AI「ワークスロップ」が不要な追加作業を生んでいます。これを止める方法
あなたは仕事で人工知能（AI）を使ったことがありますか？その際、AIの出力の品質や正確性を確認せずに使用したことはありますか？もしそうであれば、あなたは一人ではありません。
世界的な調査によると、仕事でAIを使用する従業員の3分の2（66%）が、AIの出力を評価せずに頼っていることが分かっています。
これにより、他の人がエラーを特定し修正するための多くの追加作業が生じ、評判にも悪影響を及ぼす可能性があります。今週、コンサルティング会社デロイト・オーストラリアは、連邦政府向けに作成した44万オーストラリアドルの報告書にAI生成のエラーが多数含まれていたことが発覚し、正式に謝罪しました。
記事では、AIが生成したコンテンツが見た目は良いが「特定のタスクを意味のある形で進めるための実質が欠けている」ことを指摘しています。
時間を無駄にするだけでなく、ワークスロップは協力や信頼をも損ないます。しかし、AIの使用は必ずしもそうである必要はありません。適切なタスクに適用し、適切な人間の協力と監視を行うことで、AIはパフォーマンスを向上させることができます。私たちは皆、この問題を正しく解決する役割を担っています。
AI生成の「ワークスロップ」の増加
最近の調査によると、受取人がそれぞれのインスタンスを解決するのに平均してほぼ2時間を要し、1万人規模の企業では年間900万米ドル（約1380万オーストラリアドル）の生産性損失が生じると推定されています。
ワークスロップを受け取った人々は、苛立ちや混乱を報告し、多くの人がそれを送ってきた人を信頼性、創造性、信頼性に欠けると見なしています。これは、AIを使用することによる信頼の損失があるという以前の調査結果を反映しています。
見えないAI、見えるコスト
これらの調査結果は、私たち自身の最近のAI使用に関する研究とも一致しています。47か国の32,352人の労働者を対象とした代表的な調査で、AIへの過度の依存と技術の隠れた使用が一般的であることが分かりました。
私たちの研究では、多くの従業員が効率や革新の向上を報告している一方で、4分の1以上がAIによって仕事量、プレッシャー、単調な作業に費やす時間が増えたと述べています。半数は同僚との協力の代わりにAIを使用しており、協力が損なわれることへの懸念が高まっています。
さらに悪いことに、多くの従業員がAIの使用を隠しています。61%がAIを使用したことを明かさず、55%がAI生成の資料を自分のものとして提出しています。この透明性の欠如は、AIによるエラーを特定し修正するのを困難にしています。
ワークスロップを減らすためにできること
指針がなければ、AIは価値の低い、エラーが多い作業を生成し、他の人に余計な作業を生じさせます。では、AIの利点をよりよく実現するためにワークスロップをどのように抑えることができるでしょうか？
従業員である場合、3つの簡単なステップが役立ちます。
まず、「このタスクを行うのにAIが最適な方法か？」と自問してください。私たちの研究は、多くのユーザーがこの質問を飛ばしていることを示唆しています。出力を説明または擁護できない場合は、使用しないでください。
重要な場面では、AIをどのように使用したか、何を確認したかを透明にすることで、厳密さを示し、無能または信頼できないと見なされるのを避けてください。
仕事のタスクにAIを使用する前に、本当に必要かどうか自問してください。
雇用主ができること
雇用主にとって、ガバナンス、AIリテラシー、人間とAIの協力スキルへの投資が鍵です。
雇用主は、効果的な使用に関する明確なガイドラインとガードレールを従業員に提供し、AIが適切である場合とそうでない場合を明確にする必要があります。
それはAI戦略を形成し、AIが最も価値を持つ場所を特定し、誰が何に責任を持つかを明確にし、結果を追跡することを意味します。うまく行えば、ワークスロップによるリスクと下流の再作業を減らすことができます。
ワークスロップはAIツール自体の必然的な結果ではなく、人々がAIをどのように使用するかから生じるため、ガバナンスは日常の行動を形成する場合にのみ機能します。それには、ポリシーやコントロールと並んでAIリテラシーを構築することが必要です。
組織はAIリテラシーのギャップを埋めるために努力しなければなりません。私たちの研究は、AIリテラシーとトレーニングがより批判的なAIの関与とエラーの減少に関連していることを示していますが、従業員の半数未満がトレーニングやポリシーの指導を受けたと報告しています。
従業員は、AIを選択的に、責任を持って、協力的に使用するスキルを必要としています。AIをいつ使用するか、どのように効果的かつ責任を持って使用するか、AIの出力を流通させる前にどのように確認するかを教えることで、ワークスロップを減らすことができます。
【用語解説】
– ワークスロップ：AIが生成した、見た目は良いが実質が欠けているコンテンツや作業を指す用語。
– ガバナンス：組織の管理や運営に関する指針や規範。
– AIリテラシー：AIの使用に関する知識やスキル。