雇用主はAIを採用し、従業員を捨てなければならないという大きな圧力を受けています。投資家とCEOは、コストを削減し、利益を高めるための幻想を持っています。すべてのCIOは、競合他社に追いつくためにAI計画を策定する必要があります。 AIエージェントが主導する革命への夢はどこにもあります。
しかし、リーダーたちはまだ来ていない未来を受け入れるために急がなければならないと感じてはいけません。注意すべき理由はたくさんあります。以下は9つです：
「専門家」の予測はしばしば大きく間違っていました。ノーベル賞の受賞者であり、AIの先駆者であるGeoffrey Hintonは、2016年に「人々は現在、放射線専門の教育を中止する必要があります。しかし、10年後に放射線専門医が交換されたことはほとんどありません。 Googleの共同創設者であるSergey Brinは、2012年に無人車が2017年までどこでも普遍化されると約束しました。その約束から14年が経過した今日（そしてエロン・ムスクの以来、多くの自動車）完全自律車は、天候の良い少数の都市でのみ利用可能な限られた実験のままです。
Big Techは、自分が人工一般知能を作ったと信じたい。それは本当ではありません。技術CEOがハルマゲドンの雇用について警告するとき、実際にそのようなことが起こる場合に備えて自分の基地を保護することもできますが、やはり彼らはただ会社の価値を高めたいと思うかもしれません。彼らが作るすべての予測を塩の卵として受け入れます。
雇用への影響に関して、AIの巨大企業の数字は彼らの主張を支持しません。アントロピックの最高経営責任者（CEO）は雇用の終わりを警告してきましたが、アントロピックの最近の研究では、認識と現実の間のギャップが明らかになりました。同社は、金融、建築などの分野でAIができることに対する大きな可能性を期待しています。しかし、「観測されたAIの範囲」（実際の世界で起こっていることの良い表現）と呼ばれることは、理論的到達範囲の面白いほど小さな部分を構成しました。彼らがAIができると想像するものとAIが実際にすることには光年差があります。
現在のAIは「ギザギザ」です（あるものには上手ですが、他には良くありません）。これは人間を完全に置き換えることができないことを意味します。 AIは間違いなく一部の労働者の生産性に役立つかもしれませんが、AIがうまくいっていても、モデルとエージェントは愚かな間違いを犯すことが多く、その一部は検出するのが困難です。そして仕事は仕事ではありません。 AIが人の業務の一部を遂行できるとしても、その人の業務をすべて遂行できるという意味ではありません。
現在、AIモデルは依然として言語を越えるのに苦労しています。いくつかのホワイトカラーの職業には単語だけが含まれていますが、多くの場合、画像、チャート、図、青写真、地図などを解釈する視覚的な理解が必要です。 AIがすべての仕事に代わっていることを想像するのは簡単です。特にAIを一種の魔法で考えるなら、さらにそうです。しかし、現在のAIが強みと弱点を持つツールであることに気付いたら、技術が一部の職業の労働者を置き換える可能性が高いだけで、他の職業の労働者を置き換える可能性がないという点（そして単に人間の雇用を増やすことが多い）を実現し始めます。単純に見えるカスタマーサービスのような分野でも、結果はしばしば残念です。リモート労働指数は、インターネットを介して完全に実行できるタスクに焦点を当てており、実際にAIエージェントが適切に完了できるタスクは4.5％未満であることがわかりました。
ほとんどの肉体労働は現在、AIができるレベルをはるかに超えています。 AIが配管工、大工、自動車整備士、看護師、家の掃除人、森林管理人、シェフ、家電製品の修理工、庭師、または他の多くの職業をすぐに置き換えることを期待しないでください。
AIによって引き起こされた多くの解雇は実際にAIに関するものではありません。最近、fintech Blockで一括解雇が発生した場合がこれに該当する可能性があります。一部では、株式が急落した後、投資家の信頼を取り戻そうとするCEO Jack Dorseyの努力としてみました。多くの場合、AIは実際に財政的に低調な成果や早期過剰採用によって発生する解雇をカバーするためのイチジクの葉として機能することがあります。
AIによる一部の解雇は持続しません。私はこれを今購入し、後で支払う会社Klarna以来のKlarna効果と呼びます。 2024年初め、Klarnaは雇用の凍結とともに、顧客サービス部門で700人の従業員が実行するエージェントを持っていると誇りに思います。しかし、2025年の春には（少なくともいくつかのケースでは）「本物の人間」が必要だと判断し、後退して再び採用を始めました。
生産性とAI投資収益への全体的な影響は、これまでにはわずかでした。すべての企業がAIに投資していますが、これまでのほとんどは大きな収益を得ていませんでした。
これらすべてが変わることがあります。おそらくいつかはそうなるでしょう。しかし、10年以上かかることがあるAIのより急進的な発展を見るまではそうではない可能性が高いです。その間、アドバイスは簡単です。人間の代替に集中しないでください。 AIを使ってあなたの人を助ける方法に焦点を当ててください。
ゲイリー・マーカス（Gary Marcus）は、NYUの心理学および神経科学の名誉教授であり、Taming Silicon Valleyを含む6冊の本を執筆した著者です。
訂正：この記事の以前のバージョンでは、KlarnaがAIで仕事をすることができる従業員を解雇したと誤って説明しました。 Klarnaは採用凍結を実施したが、解雇を実施しなかった。
この記事は、Fortune 2026年4月/5月号に「AIについて（まだ）驚いてはならない9つの理由」というタイトルで掲載されます。
