知識労働

WIREDの記者が、同僚である編集者たちを模した「AIクローン」を作る実験を行った。職場にAIアシスタントが溢れる中、上司や同僚のAIクローンを作って仕事に生かす人も増えているという。性格を再現したボットは、職場の人間関係を映し出す「仕事の未来」の縮図になっている。

OpenAIのAIモデル改善を担う契約ワーカーが、AIツールを使って作業したことを理由に解雇されていたことが分かった。AI生成テキストで訓練を続けるとモデルが劣化する「モデル崩壊」が懸念される中、AI生成の回答でAIを訓練していたケースもあり、AI活用を促す企業方針との矛盾が浮き彫りになった。

数学者たちはAIが自らの研究分野を揺るがすと危惧しながらも、その有用性ゆえに利用をやめられない、と米WIREDが報じた。証明の検証やアイデア探索でAIは欠かせない一方、分野の存在意義や若手研究者の育成に不安が広がっている。

景気の停滞と国策の影響で仕事が減った中国の弁護士・建築士・エンジニアらが、AIに自らの専門知識を教える格安のギグワークに流れている。住宅ローンの返済など当面の生活費を稼ぐ手段として、専門職の技能がAIの訓練データになる構図を描く。

OpenAIが、自社研究におけるAIエージェントの処理量が人間の労働1日あたり3.1日分に達し、「自動化された研究インターン」という目標を達成したと報告した。同時に最高科学責任者ヤクブ・パチョッキは、どの研究室もAIを十分に制御できていないと警告し、加速する開発ペースへの警戒を示した。

OpenAIは、人間の指示の下で熟練研究者なら数日かかる調査業務をこなす「自動リサーチインターン」の開発目標に到達したと発表した。2026年9月までのインターン級AI実現を果たし、2028年3月までにより高度な自動AI研究者を目指す。調査や分析といった知識労働の一部をAIが担う時代が近づいている。

AI企業は高度な教育を受けた労働者に、長年かけて磨いた判断力を機械に教える仕事を報酬付きで依頼する。仕事を奪うかもしれないシステムへの訓練を拒否した一人の人物の選択を通じ、専門家の判断をAIに移植する産業の実態を描く。

Kirkland & Ellisをトップ法律事務所に育て上げたDavid Foxが、AIを法律業界の未来と見て新たな変革を計画している。

労働研究者Molly Kinder氏が、AIによる知識労働の変化は単純な職の消滅ではなく、移行期の混乱として捉えるべきだと語った。雇用、再訓練、組織設計を同時に扱う必要があり、AI導入の社会的コストが前面に出ている。