Summary
AIは仕事を減らすはずだった。 しかし実際には、仕事は減っていない。
むしろ、別のものが増えている。
Video
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Podcast
Observation
AIは文章を書く。 AIはコードを書く。 AIは資料を作る。
出力は確実に増えている。
しかし
その出力を
読む 選ぶ 直す 判断する
という工程も同時に増えている。
Structure
作業は減っている。 しかし、判断は減っていない。
むしろ増えている。
生成が増えるほど 選択肢が増える。
選択肢が増えるほど 判断が増える。
判断が増えるほど 責任が増える。
AIは
作業を減らす装置ではなく 判断を増やす装置である。
Gradient
生成 ↑ 選択肢 ↑ 判断 ↑ 責任 ↑
時間 ↓ ではなく
認知負荷 ↑
Implication
仕事は減らない。
ただし
仕事の中身は変わる。
作業ではなく 判断になる。
効率化ではなく 密度化が起きる。
これは
労働が「時間消費」から 「意味選択」へ移動していることを示している。
Question
AIは本当に仕事を減らしているのか。
それとも
見えない仕事を増やしているのか。
判断はどこまで増え続けるのか。
そして
判断を引き受ける主体は 人間のままなのか。
Translation Layer
AIは効率化の技術として語られる。
しかし実際には、効率化は局所的であり、 全体では判断の総量が増加している可能性がある。
この構造に接触したとき、 「何が減り、何が増えているのか」という観測が残る。
同時に、 判断と責任の結びつきがどこで切断されるのかという 次の問いが立ち上がる。
Dialogue
Q. なぜAIを使っているのに忙しいのか？
A. 作業は減っているが、判断は減っていない。
Q. なぜ判断は減らないのか？
A. 出力が増えるほど、選ばなければならないから。
Q. ではAIは何を変えているのか？
A. 仕事の重さではなく、仕事の種類かもしれない。
──
この対話は、まだ途中にある。