AIの企業効率と創造的な完全性の間の緊張に対処する

これらの数字は、仕事の実施方法、利益のための仕事、この急速な技術的進歩のコストを負担する人の大きな変化を表しています。 AIがヘルスケアからエンターテイメントに至るまで、産業を変革するにつれて、これらの変化に興奮し、利益を得る人々と彼らによって脅かされている人々との間に意味のある格差が生まれています。

多くのハイテクエグゼクティブやビジネスリーダーは、AIの可能性について無制限の熱意を表明しています。 2025 WSJ Intelligence Surveyの調査では、グローバルCEOの89％がAIを将来の収益性と競争力を確保するための最も重要な技術としてランク付けしていることがわかりました。これらのリーダーは、AIがいかに生成的なアイデア、研究、戦略、ビジネスの実行に革命をもたらしているかを直接経験しており、興奮するのは正しいことです。

一方、創造的な専門家とエントリーレベルの知識労働者は、劇的に異なる現実に直面しています。 2024年には150,000を超えるハイテク雇用が排除され、企業はAIの効率を引用していることがよくありました。追跡サイトのレイオフによると、すでに2025年に24,000を超えるポジションが削減されています。 World Economic Forumの2025年のFuture of Jobs Reportは、調査対象の組織の41％が今後5年間のスキルの陳腐化のためにスタッフを削減すると予想していることを発見しました。

国際通貨基金のマネージングディレクターであるKristalina Georgievaは次のように説明しています。「先進経済では、約60％の雇用がAIの影響を受ける可能性があります。暴露された雇用の約半分はAI統合の恩恵を受け、他の半分の場合、AIアプリケーションは現在雇用を削減することができます。 消える。"

創造的な専門家にとって、脅威は職務の安全を超えて芸術的アイデンティティと知的財産の問題に​​まで及びます。多くの著者は、 Atlantic's Libgenのようなデータベースで自分の本を発見しました。ビジュアルアーティストは、許可や帰属なしに作品で訓練されたAIシステムによって再現される独特のスタイルを見てきました。

非AIアーティストのためのソーシャルディスカバリープラットフォームであるCaraの写真家であり創設者であるJingna Zhangは、ブログ投稿でこの違反を明確にしました。

これらの非常に異なる経験と視点は、すべてのAIの進歩とともに拡大しているクラスの格差を意味します。ハイテクとビジネスのエリートは、さらに多くのお金と権力を獲得することになっており、社会経済的格差がすでにアメリカ人の11.1％を貧困ラインで押し進めている世界では、アメリカ人のほぼ半数が給料を支払うことに生きています。労働者階級はさらに多くを失います。

両方の視点には真実が含まれています。 AIは、ニッチな医療治療の開発から環境資源の割り当ての最適化まで、前向きな変化を促進する大きな可能性を秘めています。同時に、不平等の拡大、バイアスの伝播、天然資源の枯渇の危険性があります。

対立する現実が共存する最も複雑な問題と同様に、各グループがより公平な結果に向けて取り組むために取ることができるステップがあります。

AIから恩恵を受ける人々が考慮すべきこと

あなたの労働力を高めてください。たとえば、GlowforgeのCEOであるDan Shapiroは、AIの習熟度を全社的な任務にしました。すべての従業員は、特定の役割に合わせてカスタマイズされた最新のAIツールにアクセスでき、それらを効果的に使用するためのトレーニングを受けています。その結果、ビジネスのすべての分野をより効率的にしたAI専門家の労働力が生まれました。

あなたの労働力を再スキルします。 Armoire Clothing Rental CEOのAmbika Singhは、このアプローチを例示しています。自動化が返されたアイテムを記録した従業員を交代させたとき、シンはその人的資本を新しいイニシアチブのアップサイクルで損傷した衣服に再配置しました。この戦略的リーダーシップは、従業員に仕事のセキュリティとキャリアの進歩を提供しながら、ビジネスに新しい収益源を作りました。

AI倫理を強く理解して多様な人々を雇います。開発者間の表現が不足しているため、AIにはバイアスの無数の例があります。最近、研究では、医療検出AIモデルが女性や黒人患者の疾患を特定する可能性が低いことがわかりました。 AIの労働力の29％のみで構成される女性と黒人の従業員は、潜在的なAIジョブの8％しか構成していないため、そのようなバイアスは意図的な多様性の努力なしで継続します。

AIによって疎外される可能性のある人が考慮すべきこと

AIの風景を理解します。現在の作業に直接影響しなくても、AIに関する基本を誰もが知ることは有益です。生成的AIがどのような生成的に優れているのか（例えば、アイデア、コンテンツの作成）、それが何に苦しんでいるのか（たとえば、フィクションとの区別、複雑なデータの分析など）、そしてそれがどのように誤用されるか（例えば、ディープフェイク、精巧なフィッシング攻撃）。いくつかの消化可能な読書のために、ウォートン教授のイーサン・モリックは、「 AIを使用する15回、5つではない」などのガイドなど、彼のブログで貴重なリソースを提供しています。

AIの使用方法を学びます。 「AIはあなたの仕事を引き受けることはありませんが、AIが優れている人がいるかもしれない」という今や共通の格言には、真実の核が含まれています。それは完全に真実ではないかもしれませんが（以前の失業データを参照）、候補者プールのAIの専門家ではないことは間違いなく危険です。残念ながら、誰がAIを学んでいるかについては、すでに格差が現れています。

ハーバードビジネススクール准教授レンブラントコニングは、AIの採用が不均一なAIの採用を観察しており、女性は男性よりも25％低い割合でAIツールを採用しています。 Common Sense Mediaの報告によると、黒人学生は、白人の学生と比較してAIが生成されたと誤ってフラグを立てる可能性が2倍であることが明らかになりました。これらのデータポイントは、AI-Fluentの従業員がより多くの獲得に立っているため、性別と人種の給与の両方のギャップの両方に心配な意味を持っています。

あなたの収入を多様化します。雇用市場のボラティリティが向上すると、ポートフォリオのキャリアモデルはより大きなセキュリティを提供できます。 2024年の資金調達の調査では、米国の成人の3分の1以上が主要な収入を超えてお金を稼いでいることがわかりました。このアプローチは、複数の収益源にリスクを分配し、業界固有の混乱に対するバッファーを提供します。

誰にとっても最も重要なステップは、AIの会話で自分の声を見つけることです。これは、人間の創造性を意図的に紹介するアートを作成し、AIのトレーニングデータの公正な補償と帰属を提唱する、または仕事と生活への生成的なAIの影響について批判的な会話をすることを意味します。

急速に進化する技術的景観では、これは、生成的AIから得られる利益をどのように分配するか、そしてその害を緩和する方法について意図的になる時です。 AIは私たちの世界を変えており、私たちは皆、その変容がどのように展開するかについて発言する必要があります。

以上がAIの企業効率と創造的な完全性の間の緊張に対処するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。