AI は私たちの生活を簡素化する代わりに、より多くの仕事をしてくれる可能性があります

という共通認識があります 人工知能 （AI）は私たちの仕事を合理化するのに役立ちます。 一部の仕事の必要性が完全になくなるのではないかという懸念さえあります。

しかしある研究では 私がマンチェスター大学の XNUMX 人の同僚と一緒に行った科学研究所の研究では、作業を簡素化し、人々の時間を解放することを目的とした自動化されたプロセスの導入によって、その作業がより複雑になり、多くの労働者が平凡と見なす可能性のある新しいタスクが生成される可能性があります。

この研究では、 研究方針、私たちは、と呼ばれる分野の科学者の仕事を見ました 合成生物学、または略してシンバイオ。 Synbio は、生物を再設計して新しい能力を持たせることに関心を持っています。 それはに関与しています 実験室で肉を育てる、肥料を生産する新しい方法、および新薬の発見において。

Synbio 実験は、高度なロボット プラットフォームに依存して、多数のサンプルを繰り返し移動します。 また、機械学習を使用して大規模な実験の結果を分析します。

これらは、大量のデジタルデータを生成します。 このプロセスは「デジタル化」と呼ばれ、デジタル技術を使用して従来の方法や作業方法を変革します。

科学プロセスの自動化とデジタル化の主な目的のいくつかは、研究者がより「価値のある」作業と見なす作業に集中する時間を節約しながら、実行できる科学をスケールアップすることです。

逆説的な結果

ただし、私たちの研究では、科学者は、予想されるように、反復的、手作業、または退屈なタスクから解放されませんでした。 代わりに、ロボットプラットフォームの使用により、研究者が実行しなければならないタスクの種類が増幅および多様化しました。 これにはいくつかの理由があります。

その中には、仮説 (観察された現象の検証可能な説明を表す科学用語) と実行する必要のある実験の数が増加したという事実があります。 自動化された方法では、可能性が増幅されます。

科学者は、これにより、より多くの仮説を評価できるようになり、科学者が実験装置に微妙な変更を加えることができる多くの方法が可能になったと述べています。 これにより、チェック、標準化、および共有が必要なデータの量が増えるという効果がありました。

また、以前は手作業で行っていた実験を行うために、ロボットを「訓練」する必要がありました。 人間もまた、ロボットを準備、修理、監督するための新しいスキルを開発する必要がありました。 これは、科学的プロセスに誤りがないことを確認するために行われました。

科学的研究は、査読済みの出版物や助成金などの成果物で判断されることがよくあります。 ただし、自動化されたシステムのクリーニング、トラブルシューティング、および監視にかかる時間は、従来科学で報われていたタスクと競合します。 これらのあまり価値のないタスクも、ほとんど目に見えない可能性があります。特に、マネージャーはラボであまり時間を費やさないため、ありふれた作業に気付いていないためです。

これらの責任を遂行するシンバイオ科学者は、マネージャーよりも報酬が高く、自律的でもありませんでした。 彼らはまた、自分たちの仕事量が、仕事の階層で自分より上にいる人たちよりも高いと評価しました。

より広い教訓

これらの教訓は、他の分野の仕事にも当てはまる可能性があります。 ChatGPT は AIを利用したチャットボット Web で入手できる情報から「学習」します。 オンライン ユーザーからの質問に対して、チャットボットは次のような回答を提供します。 よく練られていて説得力があるように見える.

による Time 雑誌、ChatGPTが人種差別的、性差別的、または他の方法で不快な回答を返さないようにするために、 ケニアの労働者 ボットによって配信された有毒なコンテンツをフィルタリングするために雇われました。

多くの場合目に見えない作業慣行が必要です。 デジタルインフラの開発と維持. この現象は「デジタル化のパラドックス」と言えます。 ワークフローの一部が自動化されると、デジタル化に関与または影響を受けるすべての人がより生産的になり、自由な時間が増えるという仮定に挑戦します。

生産性の低下に対する懸念は、日常業務を自動化およびデジタル化するための組織的および政治的取り組みの背後にある主な動機です。 しかし、生産性の向上を額面通りに約束するべきではありません。

代わりに、人間が達成できる目に見えないタイプのタスクを考慮して、生産性を測定する方法に挑戦する必要があります。

また、これらのプロセスを設計および管理する方法を検討して、テクノロジーが人間の能力をより積極的に追加できるようにする必要もあります。

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画像のクレジット： ゲルトアルトマン から Pixabay

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• 情報源： https://singularityhub.com/2023/03/24/ai-could-make-more-work-for-us-instead-of-simplifying-our-lives/