カナダ統計局が最近発表した詳細なレポート今後数年間でどの職業が人工知能の影響を受ける可能性があるかを推定します。

この文書は、教育および医療専門家に対する楽観的なメッセージで締めくくられており、彼らは仕事を維持することが期待されているだけでなく、AIの進歩によって生産性も向上すると示唆しています。しかし、金融、保険、情報、文化業界の人々にとっては、AIによってキャリアが狂わされると予測されているため、見通しはより厳しいものとなっている。

会計士や作家がパニックに陥る一方で、医師や教師は安静にしていいのでしょうか？おそらくですが、このレポートのデータのせいではありません。

カナダ統計局がここで提供しているのは、比較的無意味な演習です。それはテクノロジーそのものであり、それが人間の努力をどの程度うまく補完するかであることを前提としています。ビジネスモデル私たちが共有する人間性を損なうように設計されており、それが重要な決定要因です。この間違いを犯したことで、この報告書は、より醜いビジネスの現実を犠牲にして、企業主導の楽観主義を支持するという新たな犠牲者を生むことになる。

AI の誇大広告にさらされることが多い

私たちの最大の希望や不安を利用して新しいイノベーションや製品を推進する企業は、何も新しいことはない。唯一目新しいことは、AI への影響に対するビッグテックの期待が非常に大きく、それがあらゆる業界に及んでいるように見えることです。

したがって、それは驚くべきことではありません恐怖が広がっているどのような業界や分野が AI に置き換わるのかについて。カナダ統計局がこうした懸念の一部を和らげようとすることも驚くべきことではない。

研究では、仕事を次の 3 つのカテゴリにグループ化しています。

• AI への露出度が高く、補完性が低いもの。つまり、これらの役割について人間が機械と直接競合している可能性があります。
• AI への露出が高く、補完性が高く、自動化によって仕事に不可欠な従業員の生産性が向上する可能性がある企業。
• そして、AI への露出が低く、代替がまだ脅威になっていないように見える人たちです。

報告書の著者らは、暴露と相補性の関係を調べるという自分たちのアプローチは、以前の方法よりも優れていると主張している。手動と認識の違いまたは反復的なものと非反復的なもの自動化が職場に与える影響を分析する際のタスク。

しかし、これらのカテゴリーに焦点を当てることによって、この研究は依然として企業の誇大宣伝を支持している。これらの分析カテゴリ2021年に開発されました。ここ数年で新たな窓が開かれ、大手テック企業が AI の導入を急いでいる様子がより明確に見えるようになりました。新たに明らかになった非倫理的な戦術は、暴露と補完性の予測カテゴリーをかなり無意味なものにしてしまいます。

AI は人間によって動かされることが多い

最近の動向では、AI への露出が高く、AI の補完性が低い仕事でも、依然として重要な作業を舞台裏で人間に依存していることが明らかになりました。自動運転車会社クルーズを例に挙げてみましょう。2016年にゼネラルモーターズに買収された10億ドル以上で。タクシーの運転は、AI の露出度が高く、AI の補完性が低い仕事です。私たちは、タクシーが人間のドライバーによって制御されているか、ドライバーがいない場合は AI によって制御されていると想定しています。

結局のところ、カリフォルニアにあるクルーズの「自動運転」タクシーは、実際には無人ではなかった。ありました遠隔からの人間の介入数マイルごとに。

この仕事を正確に分析する場合、考慮すべきカテゴリが 3 つあります。1 つ目は車内の人間のドライバー用、2 つ目は遠隔地の人間のドライバー用、3 つ目は自律型 AI 駆動車両用です。2 番目のカテゴリにより、ここでは相補性がかなり高くなります。しかし、クルーズ、そしておそらく他の人も、ハイテク企業、このことを秘密にしておこうとしたまったく新しい世界の疑問が生じます。

同様の状況は、Checkers や Del Taco などのチェーン向け AI を活用したドライブスルー注文を専門とする Presto Automation でも発生しました。同社は自らを最大手の企業の 1 つであると説明しました。」労働自動化テクノロジープロバイダー」と業界では言われていますが、その「自動化」の多くは次のような要因によって推進されていることが明らかになりました。フィリピンに拠点を置く人的労働力。

ソフトウェア会社Zendesk が別の例を紹介します。かつては、顧客の問題を解決するためにソフトウェアが使用された頻度に基づいて顧客に料金を請求していました。現在、Zendesk は独自の AI が人間の介入なしにタスクを完了した場合にのみ料金を請求します。

技術的には、このシナリオは高い露出と高い補完性として説明できます。しかし、顧客の最初の窓口がイライラして役に立たない可能性が高いビジネス モデルをサポートしたいでしょうか?特に、役に立たないインタラクションに対して料金が請求されないため、企業がこのモデルにサイコロを振ることを知っているでしょうか?

ビジネスモデルの精査

現状では、AI は技術的な課題よりもビジネス上の課題をもたらしています。カナダ統計局のような政府機関は、それを巡る誇大宣伝を増幅させないよう注意する必要がある。政策決定は、誇張された予測や企業の計画ではなく、企業が実際に AI をどのように使用するかについての批判的な分析に基づく必要があります。

効果的なポリシーを作成するには、次のことが重要です。意思決定者決して完全には実現しないかもしれない投機的な予測に囚われるのではなく、AI が実際にビジネスにどのように統合されているかに焦点を当ててください。

テクノロジーの役割は、単に企業の人件費を削減することではなく、人類の福祉を支援することであるべきです。歴史的には、技術革新の波はすべて懸念をもたらします離職について。将来のイノベーションが人間の労働力に取って代わる可能性があるという事実は、新しいことではなく、恐れられるべきものでもありません。むしろ、それがどのように使用され、誰が利益を得るのかについて批判的に考えるよう促すべきです。

したがって、政策決定は正確で透明性のあるデータに基づいている必要があります。カナダ統計局は、主要なデータプロバイダーとして、ここで重要な役割を担っています。状況について明確で公平な見解を提供し、政策立案者が情報に基づいた意思決定を行うための適切な情報を確実に得られるようにする必要があります。

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