最近の生成 AI に関する大きな問題は、次のようなツールが使えるかどうかです。チャットGPT不平等の格差が拡大するか、新たに得たスキルや能力で労働者に力を与えることになります。
あ勉強この質問に答えるために設計された MIT 経済学部の調査では、OpenAI の ChatGPT を使用する参加者は生産性が向上し、将来のタスクで ChatGPT を使用する可能性が向上することがわかりました。対照研究では、これは「テクノロジーが人間の労働者をより強力に補完する」ことを意味しており、労働者に力を与える方法としてChatGPTのようなツールが好まれることを意味している。しかし、これらのツールが実際に現実の世界でどのように実装されるかは依然として不透明です。
「ルーチン」タスクの自動化について懸念を引き起こした以前の AI ツールとは異なり、ChatGPT のような深層学習ツールは、執筆やデザインなど、より複雑で創造的なタスクを実行できます。生成 AI が労働力にどのように導入されるかは、労働不平等にマイナスまたはプラスの影響を与える可能性があります。 「能力の低い労働者がChatGPTによってより多くサポートされれば、労働者間の不平等は減少するか、能力の高い労働者が新しいテクノロジーを活用するために必要なスキルを持っていれば、労働者間の不平等は拡大する可能性がある」と研究では述べている。
マッシュ可能な光の速度
実験には大学教育を受けた専門家 453 人が参加し、最初の課題を完了した参加者の半数に ChatGPT をランダムに割り当てました。割り当てられた課題は、プレスリリース、短いレポート、「デリケートな電子メール」などの執筆ベースのタスクで、グラントライター、マーケティング担当者、コンサルタント、データアナリスト、人事専門家が日常業務で行うタスクを模倣したものでした。
この研究では、ChatGPT へのアクセスを与えられたグループは、タスクを完了するのにかかる時間が 11 分短縮され、品質が向上したことがわかりました。注目すべきことに、治療グループ（ChatGPTを使用しているグループ）のパフォーマンスは、最初の割り当て（ChatGPTなし）とその後の割り当て（ChatGPTあり）の間で向上しており、この研究では、熟練労働者と非熟練労働者の間の不平等格差を埋めることができると結論づけています。
これは、ChatGPT を使用するすべての人に当てはまります。しかし、この研究は、ChatGPT を装備した労働者の生産性が向上し、タスクをより適切に実行できるという確かな証拠を提供します。しかし、これが現実の世界でどのように展開するかはまだわかりません。これは、ChatGPT が労働者のツールキットの新しいツールとして採用されるべきであるという証拠でしょうか?それとも企業はこれを、生成型 AI が仕事全体をうまく置き換えることができるという証拠として解釈するのでしょうか?結局のところ、この研究は、生成 AI の実装が非常に複雑で予測不可能な要素、つまり人間の性質にどのように依存しているかを強調しています。