業としてアフィリエイトやコンテンツ販売を行う

公的支援やオープンソース/コミュニティAIの存在を知る

万が一、自分の財政状況や地域によって高額なAIが使えなくなる場合に備え、国や自治体、NGOなどが提供する支援策・助成金制度、あるいはオープンソースのAIツールの情報をリサーチしておくのも手です。

GitHubなどでは無料で利用できるAI関連のライブラリが多数あり、意外に高度なことができる場合もあります。

こういうパラレルキャリアの話はアーリーリタイアするのと反対だね

AI業界の動向を把握し、早めに適応する

AI関連の法規制や市場価格の動向にアンテナを張る

AIが突然有料化・高額化したり、利用規約が変わるリスクに備えて、主要なAI企業の動向や政府の規制方針のニュースは定期的にチェックしておきましょう。

「特定のAIサービスに依存しすぎるリスク」を意識し、代替ツールや複数のプラットフォームを比較して使うことも有効です。

自分に合ったAIツールや手法の発展を模索する

たとえば、自然言語処理が得意なAI、画像処理が得意なAI、機械翻訳が得意なAIなどさまざまなので、どれが自分の仕事・生活スタイルにマッチするかを探りながら使ってみると、「高性能なAIが高価になっても自分に合うオルタナティブが見つけやすい」状態をつくれます。

社会的な議論や制度設計に参加する、情報をアップデートし続ける

AI倫理やデジタル格差の問題を意識する

AIが安価になるにせよ高価になるにせよ、社会全体でどうAIを位置づけるかによって、個人への影響は大きく変わります。

デジタル格差（情報やIT資源へのアクセス格差）が進むと、一部の人が極端に不利になるシナリオもあり得ます。

意見や情報を発信し、関連コミュニティに参加する

自治体のデジタル化プロジェクトやAIの社会実装に関する意見募集が行われるケースも増えています。そうした場での情報交換や意見表明は、最終的には「利用料を下げる」などのアクションにつながる場合があります。

大学や公共図書館、NPO団体などが主催する勉強会やセミナーに積極的に参加して、情報や知識をアップデートし続けることも有益です。

まとめ

自分ならではの独自性や強みを持ち、AIの長所と人間の長所をうまく組み合わせる。

AIを「使う側」になるために必要な基礎知識を学ぶ（プログラミング、データサイエンス等）。

複数の収入源・キャリアパスを確保して、1つの収入が低下しても別の柱で支える。

コミュニティや制度、オープンソースの情報を活用して、AI導入コストの高騰リスクに備える。

社会的な議論やルールメイキングにアンテナを張ることで、AIの利用環境を整備し、格差を縮める方向に関わる。

こうした行動を通じて、AIが極端に安価になる場合の「知的生産物の価値下落」リスクと、AIが高価になり「利用料を払えない」リスクの両方に備えることができます。追加でより詳しい情報が必要であれば、具体的な分野（たとえばAI関連の勉強方法やオープンソースの事例など）を教えてください。