どこまでの自動化が過剰なのか？知識労働における人間の関連性を保つ

要旨 データ解析、機械学習、継続的モニタリング、そしてその他の関連する人工知能技術の急速な進展に伴い、研究者として今日のビジネス上の多くの問題に対する私たちの解決策はますます「自動化で問題を解決できるか？」という形になっています。しかし、人工知能が知識労働者を自動化されたシステムで置き換える力を私たちに与える中で、「知識労働を自動化すべきか？」という質問はほとんどされません。自動化が最も効果的な解決策かどうか、人的要素を置き換えることに関連する倫理的ジレンマはあるのか、大量の知識労働者を置き去りにすることの社会的影響はどうかなど、多くの質問が考慮されるべきです。この議論の焦点は、知識ベースのシステムが人間のユーザーの知識獲得と保持に与える影響を理解し、プロの意思決定において人間の専門知識と関連性を維持するために、作業生産プロセス中にユーザーへ知識を移転することにより、代替的な研究戦略を概説することです。現代の研究は、ヒューマン・コンピュータ・コラボレーションがどちらか一方よりも優れている可能性があると主張し続けています。しかし、知識ベースのシステムによるスキル喪失効果を制限し、逆にスキルの開発を促進するために、私たちは学術研究者に広範囲な知識労働分野で人間の関連性を保つためのより良い方法を模索するよう呼びかけます。さらに、人工知能技術の倫理に関する哲学的な議論を拡大し、専門職の急速な衰退に与える影響についても考察することが必要です。