AIによって疲弊している人が増えているそうです。
「あれっ？AIを使って何でも効率化を図るんじゃなかったっけ？」
ところが効率化という体のいい物ばかりではないようです。
ChatGPTが世に広まってから4年程が経って、AIはものすごいスピードで進化してきました。
当初はユーザーが指示して文書作成や検索を頼むくらいだったものが、今では人間の指示を聞かずとも自分で自由に行動できる「自立型」も出てきました。
当サイトでも一応「AIに関するお話」という枠があります。
当初はAIを使った何か役に立つ記事でも書こう・・・と思っていたのですが、あまりにも次から次へと新しく変わっていくものだから最近はあまりこのカテゴリーに触れていません(笑)
というよりAIだけでサイトなどを作ってもいいのですが、「AIをどう使うか」と言う内容は多岐にわたるので、到底個人レベルではサイト運営が成り立たないでしょう。
そのせいか、巷では「AIを使って個人が簡単に稼ぐ方法」のようなサイトや動画が随分流行りましたが、最近は一段落した感じでしょうかね。
一般企業にも浸透
大小問わず一般企業にもAIはだいぶ浸透してきたようです。
しかしAIを使いこなすための学習の時間や、AIに業務を任せるために社員のケアを入念に行うなどAIで効率化を図るはずなのに、なぜか業務時間が増えてしまうケースもあるようです。
一方、業務時間が減ったのはIT系の特にプログラマーですね。
筆者がIT系で働いていた時代の知り合いに優秀なプログラマーがいるのですが、この人が言うには「仕事がまったく面白くなくなった」そうです。
なぜかと言うと、コードを書く時間はAIの助けでだいぶ短縮できるようになったらしいのですが、AIがほぼ完ぺきにコーディングを仕上げるものだから、自分が書き上げたという満足感みたいなものが薄れているらしいのです。
それでいて、コードの完成までの時間が短縮されたので仕事の量だけは増えていくそうで、「MAXまでをAIが補ってくれるわけでなく、ただ単にMAXが増えただけ」という感覚だそうです。
そしてその功績は何となく「AIの力」の方に分がある感じがするらしいのです。
何を任せるか
確かにAIにコーディングを任せると、非常に楽でした。
以前に当サイトでも書いたのですが、Wordpressの会員制サイトを作るのにフィルターフックなどでコーディングが必要となった時も、AIとのやり取りでスムーズに進んでいきました。
組織で利用する場合と個人が利用する場合で違いはあると思います。
しかし忘れてはならないのは、現状のAIは既存の学習モデルで得た情報を基に最適な方法を提案してくれていると言う点です。
AIとの対話とは、世に出回っている無数の情報から自分が現在欲しい情報を自動的に選び出し、最適な解答を作ってくれるだけです。
既にある情報から何かを検索したり、録音された一通りの会話を文字に起こしたり、という「既に存在しているものを次のステップへと進ませる」場合、AIはとても役に立つでしょう。
難しいのは「AIを使え」と言う指令の元、どのタイミングでどのように使ったら効率がよくなるのか、という見極めではないでしょうか。
なぜすべてABSにしないのか
今年からメジャーリーグベースボールでは、「ABSチャレンジシステム」を導入しました。
いわゆるボールかストライクかを判断できるシステムで、ストライクコールが納得いかないバッター、もしくはボール判定に納得のいかないピッチャとキャッチャーが申請できます。
これは一試合で、1チームに2回の権利が与えられている「AI技術」を使ったロボット審判となります。
判定は正確でしょう。カメラとAIでボールの軌道を描いて、それがストライクゾーンを通っているかいないかが瞬時に分かります。
観客や選手たちからも概ね好評のシステムですよね。
ではこんなに正確なのに、なぜ1チームに1試合2回までと言う制限があるのでしょうか。
それは人が下す判断のミスに、またドラマが起きるからです。
正確さだけを求めるのなら、一球ごとの全判定にABSを導入すればいいだけです。
でもそうしないのは、制限の存在によって、どこでABSを要求するかのタイミングが人間の判断によって問われ、その判断結果がまた野球と言うスポーツを面白くするからでしょう。
チームによっては、試合の序盤では使わない、下位打線の選手は使わない、などの条件を決めているかもしれないし、それを破ったら怒られるかもしれない。
でも誰も「全球ABSにしろよ」とは言わない。
みんな分かっているからです。
すべてAIの判断にすると「面白くなくなるから」、と。
確かに野球の歴史において、審判の誤審によって泣かされた選手やチームもたくさんいたでしょう。
それでも人の手によって下された判定に一喜一憂するのが、スポーツの本来の姿なのかもしれません。
(まとめ)AIか愛か
AIには愛はありません。あるのはこれまでのデータから導き出したAIが正しいと思った答えだけです。
組織的に仲間との繋がりで業務を底上げしようと思うなら、愛情あふれるチーム作りのために逆にAIを外した方が効率が良くなるかもしれませんね。
