Ideas: Steering AI toward the work future we want｜アイデア：望ましい仕事の未来へAIを導く | AIニュース最前線

2021年、パンデミックについて考えていた頃、私は「仕事は二度と元には戻らない！」と思っていました。2022年、ハイブリッドワークへと移行する中で、私は「仕事はこの世代で最も速く変化している」と言いました。2023年—私たちは、仕事の仕方において1つではなく、2つの世代的な変化を生き抜いてきました。そして、ご存知の通り、より最近では、明らかに、AIとその生産性への変革的影響について多く語られています。 このレポートを作成していて面白かったことの一つは、時間の経過とともに異なるように感じられたこれらの変化を振り返り、共通する糸とつながりを見ることができたことです。なぜなら、実際に私たちが経験してきたのは、毎年仕事が世代的な様式で変化しているということではなく、デジタル技術が人々の仕事の達成をどのように支援できるかという、非常に大きな変化の真っ只中にいるということだからです。 そして、過去5年間で、産業界や学界、さらには個人レベルで、皆さんがAIと仕事に対する態度や理解の変化をどのように目撃してきたか、例えば個人的にどのように変わったかについて、興味があります。 ホフマン: それについて私から始めてもいいかもしれません。過去3年間で、生成AIと仕事に関する研究の世界がどれだけ変わったかを考えると、本当に驚くべきことだと思います。 例えば、2023年1月を覚えていますか？ 皆が競争を始めたばかりでした。誰もが、利用可能だったモデルを単独で評価するためにできる限りのことをしていました。しかし、人間をループに組み込んだものや、モデルが標準化されたテストやベンチマークを受けるだけでなく、実際に何が起こるかを人々が評価するものはほとんどありませんでした。ですから、それは私たちの研究所の専門性にまさに合致したため、私たちがすぐに焦点を当てたものでした。当時、モデルにアクセスできる人や、実際の人々を巻き込んだ実験を設計・実行できる能力を持つ研究者は、まだ限られていました。そして、その時点でも、それは研究室実験に限られていました。 そして今、3年が経過した現在、ほぼ誰もが望むモデルにアクセスできるようになりました。彼らは実験を構築・設計するための素晴らしいツールを持ち、それを現場で実行できます。そして、私は、このツールがどれだけ私たちを速くするかから、より大きく広範な影響—これは特に思考と学習にとってすべてのエキサイティングなものだと思います—効率性を超えてこれらのツールが持つものへと、シフトがあったとも思います。 ですから、本当に驚くべきことです。少数の人々が小さな研究室研究を行う状態から、広範な影響を持つ現場実験を多くの人々が行う状態へと、3年という期間でこれほどの飛躍を見たことは、他にありません。 ティーヴァン: ええ。レベッカやジェナ、あなた方は自身の仕事の実践において、ジェイクが彼の研究の変化について話しているようなことを観察していますか？ ヤンセン: ええ、間違いなく。これらのツールがどのようにあなたを助けることができるかを見るのは、とても興味深いと言えます。つまり、私が始めた時、あるいは、このAIの波が本当に高まっている中で博士号を取得した頃と比べても、この短い時間でさえ、「ああ、これはどこで私を助けるのか？ どこであまり助けないのか？」を見ています。しかし、それに伴うストレスも感じます：「ああ、どこに関わり続けたいのか？」そして、私は、少なくとも私にとって、これを理解することはまだ進行中のプロセスだと思います。それは私が他の人々からも聞くことであり、彼らは多くの実験をし、これで試行錯誤しながら、実際にどこで物事を変え、より広いレベルでワークフローを変えるのかを理解しているということです。 バトラー: ええ、レベッカ、それがどこで私を助けるのか、どこで助けないのかという点について、過去5年間のレポートで私が印象づけられたことは、それがどれほど微妙なものであり、私たちが特定のことを予想したのに、必ずしもそうではなかったということです。 例えば、私たち全員がリモートワークに移行した時、人々は孤独になるだろうと思いました。そして、これを調査した研究がありましたが、待てよ、一部の人々は本当に活躍している、それはどういうことか？ そしてハイブリッドワークでは、私たち全員が戻る必要はない、あるいは時々戻る必要がある、といったことです。 そしてAIに関しては：「この信じられないほどのツール—誰もが恩恵を受けるだろう」。そして私たちは、誰が恩恵を受け、どのように恩恵を受け、彼らがそれが有用だと信じるかどうかさえもが影響し、彼らがどのようなタスクを行っているか、彼らの問題解決スタイルが何であるかによって、恩恵を受ける要因が非常に多いことに気づきました。ですから、これらすべての独自性と、各労働者がどのように異なり、単一の答えがなかったことを観察することは本当に楽しい—そして厄介ですが、私たちを雇用し続けています。 ティーヴァン: ええ、ええ。いいえ、だから、人々の異なる方法について考えるこの考え方が好きです… 例えば、たった3人の話を聞くだけで、あなた方の仕事の実践の変化について考えている方法の違いを見るだけで、導入が明らかに非常に重要であり、それがレポートで中心に据えていることだと知っています。 ジェイク、あなたは誰もがモデルにアクセスできると話しました。しかし、誰もが実際にモデルを使用しているわけではなく、私たちは確かに同じ方法で使用していません。 今日の導入レベルについて、レポートが何を述べているか、例えば誰がどのように使用しているかについて、少し話してもらえますか？ ヤンセン: 私たちが研究で見ていること—これは主に、異なる国で実施された調査、そしてもちろん、より現場実験的な研究に基づいています—私たちが見ているのは、AI導入は全体的に確実に増加しているが、それは非常に不均一で、深さにおいてより微妙であり、例えば誰が使用しているか、またどの目的のために使用しているかということです。 したがって、ドイツの調査では、回答者の約38％が仕事にAIを使用していることがわかりました（新しいタブで開く）。しかし、これは単なる平均です。そして、産業間で多くの違いが見られます。 他の調査では、結果がITや調達が例となる産業またはセクターであり、マーケティングやオペレーションよりもAIの使用にオープンである可能性が高いことを示していました（新しいタブで開く）。 男性が女性よりも使用にオープンであるという証拠もいくつかあります（新しいタブで開く）。現在、その格差がどのように見えるかはわかりません。これがさらに収束していることを願っています。しかし、これはおそらく、AI導入レベルについての高レベルな話です。 そして、人々がこれを何に使用するかという問題については、チャット会話を使用して「ああ、実際のユーザーの意図と目標は何か」を見る研究も増えています。マイクロソフト内にも同様のことを行ったグループがあり、情報検索だけでなくコミュニケーションもトップユーザー意図の一つであることを発見しました。確かに、多くのライティング関連のタスク、またはチャットツールで実行されるライティング関連のタスクが多くあり、それが私たちが見ている全体像だと思います。 しかし、おそらくそこでも、人々がどのAIツールを使用しているかに大きく依存すると思います。ですから、Anthropicの仕事は時々、コーディングや開発者ユースケースにより重きを置いていることを示しています。ですから、確かにいくつかの多様性があります。 ティーヴァン: そして、ジェイク、あなたは教育の文脈でも多くの研究をしてきましたね。それについて少し共有してもらえますか？ ホフマン: ええ、つまり、レポートはこの点で非常に明確な数字を示していると思います。最近の調査によると、K-12教師の80％、K-12生徒の90％が、生成AIを学校の課題に使用したと報告しています（新しいタブで開く）、使用は年々増加しています。 興味深いのは、無数の教育的ツールや生成AI製品の特定バージョン、そしてすべてのこれらのスタートアップがあるにもかかわらず、報告のほとんどすべてが、人々が一般的な既製品のCopilot、ChatGPT、Claude、Geminiなどを使用していることを示していることです（新しいタブで開く）、必ずしも学習モードのようなものではなく、ですから、これは、誰もがこれらのツールを使用しているが、建設的に使用する方法についての素晴らしいガイダンスがないという事実に関して、より大きな政策的・トレーニングのギャップがあることを示していると思います。 その点での良いニュースは、今年大きな取り組みが見られたことだと思います。アメリカ教師連盟がマイクロソフト、OpenAI、Anthropicと提携して、教師を再教育し、このテクノロジーを適切に使用するためのトレーニングを提供する大きなプログラムが実際にあるからです（新しいタブで開く）。ですから、そこには多くの希望があると思いますが、これらのツールを正しい方法で使用していることを確認するという点で、私たちが注視すべきことでもあると思います。 ティーヴァン: ええ、そして課題の一つは、ツールが非常に速く変化していることです。例えば、どんなガイダンスを提供するのも非常に難しい… ホフマン: 確かに、ええ。 ティーヴァン: …明日には変わっているかもしれないからです。ええ、私もそれを感じます。 例えば、人々はいつも私に尋ねます、「人々がAIをどのように使用しているかについて、最も驚くことは何ですか？」と。そして面白いのは、何かが私を驚かせると、ほぼ1週間後には、皆が「それは当然だ」と言うことです。なぜなら、物事が非常に速く変化しているからです。 しかし、私はその質問を3人全員に向けます。それぞれにこれに答えてほしいです。人々や組織が現在AIをどのように活用しているかについて、特に驚いたことを何か見つけましたか？ ジェナ、あなたから始めてもらえますか？ バトラー: もちろん、ええ。私は、AIによって組織行動がどのように変化しているかを調査する多くの研究を行っていますが、少し驚くことですが、他の人々を本当に驚かせるかもしれないことは、これらのテクノロジーの導入に個人がどれだけの影響力を持っているかということです。 多くの研究が示しているように、個人が同僚とそれについてどのように話すかは、彼らがそれを使う意思があるか、あるいはどのタスクにそれを使うかに影響を与えます（新しいタブで開く）。また、リーダーシップがこれらのツールをどのように実演し、議論するかは、部下がそれらを使えると感じるかどうかに影響を与えます（新しいタブで開く）。 ですから、私たちがちょうど皆に「ほら、これらのまったく信じられないほど素晴らしいツールへのアクセス権をどうぞ」と言った一方で、あなたがおっしゃったように、ハイメ、私たちは

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