AIが職場にやってきた:機械まかせにならないための9つのルール
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ASIN : B0C2PSBYNF
出版社 : 草思社 (2023/2/13) 発売日 : 2023/2/13
<目次>
[第1部 機械 ]
第1章 サブオプティミストの誕生
AI楽観論者の論点
奪われる仕事もあるかもしれないが、それによって新しい仕事もたくさん生まれるので結果的には人類に進歩をもたらす
AIは反復作業や単純作業を人間の代わりにやってくれる
AIと人間は協力関係を築くことが可能だ
AIは新しい仕事をたくさん創造するだろう
ほんの数十年前までには存在しなかったFacebookやGoogle Amazonやユーチューバーなど
第一次産業革命から第三次産業革命まで多くの人にさほど恩恵をもたらせなかった
自動化が雇用を満たすよりも早いペースで雇用を奪う
仕事が以前よりも安全で楽になっているにもかかわらず、職場での幸福度が上昇していない
AIや自動システムを適切に機能させるために労働者をエンドユーザーの目から光明に隠して働かせるやり方 新しいテクノロジーの進歩が、浸透し切る前に寿命がくる可能性
AIとの共同は、人間を加えることによって効率化が下がる
経営者が一般労働者について考える事はほとんどな
第2章 ロボットに奪われない仕事という神話
かつては機械には無理だと思われていた事柄
1895年、公明なギリスの物理学者ケルビン共は、世界で最も好まれる空の移動手段として、飛行機が熱気球からその座を奪うと言う見方を知り続けた。「空気より重い機械が空を飛べるはずはない」というのが彼の言い分だった
1962年には、数学者で言語学者でもあったイスラエルのイェホシュア・バー・ヒレルが、コンピューターに訓練を施せば外国語を翻訳させることができると言う見解を退け「電子的な地でデジタル式コンピューターを翻訳に利用しても、画期的な変化は達成できる見込みは皆無である」と記した
1984年にニューヨークタイムズが空港への自動発券機の導入に関する記事を掲載した。コンピューターが旅行代理店の人間の仕事を代行するようになると言う感覚に対して恐ろしく懐疑的な専門の言葉が引用され、旅行代理店オーナーは「ボタンを押し間違えたらどうなる?」と言っていた
アメリカの成人の73%がAIによって「喪失される仕事より排除される仕事の方が多い」と予想する
自分の仕事が奪われることを心配する人は23%にとどまっていた
機械に仕事を奪われる危険を回避する手立てについては、仕事の種類よりも仕事の「やり方」の方がはるかに重要
第3章 実際にはどのように機械が仕事を奪うのか
「見えない自動化」問題
自動化が導入されたからといって労働者が直接的にすぐさままとめて追い出されるわけではない。その影響はしばしば徐々に現れる
給料が減らされたり
欠員が補充されなかったり
辞職率が上がったりすると言う形をとる
人手がゼロ
第4章 上司はアルゴリズム
Amazonでは複雑なアルゴリンスも使って倉庫作業員の生産性を追跡していて、働きの悪い社員をクビするのに必要な書類も自動的に作成できると言う IBMは自社で開発したAIプラットホームのワトソンを使って従業員の勤務評定をしているアルゴリズムによる来年度の予想もボーナスの額に影響する可能性がある UberやLyftといったオンデマンドのプラットホームでは人間による監督を完全に廃止して給料や人配置やトラブル解決に関わる判断はアルゴリズムに任せている 第5章 凡庸なボットに注意せよ
半端なテクノロジー
労働者の代替となる程度には優れているが、新たな雇用創出するほどには優れていない
[第2部 ルール]
ルール1 意外性、社会性、稀少性をもつ
AIよりも人間の方がはるかに上手くできることは何か?
社会性→人との関わりによって価値を生む
「組み合わせの想像力」
複数の異なる分野から得られた洞察を組み合わせることによって生まれる
ルール2 機械まかせに抗う
評価前に曲を聴くように強要した場合事前の評価による効果なくなると考えられたが、高評価のレコメンドの楽曲に対して著しく高い評価を与えた
自分自身の経験よりも機械によるランダムな評価の方が判断に影響した
ユーザがクリックし、購入し、注意を向ける対象を変えるための高名なデザイン要素
「人の心を読む」アルゴリズム
「人の心を変える」アルゴリズム
レコメンドアルゴリズム
ユーザーの手間を省くデザイン
ルール3 デバイスの地位を下げる
コンピューターは有能で効率的なしもべにはなりますが、私はコンピューターのもとで働きたいとは思いません。
スマホがあるだけで気が散ってしまう
スマホに輪ゴムをはめるアイデア
ルール4 痕跡を残す
「経済的価値の変化」の道筋
1.コモディティの販売
2.商品を売る
3.サービスの提供
4.経験のデザイン
ベスト・バイの例
顧客のコンシェルジュを目指した
ルール5 エンドポイントにならない
人間はまもなく金のかかるAPIエンドポイントになるだろう
テクノロジーによる夢遊病
1970年にGMの従業員たちが、自動化された工場で働くことに対するストライキを起こした。「人間らしさが失われる」 ルール6 AIをチンパンジーの群れのように扱う
黒人被告の再犯可能性が白人被告のほぼ2倍
ルール7 ビッグネットとスモールウェブを用意する
ウォータールー
ルール8 機械時代の人間性を理解する
ルール9 反逆者を武装する
デザインの正義
スチュワート・カウフマン
生物有機体が一足飛びでなく徐々に形作られていく進化のあり方