米労働時間の9割「AIベンチマークが測れない仕事」海外で反響
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AIの性能を測るベンチマークは、実際に米国人が働いている時間の9割をカバーしていない――そんな調査結果がHacker Newsで話題になった。出典はMercorの労働指数（Labor Index）で、職務ごとのタスクと既存ベンチマークの対象範囲を重ね合わせたもの。これにエンジニアたちが次々と反応し、「自分の仕事の8割はステークホルダー間の対立をなだめることだ」「むしろ多くの会社員は実質何も生産していない」といった、自虐混じりの経験談が並んだ。一方で、知識労働やクリエイティブな仕事の「生産性」はそもそも測定が難しいだけで、それこそが最も価値のある仕事だという反論も出て、AIが測れていない仕事をどう評価すべきかで意見が割れた。
米国の労働時間の90%は、AIベンチマークがうまく対応できていないタスクに使われている
出典: mercor.com / 元記事はこちら
俺の仕事の8割は海外の外注先に「早く仕事終わらせて」って催促することだよ。
ここからしばらくは、経営陣が『プロダクション投入にかかる時間のうち、コーディングがどれだけの割合を占めているか』を思い知らされる時期になると思う。機能を思いついたその日にプロダクションに入ると信じている上司が多い気がするけど、そんなことは起きない。
AIは『料理人が多すぎる厨房』問題を解決するのに最適な技術だ。スタートアップが千個咲き乱れればいい、ってことかもね。
一般的にはそうかもしれないけど、知識労働者やクリエイティブな仕事をしている人にとっては、何が『生産的』かを測るのは難しい。そしてそれこそが一番価値のある仕事だったりする。
AIエージェントの群れを管理する仕事の自動化が進んでる。みんな真顔でそういう提案を俺に持ちかけてくるよ。
『AIベンチマークに』対応タスクが0件、ってことだよ。ドライブスルーの注文を取るLLMの出来を測るベンチマークは誰も作ってない。でも実際にそれをやってるLLMはあるのに。
> 配膳用の走行ロボットを導入してる店も増えてる
それってただのギミックじゃない？ ロボットが問題を起こした時のために人手は結局必要だし、人件費が減る理由がわからない。
ロボットをAIだと思ってない人のほうが多いと思う。『知能のある』ロボットじゃない限りは。
別の見方をすると、AIはもともと給料が高すぎる仕事を自動化して、生活を成り立たせるために本当に必要な仕事の待遇の底上げに繋がるかもしれない。もちろん、余った儲けが億万長者の懐に流れ込まない場合に限るけど、まあそっちの可能性の方が高いよね。
> つまり、AIにいい仕事をやらせたいってことか
いや、俺たちは今のところ物理的な操作が必要な作業のほとんどをこなせない。それは誰が何を望んでいるかとは関係ない話。
『今のところ』を『当面の間は』って意味で言ってるなら、まあそうだね。
今見られている異常な投資規模を考えれば、宇宙にデータセンターを作るより物理作業の自動化の方がよっぽど現実的だって保証するよ。
仕事の50%は社内政治、30%はステークホルダーと期待値の管理、10%が設計・開発。
『ブルシット・ジョブ』の内容への補足。『ステークホルダー』は企業のブルシット職の中でも第1位にランクされる。その役割は二つ：(a) グループを代表することで誰もそのグループを除外したと責められないようにすること、(b) 大抵役に立たないフィードバックを出すことで、そのグループが本当に関心を持っている/わかっているように見せること。
『AIがそう言ったんだから仕方ない』って言えるようになるなんて最高じゃないか。
技術系の人以外、そんなもの誰も欲しがってないよ。
プログラミングを終わらせたら、あとのビルドやデバッグはAIに任せて次に進めるのが本当にいい。
それに、物やサービスが無料かつ即座に手に入る社会をどう構築すればいいか、俺たちは全く分かっていない——それは資本主義の正反対だ。
ああそうだね、コスト削減分がちゃんと消費者に還元されるはず——ここ数十年やってきた減税や規制緩和と同じようにね。消費者が経験した『ディスインフレ』は、新しくてしかも大抵もっと高価な代替品が市場に出てくることによる既存製品の陳腐化、それだけだよ。
ほとんどの仕事を自動化するということは、尋常じゃない失業を意味する。それは『消費者のための節約』とは全く噛み合わない。その消費者たちが失業してるんだから。
米国株式の年間数兆ドル規模の利益は、これからも米国株式の約93%を保有する上位約10%の家庭に流れ続ける。テクノロジーは何十年もディスインフレを生み出していない、グローバル化と約10億人を抱える中国の製造業がそれを生み出したんだ。優良なブルーカラーの仕事が海外に出て行ったのと同じように、優良な知識労働の仕事も可能な限りGPUに『出て行く』ことになる。
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> 建築は無限の合成トレーニングデータを生成できないから
それはただ難易度が高いだけ。例えばAutodeskがまさにその目的のために買収される、というのも全く驚かない話。
そうだね、建築業界にもAIは確実に来ると思う。多くの部分は制約を解くだけの作業だから。もっと芸術的な側面は——少なくとも最初のうちは——人間が必要だろうけど。
AIは、料理人全員に『自分には技術的な決定を下すための専門知識がある』と思わせてしまう。
いや、会社の中には実質『電話ゲーム』をやってるだけの人がたくさんいると思う。コミュニケーションを取って、文書やメールを書いて、『仕事をしている』けど、実際には何も生み出していない。
みんなそう言うけど、実際に会社がレイオフをすると、みんなの仕事がきつくなって、サービスは悪化して、提供が遅くなるんだよね。
この話題の背景と論点
Mercorの「Labor Index」は、実際の職務から収集したタスクと、既存のAIベンチマークが測定対象にしている範囲を重ね合わせた調査で、今回話題になった「9割が未評価」という数字もそこから出ている。背景として、現在主流のAIベンチマークはコーディングや数学など採点しやすいタスクに偏りがちで、合意形成・調整・現場対応のような評価しにくい業務は元々測定の対象になりにくい。スレで割れたのは、この「測れていない9割」をどう解釈するかという点。「本当は無駄な社内政治や調整業務が多いだけ」という皮肉な見方と、「調整や合意形成こそ高度な知的労働で、単純に測定が難しいだけ」という擁護論が対立していた。また、ロボットによる配膜やドライブスルー対応のように、現場では既にAI的な仕組みが使われていてもベンチマークの対象になっていない例も指摘されており、「AIが仕事をカバーしていない」という結果が、必ずしも「AIが実際の職場で使われていない」ことを意味しない点は読者が誤解しやすい。生産性成長が長期平均の年2%程度に留まっているという指摘も、労働自動化の実感とデータのギャップを示す材料になっている。
※本記事は海外掲示板 Hacker News のスレッド「90% of US working hours are spent on tasks not covered well by AI benchmarks」から抜粋し、編集部で日本語に意訳したものです。訳文の責任は当サイトにあります。
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