00:00:00 ハーバードによる研究論文の簡単な概要
00:00:32 BCGのコンサルタントとのChatGPT-4研究
00:01:31 生産性に対するAIの影響を探る
00:02:31 AIの置換可能性と批評
00:03:47 雇用に対するAIの広範な影響
要約
LokadのConor Dohertyは、ハーバードによるホワイトカラーの職に対するAIの影響に関する研究を精査し、微妙な効果を明らかにしている。この研究は758人のコンサルタントを対象に、生産性向上におけるAIの役割、特にsupply chain managementに焦点を当てて評価している。研究によると、AIは特定のタスク、特にトレーニングが施された場合のパフォーマンスを向上させるが、複雑なscenariosでは十分に機能しない可能性がある。Dohertyは、AIを人間の労働の補助と捉える狭い見方を批判し、タスクの完全自動化によって生産性を革新し、ホワイトカラーの仕事を再定義する可能性があると論じている。彼は、AIの全能力が雇用環境を劇的に変化させる可能性を示唆しているため、職の安全性に過信することは危険だと警告している。
完全な書き起こし
Conor Doherty: ハーバード・ビジネス・スクールが発表した研究論文は、でこぼことした技術の最前線を進む中で、AIが生産性や最終的な雇用に与える影響についての洞察を提供することを目的としている.
本日は三点を見ていく。一つ目は論文の仮説と手法、二つ目は主要な発見と結論、そして三つ目はLokadの見解である。さあ、始めよう.
この論文は、複雑で現実的かつ知識集約型のタスクに対するAIの影響を探求している。使用されたAIは大規模言語モデルであるChatGPT-4であった.
暗黙の仮説は、高度なスキルを持つ専門家のworkflowsにAIを導入することで生産性の向上が実現されるというものであった。対象となった758人は、ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）のコンサルタントであった.
研究者らは被験者を二つのグループに分け、それぞれに異なるタスクを与えた。一方のタスクは分析力、創造的な文章作成、説得力、およびライティングスキルに重点を置いており、もう一方は定量的および定性的なデータを組み合わせた問題解決に焦点を当てていた.
すべての参加者は最初に、AIを使用しないベースラインタスクを完了した。その後、被験者はさらに三つのグループに分けられた：AIを使用しないコントロールグループ、AIを使用するグループ、そしてAIとその最適な使用方法に関するトレーニングの両方を受けるグループである.
被験者は、ハイレベルなコンサルティング会社で扱われるタスクを模倣するよう設計されたタスクを、30分から90分の間で完了する時間が与えられた.
タスクは同程度の難易度に設計されていたにもかかわらず、AIの効果は大きく異なり、研究者たちはこれを『でこぼことした技術の最前線』と呼んだ.
これは、AIが最前線内のあるタスクにおいては人間のパフォーマンスを大幅に向上させる一方で、最前線外のタスクにおいては人間のパフォーマンスを低下させる能力を指している.
最前線内のタスクでは、AIは著しい生産性向上をもたらした。AIを使用した両グループはコントロールグループを上回り、特に追加のAIトレーニングを受けたグループが全体として最も優れた成果を示した.
この生産性向上は、初期のベースラインタスクで下位の成績を示した人々において特に顕著であり、AIが低スキル労働者に対して特に有益である可能性を示唆している.
しかし、定量分析と定性分析の組み合わせなど、最前線外のタスクでは、AIとトレーニングの両方を受けたグループが最も低い成果を示した。実際、コントロールグループは両方のAIグループを上回り、特にコントロールグループとAIとトレーニングを受けたグループとの間に有意な差が認められた.
著者らは、最前線内のタスクにおいてはAIが生産性と品質の両方を劇的に向上させ、人間を置き換える可能性すらあると示唆している。しかし、最前線外と見なされるタスクにおいては、AIの効果ははるかに低い可能性がある.
本論文は非常に分かりやすく書かれているが、深刻な方法論上の欠陥に基づいている。AIによる自動化で得られる生産性向上については検証されておらず、むしろAIを人間が操縦する副操縦者のように扱っている.
これは、AIの能力を人工的に制限しているため根本的な問題であり、特にリトリーバル拡張生成のような他の手法と組み合わさると、その効果はさらに低減する.
AIは、ハイレベルなコンサルティング会社が保有するようなデータベースから必要な情報をすべて取得し、自動的にプロンプトを作成することができる。これにより、一人の人間の成果をはるかに上回る出力が得られ、大規模に展開された場合には非常に高い収益性が期待される.
たとえその回答の品質がコントロールグループ並であったとしても、単一のハーバード卒業生の6桁の給与と比較して、巨大言語モデル（LLM）の非常に低コストにより、コストは劇的に低くなるだろう.
これが、サプライチェーンおよび雇用に対するAIの真の影響である。すなわち、定量的および定性的なタスクを大規模に自動化することによって得られる前例のない生産性向上であり、その品質においても、投資収益率の面においても、人間を大きく上回る可能性が非常に高い.
この明白な活用例を無視することにより、本論文は、すでにサプライチェーンやその他の分析的職種に対するAIの潜在的影響を懸念している人々に、誤った、そしておそらく危険な安心感を与えている.
