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画像生成AIやChatGPTの出現以降、人工知能(AI)が就業機会に与える影響に関する討論や懸念は尽きることがない。こうしている間にも確実に進むAIの進歩は、産業や地域に応じて労働市場を様々に変化させる可能性を秘めている。

AIによる自動化は、ルーティーン作業、反復作業、手作業を代替する能力がある。その結果、製造業、データ入力、顧客サービスといった分野では雇用が脅かされ、従事する労働者は職を失うリスクにさらされる。

他方で、AIは雇用を生み出す可能性もある。AIシステムを創造、管理、改善する能力を有する専門家への需要は高まりつつある。データサイエンス、機械学習、ロボティクス、AI研究に関連した職業は、ますます重要となってきている。

では、AIは新たな雇用の源泉になるのか、それとも既存の職種の終焉をもたらすのか。この重大な問いに応えようとする新たな研究がある。ロチェスター大学のWeiguang Wang氏を中心とする研究グループは、知識労働者の中でフィールドスタディを実施し、興味深い結果を報告している。

「私たちは研究によって見出された結果に驚きました。労働経験の異なる次元がAIとの相互作用において独自の役割を果たし、人間とAIのチームワークにおいても異なる役割を担っているのです」とWang氏は述べている。

また、この研究では、AIによる支援を最も有効に受けるために労働者が持つべき経験レベルについても検討された。

「経験が少ない労働者ほどAIの支援をより受けられると思われがちだが、実際は逆であることが分かりました。タスクに関する経験が豊富な労働者ほど、AIの恩恵を受けやすいのです。同時に、経験が豊富なシニア労働者は、彼らの若い同僚と比較して、AIから得られる恩恵が少ないのです」と研究の共著者であるジョンズホプキンス大学ケアリービジネススクールのGuodong(Gordon)Gao氏が述べている。

研究は、AIを生産的に利用し、その数多くの肯定的な属性を最大限に享受する必要性を指摘している。経験豊かな労働者はAIを活用して生産性を向上させることができるが、より多くの責任を負い、会社への深いコミットメントを持つシニア労働者は、AIに依存することの危険性を恐れるため、AIを効率的に使用しない傾向があるとのことだ。

また、職場にAIを導入する際には、企業は労働者の経験のタイプやレベルを考慮に入れるべきであると研究者は強く主張している。AIを使う際に、タスクの経験が少ない新入社員は不利な立場に置かれる可能性があるからだ。しかしながら、組織に対する知見が豊富なシニア社員は、AIがもたらす可能性のある脅威を懸念しているかもしれない。成功した人間とAIの協働を実現するためには、これらの特定の視点に対処し、中間地点を見つけることが求められる。

最終的には、AIが多くの職業で就業機会を奪うというよりは、仕事の性質を変える可能性の方が高い。自動化の導入により、労働者の注意は、より複雑で創造的な役割へと移行するかもしれない。これらの変化に適応するためには、新たなスキルを習得する必要があるかもしれないが、確実に置いていかれることはないだろう。


論文

参考文献

研究の要旨

人工知能(AI)アプリケーションが普及するにつれ、異なるレベルやタイプの経験を持つ知識労働者が、生産性向上のためにAIとどのようにチームを組むことができるかを理解することは非常に重要である。我々は、2つの主要なタイプの人間の作業経験(特定のタスク量に基づく狭い経験と年功序列に基づく広い経験)が、人間とAIのチームダイナミクスに及ぼす影響に焦点を当てる。我々は、ある上場企業においてカルテコーディングのためのAIソリューションを開発し、知識労働者を対象としたフィールド調査を実施した。カルテレベルで実施した詳細な分析に基づき、AIはタスクベースの経験が豊富なワーカーに利益をもたらすが、シニアワーカーはジュニアワーカーよりもAIから得るものが少ないという証拠を発見した。さらに調査を進めると、AIによる生産性向上が相対的に低いのは、年功序列それ自体の結果ではなく、AIに対する信頼が低いためであることが明らかになった。本研究は、AIと知識労働者の協働ダイナミクスにおける労働者の経験の役割の差異に関する新たな実証的洞察を提供するものであり、社会およびビジネスに重要な示唆を与えるものである。

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