AIは生活を簡素化するどころか、私たちの仕事を増やす可能性がある

A person using a computer.
Concerns over a decline in productivity are a key motivation behind efforts to automate everyday work.Image: REUTERS/Temilade Adelaja
このページは、生成AIにより自動翻訳されています。
  • 自動化プロセスを導入すると、実際には仕事がより複雑になり、新たなタスクが生まれる可能性がある、と新たな研究は述べている。

  • この研究は合成生物学の分野で行われ、使用されたロボットプラットフォームが追加の仮説とさらなる実験の必要性を生み出した。

  • 同じ原理はChatGPTのようなツールにも当てはまる可能性があり、報じられるところによると、同ツールが不快なコンテンツを生成しないよう作業員が雇われている。

人工知能(AI)は私たちの仕事の効率化に役立つという見方が一般的だ。一部の仕事がまったく不要になるのではないかという懸念さえある。

しかし、ある研究では私がマンチェスター大学の同僚3人と科学研究室で行った調査により、仕事を簡素化し人々の時間を解放することを目的とした自動化プロセスの導入が、その仕事をより複雑にし、多くの労働者が退屈だと感じうる新たなタスクを生み出す可能性もあることが分かった。

Research Policy誌に掲載されたこの研究では、私たちは科学者が取り組む分野である合成生物学(略称はsynbio)について検討した。synbioは、生物が新たな能力を持つよう再設計することに関わっている。研究室での食肉の培養、肥料の新たな製造方法、新薬の発見にも関与している。

synbioの実験は、大量の試料を反復的に移動させる高度なロボットプラットフォームに依存している。また、機械学習を用いて大規模実験の結果を分析している。

これらは次に大量のデジタルデータを生み出す。このプロセスは「デジタル化」と呼ばれ、デジタル技術を用いて従来の手法や働き方を変革するものである。

科学プロセスの自動化およびデジタル化の主な目的の一つは、実施可能な科学の規模を拡大すると同時に、研究者が「より価値のある」仕事に集中できるよう時間を節約することである。

逆説的な結果

しかし本研究では、科学者たちは予想されるように反復的、手作業的、または退屈な作業から解放されたわけではなかった。むしろ、ロボットプラットフォームの利用により、研究者が行うべきタスクの種類は拡大し、多様化した。その理由はいくつかある。

その一つは、実施が必要となる仮説(観察された現象に対する検証可能な説明を指す科学用語)と実験の数が増加したことである。自動化された手法により、その可能性は拡大する。

科学者によれば、この結果、評価できる仮説の数や、実験条件を微細に変更する方法の数が増えたという。その結果、確認、標準化、共有が必要なデータ量が増大した。

Image: Pexels/ Polina Tankilevitch

また、ロボットには、以前は手作業で行われていた実験を行うための「訓練」が必要だった。人間もまた、ロボットの準備、修理、監督のための新たなスキルを習得する必要があった。これは科学プロセスにおける誤りがないことを確実にするために行われた。

科学の仕事は、査読付き論文や助成金といった成果によって評価されることが多い。しかし、自動化されたシステムの清掃、トラブルシューティング、監督に費やされる時間は、科学において伝統的に評価されてきた業務と競合する。こうした評価の低い業務は、特に管理職が研究室で多くの時間を過ごさないために退屈な作業に気づかないことが多いため、大部分が目に見えないままである可能性もある。

これらの責任を担う合成生物学の科学者は、管理職より高い給与を得ていたわけでも、より自律的だったわけでもなかった。また、彼らは自身の業務量を、職務階層上位の人々よりも多いと評価していた。

より広い教訓

これらの教訓は、他の業務分野にも当てはまる可能性がある。ChatGPTはAI搭載のチャットボットであり、ウェブ上で入手可能な情報から「学習」する。オンラインユーザーからの質問を受けると、このチャットボットは、回答が巧みで説得力があるように見える。

『タイム』誌によると、ChatGPTが人種差別的、性差別的、またはその他の点で不快な回答を返さないようにするため、ケニアの作業員が雇われ、ボットが出力した有害なコンテンツをフィルタリングした。

多くの、しばしば目に見えない業務慣行が、デジタルインフラの開発と保守に必要とされている。これは「デジタル化のパラドックス」と呼べるかもしれない。これは、業務の一部が自動化されると、デジタル化に関わる、あるいはその影響を受けるすべての人の生産性が向上する、または自由時間が増えるという前提に疑問を投げかけるものである。

人工知能に依存する5つの意外なこと
人工知能に依存する5つの意外なこと
01:13

生産性の低下への懸念は、業務の組織的・政治的な自動化とデジタル化の取り組みの主な動機となっている。しかし、生産性向上の約束を額面どおりに受け取るべきではない。

むしろ、人間が遂行できる目に見えないタイプの業務、すなわち通常報われるより目に見える業務以外の業務を考慮することで、生産性の測定方法に疑問を呈すべきである。

また、テクノロジーが人間の能力をより積極的に補完できるよう、これらのプロセスをどのように設計・管理するかを検討する必要がある。

ライセンスと再掲載について
世界経済フォーラムの寄稿文は、クリエイティブ・コモンズ表示-非営利-改変禁止 4.0 国際ライセンスおよび同フォーラムの利用規約に従い、再掲載が可能です。