人工知能はオフィスワークを変革する準備はできているが、経、経営者と従業員は生産性の向上が不十分であると報告している。69％の企業が積極的にAIを使用しているにもかかわらず、調査された経営者の約90％は、技術が雇用または生産性に影響を与えていないと答えている。アトランタ連邦储备银行、スタンフォード大学、イングランド銀行、およびメキシコの自律技術研究所の研究者たちは、これを「検証税」と呼んでいる。この現象は、AIの出力の正確性と安全性を確認するための人間の努力を説明し、潜在的な効率を相殺するボトルネックを作り出している。MITスローアンダーソンのクリスチャン・カタリニは、人間の検証帯域幅が現在の成長の制約であると強調している。調査は、労働者が低品質のAI出力を是正するのに大量的な時間を使っていることを示している。3,200人を対象としたWorkdayの調査では、従業員が節約した時間の37％を是正に使用していることが分かった。Googleの経済学者たちは、科学者が節約した時間の約90％をAI出力の確認に費やし、その46％がその時間の4分の1以上を費やしていることを発見した。この再作業は、AIが急速に解決策を生成するが、物理的なテストはまだ遅い下流のボトルネックであることを示している。GitHubの500,000の開発者に関するMITとWhartonの研究では、AIツールが活動を増加させるが、コード書くことからソフトウェア出荷に作業が移行するにつれて利益が縮小している。制約はコードから人間の审查、統合、テスト、リリースに移行している。AIが時間を節約する也好、タスクを自動化することはoften新しいワークフローの段階を開始し、人間の監督を必要とする、特に技術分野ではコード审查が総合効率に不可欠である。
出典: New York Times Business · 要約：HeadlinesBriefing