彼らは、タスクのリーダーボードからAIを削除し、人間のみに焦点を合わせることを試みることができます。これは、アスリートがロボットとの走りに競い合っていないようで、数学者はMATLABとの計算に競い合っていません。別のオプションは、自己受信などの他の側面に基づいて試してみることです。これは、他の人間と競争することさえ最高の状態を維持することが非常に困難でリスクが高いため、開発中のAIがなくても役に立ちます。
しかし、AISがますます多くのタスクで私たちを置き換えることができる場合、人間の自己価値を維持するには、社会からの努力が必要です。私たちは人間の仕事を単なる最終製品以外のものと見なすべきです。たとえば、AIの顔の認識はすでに広く使用されていますが、私たちは、コンピューターに置き換えるためだけに一生懸命働くためにそれらをock笑するのではなく、覚えておくことができる人に電話をかけ、数千の顔を天才であることを認識しています。なぜ？なぜなら、私たちは生のパフォーマンスだけでなく、人間の脳がそれを達成するのがどれほど難しいかを考えているからです。AIができることとすぐに比較するのではなく、人間のパフォーマンスのあるタスクを見ると、背後にある努力を認識できる場合、おそらく、タスクが得意であっても、自己価値をよりよく維持することができます。
They could try removing AIs from the leaderboard of the task and focusing only on humans. This is like athletes are not competing in running with robots and mathematicians are not competing in calculating with MATLAB. Another option is to try basing it on other aspects such as self-benefitting, which is helpful even without the developing AIs as it is quite hard and risky to remain at the best even competing with other humans.
However, to maintain the self-worth of humans when AIs can replace us in more and more tasks requires effort from society: we should view human work as something other than just a final product. For example, AI face recognition has already been widely used, but we would still call someone who can remember and then recognize thousands of faces in a short time a genius, instead of mocking them for working hard only to be replaced by a computer. Why? Because we are thinking about not only the raw performance, but also how difficult it is for a human brain to achieve it. If we can recognize the effort behind when we see a human-performed task instead of immediately comparing it to what an AI could do, perhaps we can better maintain self-worth even it is related to being good at tasks.