AIは生産性を向上させるはずだったが、新たな報告書によると「ワークスロップ」が生産性を悪化させているという。

AIツールを使ったことがある人なら、必ずしも正確ではないことをご存知でしょう。ある研究では、ChatGPTは実際には25%の確率で間違っていることが明らかになっています。大手テック企業のCEOの中には、AIが大量失業を引き起こすと考えている人もいますが、今のところAIは私たちを苦しめているだけのように思われます。

あらゆる企業がAIを導入していますが、その効果は満足のいくものではありません。これらのツールが生み出すものの多くは、専門家が「ワークスロップ」と呼ぶ役に立たないゴミであることが判明しました。ソーシャルメディアをスクロールしているときに目にする、AIが生成した低品質のコンテンツを指す「AIスロップ」とは混同しないでください。

ワークスロップとは何でしょうか?

ハーバード・ビジネス・レビューで初めて報じられた「ワークスロップ」という言葉は、AIが生成する、最終的に価値の低いコンテンツの氾濫を指しています。質の高いレポートや専門家レベルのプレゼンテーションではなく、生成されるのは、ずさんなレポート、中途半端なドキュメント、洞察力に乏しい定型的なコンテンツ、あるいは人間が介入して修正しなければならないエラーばかりです。

基本的に、AI は量的には成果を上げますが、質的には向上せず、最終的には作業量が増えることになります。

なぜそれが起こるのか、そしてそれを避けるにはどうすればいいのか

HBRの著者たちは、こうした事態の多くはインセンティブの不適切さに起因すると主張している。企業はAIツールを必ずしも品質向上のためではなく、スピードアップのために導入する。たとえ成果物の価値がそれほど高くなくても、従業員はAIに頼って支援を求めるのだ。

AI コンテンツの生成コストが非常に低いため、組織は、従業員が後で何時間もかけてクリーンアップしたとしても、「十分に良い」出力を許容します。

これは、AIを完全に捨て去るべきだという意味ではありません。AIは今後も存在し続けるだろうという予感がします。重要なのは、AIを適切に、そして最もスマートな方法で使う方法を学ぶことです。また、AIはアイデアを生み出すために設計されており、プロジェクト全体を担うものではないことを覚えておくことも重要です。ユーザーはAIをブレインストーミングのパートナーやラフドラフト作成ツールとして捉えるべきであり、仕事全体をAIに完全に依存すべきではありません。

AIの無駄がなぜ重要なのか

結論

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