経営陣はAIが生産性を向上させると主張する一方、従業員は「仕事の無駄遣い」に溺れていると訴えている。
ガーディアン紙の記事です。
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ワークスロップとは、一見洗練されているように見えるものの、実際には欠陥があり、大幅な修正が必要なAI生成作品を指す。
マイアミに拠点を置く大手サイバーセキュリティ企業のコピーライターであるケンは、以前は自分の仕事を楽しんでいた。しかし、その後「仕事の無駄」が山積みになり始めた。
ワークスロップは、AIブームの予期せぬ結果の一つです。従業員がAIを使って、表面上は洗練されたように見えるものの、実際には欠陥や不正確さが多すぎて、同僚に渡された後に大幅な修正、整理、あるいは全面的なやり直しが必要になるような作業を迅速に作成してしまうことで発生します。
ケンにとっての問題は、会社のCEOが同僚数名を解雇し、残った従業員にAIチャットボットの使用を義務付けたことから始まった。CEOは、AIチャットボットを使えば生産性が向上すると主張した。最初の草稿作成は簡単だったものの、ケンと同僚たちは、AIを全く使わなかった場合よりも、書き直し、エラーの修正、そして互いのチャットボット間の意見の相違の解決に多くの時間を費やさなければならなかった。
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「品質は著しく低下し、コンテンツ制作にかかる時間も著しく増加し、そして何よりも士気が低下した」と、解雇を恐れて匿名で話したコピーライターは語った。「AIを導入してからは、すべてがさらに悪化した」。ケン氏によると、AIによる生産性低下について社員が反発すると、会社の幹部たちは責任を社員に転嫁したという。
ケンの経験は、AIに関して従業員とリーダーの間で生じつつある溝を反映している。最近行われた米国のホワイトカラー労働者5,000人を対象とした調査では、非管理職の40%がAIによって仕事の時間が全く節約されないと回答した一方、上級幹部の92%はAIによって生産性が向上すると回答した。
では、この仕事のずさんさの氾濫は何によって引き起こされているのでしょうか？答えは、単に従業員が手抜きをしているという単純な話ではありません。真の原動力は、経営陣にまで遡ります。
企業は生成型AIへの企業投資に数十億ドルを費やしてきた。ブロック、アマゾン、ダウ、UPS、ピンタレスト、ターゲットといった企業の中には、AIの生産性向上を理由に、同時に人員削減を行ったところもある。残った従業員は、十分な指導や研修を受けられないまま、AIを使ってより多くの仕事をこなすよう雇用主からプレッシャーを感じている。生成型AIに熱狂する経営陣と、AIによって仕事がただ難しくなるだけだと感じている従業員の間には、大きな隔たりがある。
「人々は、多くの場合、指示やサポートなしにAIを使うように言われている」と、「ワークスロップ」という言葉を生み出した研究の共著者であり、スタンフォード大学の研究者でBetterUpの科学顧問でもあるジェフ・ハンコック氏は述べている。ハンコック氏は、生成型AIが最終的には労働者の効率向上に役立つツールを支える可能性があると考えているが、多くの場合、AIの導入は逆効果をもたらしている。
ハンコック氏の研究はまだ査読を受けていないが、全米のデスクワーカー5,000人のうち、1,150人を対象に調査を行った。研究者らは、回答者の40%が1ヶ月以内に業務上のミスに遭遇し、その対処に平均3.4時間を費やしていることを発見した。この調査によると、1万人規模の組織では、こうしたミスによる生産性損失は810万ドルに相当すると推定されている。
フリーランスのプロダクトデザイナーであるケリー・キャシン氏は、ガーディアン紙に対し、仕事の手抜きによく遭遇すると語った。「チャットやメールにボットのメッセージをそのままコピー＆ペーストするのが一般的になっているようです」と彼女は述べた。同僚から送られてきた仕事の内容が理解できない場合、同僚は「ええ、AIが何を意味していたのかよく分かりません」と返信してくることがある。つまり、事実上、判断をチャットボットに委ねているのだ。「個人的にはイライラしますが、なぜ人々がそうするのかは理解できます。生産性を向上させるプレッシャーが大きく、雇用市場の深刻な不確実性によってさらに悪化しているのです」とキャシン氏は語った。
ミシガン大学の医学博士課程に在籍するフィリップ・バリソン氏は、プライマリケアクリニックに派遣され、スタッフを対象に調査を行った結果、患者からの質問に対するメール返信をAIを使って生成するよう勧められた医療スタッフの間で、同様の業務怠慢の問題が浮上していることを発見した。この方法は、臨床医の時間を節約することを目的としていた。
「報道や私自身の観察に基づくと、そうではない」とバリソン氏は述べた。むしろ、彼が話を聞いた多くの従業員は、編集作業の多さ、不満、データセキュリティへの懸念、そしてAIが作成したメールに誤りがあることへの不安を口にした。AIツールはオプションであるため、「（AIの）目新しさがなくなると、従業員はそれを無視し始める」とバリソン氏は語った。
データ＆ソサエティ非営利研究機関の労働未来プログラムを率いるアイハ・グエン氏によると、企業が職場に生成型AIを導入する理由の一つは、多くの企業がこの技術に投資した後、人件費を削減することを目指しているからだという。しかし、これらの投資は、少なくとも今のところは、成果を上げていない。よく引用されるMITの報告書の結論の一つは、企業の95%がAIへの投資から利益を得ていないというものだ。ソフトウェア大手SAPや専門サービス・コンサルティング会社デロイトによる最近の評価では、投資収益を上げている企業の割合は増えているものの、それでも少数派にとどまっている。デロイトの報告書によると、企業は2～4年後に、より良い収益が実現することを期待している（あるいは望んでいる）が、これは技術投資としてはかなり遅い期間だという。
「問題は、生成型AIが何でもできる汎用ツールとして提示されることが多いことですが、現実はそうではありません。つまり、AIの明確な役割やユースケースが、作業の遅延の一因となっている可能性があるのです」とグエン氏は述べた。
全米通信労働組合（CWA）の調査エコノミスト、ダン・レイノルズ氏によると、AIは組合員が新たな労働協約の条件を交渉する上で、大きな障害となっている。組合側は、AIに関するより明確な義務付けと、その利用方法に関する労働者の意見表明と管理権限の拡大を求めている。
「企業は業務効率化のためにAIを活用することにかなり積極的であるため、当然ながら、そうしたツールが実際に何ができるのか、そしてその利用を取り巻く力関係について疑問を投げかけるようになる」と、カーネギーメロン大学のテック・ソリダリティ・ラボ所長のサラ・フォックス氏は述べている。
フォックス氏は、企業が生産性や効率性を向上させ、従業員の仕事ぶりを改善するために社内でAIを導入していると言うことに懐疑的だと述べた。「実際には、それは労働力構造におけるより大きな変化を覆い隠し、従業員の自律性を高めるどころか、むしろ低下させている」と彼女は語った。
