この定期的なまとめ記事では、世界経済フォーラムの新経済・社会センターから、労働市場に関する重要なニュースと最新情報をお届けします。
主なニュース：AI企業は、モデルの改善のために高度な訓練を受けた専門家に目を向けている。こうした仕事は貴重な収入をもたらすだけでなく、専門家が行う業務の一部を自動化するのに役立つ可能性もある。また、新たな提案では、労働者が自身の知識から生み出される価値をより大きく管理し、その価値の一部を共有できるようになる。
AIは専門的な判断力を自力で習得するわけではありません。健全な法的議論とはどのようなものか、診断が臨床的に適切かどうか、あるいは財務モデルがなぜ誤った前提に基づいているのかを知っている人間が必要なのです。
専門的なギグプラットフォームでは、AIの出力を評価し、専門家がどのように考えるかをモデルに示す専門家に報酬を支払っており、いくつかの役割は次のように宣伝されています。 時給100ドル以上これは熟練労働者にとって柔軟な収入源となり得るが、より難しい問題も生じる。専門家の判断がAIシステムへの入力となる場合、彼らは時間単位で報酬を売る請負業者なのか、それとも自身の知識が構築に貢献するものに対して何らかの権利を保持すべきなのか、という問題だ。
専門知識がトレーニングデータになるとき
AIを支える人間の労働は、これまでほとんど目に見えなかった。国際労働機関はこう述べている。 数千万人 タグ付け、分類、クリーニング、検証などの作業に関与する可能性があり、その多くはデジタルプラットフォームやアウトソーシング会社を通じて行われます。 発展途上国。
現在、この「人間データ」に対する需要は、より高度なスキルレベルへと移行している。AIトレーニング企業は、証明に注釈を付ける数学者、訴訟書類を評価する弁護士、エッセイを採点する教授を募集している。 ニューヨーク・タイムズ世界的な傾向として、中国では仕事に恵まれない弁護士、建築家、エンジニアが 専門的なAI関連のギグワーク米国では、50歳以上の熟練労働者がAIトレーニングを利用して 「つなぎの仕事」、 ガーディアン 報告。
を通して RLHF（人間からのフィードバックに基づく強化学習） 関連する技術を用いることで、この作業は単に完成した課題を生み出すだけでなく、専門家がどのように意思決定に至るのかを詳細に記録することができる。
契約労働者に関する報告は、人間の真の推論能力の価値を強調した。 AIを使って業務を遂行したことで解雇される一部のAIトレーニング企業は、請負業者がこの作業にAI代替手段を使用することを禁じており、最終的に同じタスクの一部を実行する可能性のあるシステムを改善する上で、人間の判断が依然として重要であることを強調している。
労働関係における新たな局面？
契約業務における一般的なルールが適用される。つまり、専門家は自分の時間に対して報酬を受け取るが、最終成果物に対する権利は持たない。
職場における専門知識の所有権に関する研究によると、これはインセンティブの問題を引き起こす可能性がある。従業員は、自分の知識が同様の作業を実行できるAIシステムの訓練に利用できると気付くと、自分の知識の一部を隠そうとするかもしれない。また、この研究は、個々のデータ所有権によって雇用主が「従業員同士を競わせる」ことが可能になると主張している。なぜなら、ある従業員が自分の知識を共有することで、他の従業員の交渉力が弱まる可能性があるからだ。
提案されている代替案の一つは、共同所有である。ハーバード大学、マサチューセッツ工科大学、ミシガン大学の研究者たちは、 「知識ギルド」 ―労働者主導の仲介機関が、職場の専門知識を「知識資本」として扱い、従業員がその活用方法について集団的に交渉できるようにする。
ギルドは、同意、プライバシー、そして経済的利益に関する規則を定めることができ、その価値を測る一つの方法として、AIシステムが節約できる労働時間が挙げられる。研究者らは、こうした集団的な仕組みによって、労働者はAIによる生産性向上に利害関係を持つことができ、同時に貴重な知識を隠蔽するインセンティブを減らすことができると主張している。
このアイデアは、データ集団に関するより広範な議論を反映しており、 ハーバード・ビジネス・レビュー 労働関係における新たなフロンティアとなる可能性があると主張する 労働者がデータを共有し、集団で条件交渉を行えるようにする。
フォーラムは、リーダーがAIを理解し、責任あるイノベーションで協力する上でどのように役立つか
労働者と共にAIを構築する
知識ギルドは、個々の貢献を追跡することから収益を公平に分配することまで、実際的な課題を抱えた構想のままだ。しかし、労働者が自らの労働によって生み出されるツールを形作る手助けをすべきだという根底にある原則は、徐々に支持を集めつつある。
ブルッキングス研究所の研究者たちは、政府、企業、労働組合を結集させる機関を求めている。 職場におけるAIの共同設計従業員は業務の実際の遂行方法に関する組織的な知識や背景情報を持っているため、「従業員の声」はシステム設計において重要になり得る。
従業員の参加度が高まることは、専門家が知識を共有し、新しい技術に取り組むために必要な信頼関係を築くのに役立つため、雇用主にとっても有益となる可能性がある。
将来の専門家はどこから生まれるのだろうか？
所有権に関する議論は、将来、知識を共有できる専門家が存在するという前提に基づいているが、それは保証されているわけではない。
専門家の判断力は長年の実践経験を必要とし、通常は若手専門家が業務を学ぶための定型的な仕事から始まる。
世界経済フォーラムの 人工知能とエントリーレベルの仕事の未来 報告書によると、「世界中の若年労働者の3人に1人以上が、AIによる業務自動化に中程度から高度にさらされている」という。これは、これらの仕事が必ずしも消滅することを意味するのではなく、むしろ、彼らの業務のかなりの割合がAIの影響を受ける可能性があることを示している。
上級専門家が自身の判断をAIに委ねる一方で、初級レベルの業務がますます自動化されていくと、従来の徒弟制度は崩壊する可能性がある。
この人材育成パイプラインを守るということは、無駄な作業を放置することではありません。組織は、AIが次世代の人材を完全に排除するのではなく、学習を支援するように、キャリア初期の役割を意図的に再設計する必要があります。
では、AIを訓練する専門家は、AIの収益の一部を所有すべきでしょうか？明確な答えはありません。知識ギルドや共同所有モデルは、労働市場の確立された特徴というよりは、依然として提案段階にとどまっています。今後の展開は、プラットフォーム、雇用主、労働者組織が、AIによる生産性向上に関する団体交渉、合意形成、あるいは収益分配のための新たなモデルを試行し始めるかどうかに部分的に左右されるでしょう。
この議論は、ギグワークだけにとどまらず、蓄積された知識の価値をどのように共有すべきか、そして将来の専門家が人間と機械の両方を教え続けるために十分な知識をどのように獲得していくのか、という根本的な問いを投げかけている。
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