人工知能が急速なペースでジョブを置き換えているという仮定は、 Anthropic’s Economicの新しいデータによって挑戦されていますインデックス。
Claude AIモデルとの数百万の相互作用に基づいたレポートは、AIが自律的な労働者ではなく共同作業者として主に使用されていることを示唆しています。 AIアシスト作業の57％は、AIが人間の生産性を向上させる拡張下にありますが、完全な自動化を伴うタスクの43％のみが、
これらの調査結果は、AIが職場環境に統合されている方法をまれに垣間見ることができます。推測を超えて、現実世界の影響へ。
ソフトウェアエンジニアは、AI の最大のユーザーです。記録されたすべてのAIインタラクションの37.2％は、開発者がソフトウェアの問題のデバッグ、最適化、トラブルシューティングにAIを使用するプログラミング関連のタスクから得られます。
これは、AIがプログラマーを完全に交換するのではなく、効率を高めるために活用されていることを示唆しています。 AIアシストタスク。これらの専門家は一般に、AIを使用してドラフトを生成し、テキストを編集し、コンテンツを構成しますが、作業の最終決定を完全に制御しています。これは、AIが完全な代替ではなくアシスタントとして使用されているクリエイティブ産業のより広範な傾向と一致しています。 wp-content/uploads/2025/02/ai-ussage-by-job-type-in-2025-via-anthropic-1024×1017.jpg”>出典:人為的
事業運営、法的作業など、他のフィールド財務は、中程度のAIの採用を示しますが、建設、医療、農業など、物理的労働に依存するセクターは、事実上AIの存在感を持っていません。現実世界の物理的タスクにおけるAIの限界は、これらの業界での自動化に対する障壁のままです。 Anthropicのレポートは、AIの増強と自動化を重要な区別を示しています。
増強とは、AIが人間と一緒に働き、提案の生成、研究支援の提供、コードのデバッグなど、生産性を向上させるタスクを指します。一方、自動化では、文書や書式の書類など、AIがタスクを完全に完了する場合を説明しています。人類の共同設立者であり政策責任者であるジャック・クラークは、次のように述べています。 base64、r0lgodlhaqabaaaach5baekaaealaaaaaaaaaaaiCtaeaow==”> 出典:一方、人類、法律、医学、およびエグゼクティブリーダーシップの高賃金の専門職は、おそらくこれらの分野における意思決定の複雑で高得点の性質により、おそらく比較的低いAIの採用を示しています。
AIは、低所得の労働者を追放するのではなく、特定のタスクを自動化しながら人間の専門家を最終出力を制御することにより、ホワイトカラー作業の性質を変えていることを示唆しています。この洞察は、AIの長期的な経済的影響を予測しようとする政策立案者やビジネスリーダーにとって重要です。調査や市場の予測に依存する労働力の研究では、人類の経済指数は、内部分析ツールを介して収集された現実世界のデータに基づいて構築されています clio 。
このシステムは数百万のクロードインタラクションを分類し、 o*netデータベースに基づいてジョブ分類にマッピングします。米国労働省によって維持されている認識された職業枠組み。
Clioを活用することにより、人類はその分析が仮定に基づいているのではなく、実際のデータに基づいていることを保証します。このツールは、仕事に関連していない相互作用を除去し、専門的な関連性に基づいてAIの使用を分類し、AIが職場のダイナミクスにどのように影響するかを正確に反映します。データ:画像/gif; base64、r0lgodlhaqabaaaaach5baekaaealaaaaaaaaaaaaictaeaow==”> open-surced を使用して、研究者がAIの実際のワードを分析できるようにします。独立して影響。この動きは、他のAI企業がモデルがどのように使用されているかをより多くの可視性を提供する前例を設定します。
「AI業界がどのように透明性を高めるべきかを把握したい」とクラークは「一部の人もいます。そのことは、企業が行った声明を通過しますが、その一部はデータを通じて行われます。」 AI使用データをリリースする決定は、特に政府がAI規制を確立するために世界中の政府が努力しているため、より広範な業界との公に整合しています。
労働力調査や市場の予測に依存している従来の労働力の研究とは異なり、人類の経済指数は、その内部分析ツールであるClioを介して収集され、oの分類に基づいて雇用分類に分類されます。 *米国労働省が維持している広く認識されている職業枠組みであるネットデータベースは、その分析が仮定に基づいていることを保証します。専門的な関連性に基づいて、AIが職場のダイナミクスにどのように影響しているかを正確に反映しています。 「この問題にもっと目を向けたい」彼はさらに、「AI業界が世界の他の地域に対してどのように読みやすくなるべきかを理解したい」と付け加えた。 AIの採用が成長し続けるにつれて、Clioの時間の経過とともに変化を追跡する能力は、さまざまなセクターがAIをワークフローに統合する方法についての貴重な洞察を提供します。政策決定を導くための経験的データの必要性を強調しました。
現在のデータは、AIが人間の労働者を置き換えるのではなく、主に使用されていることを示唆していますが、労働力のAIの将来は、特にマルチのような領域では不確実です-ステップの推論と自律的な意思決定は、時間の経過とともにバランスをより多くの自動化に変える可能性があります。遷移が発生します。
人類の 6か月ごとに経済指数を更新するこれらの変更をリアルタイムで追跡するのに役立ちます。 AIの採用パターンが進化するにつれて、AIが増強のツールであるか、自動化のより支配的な力になるかどうかを判断するには、進行中のデータ収集が不可欠です。広範囲にわたる仕事の移動に対する一般的な恐怖とは異なります。 AIは、完全な自動化ではなく増強に焦点を合わせることにより、ジョブを完全に排除するのではなく、ジョブの機能を変えています。
企業の場合、これは最も効果的なAI戦略が従業員を交換するのではなく、生産性を高めるためにAIを強化するツールを装備することを伴う場合があります。