論文の概要: The AI Pyramid A Conceptual Framework for Workforce Capability in the Age of AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06500v1
- Date: Sat, 10 Jan 2026 09:27:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.847908
- Title: The AI Pyramid A Conceptual Framework for Workforce Capability in the Age of AI
- Title（参考訳）: AIピラミッド - AI時代の労働力能力の概念フレームワーク
- Authors: Alok Khatri, Bishesh Khanal,
- Abstract要約: 最近の証拠は、生成的AIが高度に教育された白い首輪作業に不釣り合いに影響を及ぼすことを示している。
本稿では,AIを介する経済における人的能力の組織化のための概念的枠組みであるAI Pyramidを提案する。
このフレームワークは、組織、教育システム、政府に対して、学習、測定、政策をAIによる業務の進化的な要求と整合させようとする意味を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.134211474877041
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) represents a qualitative shift in technological change by extending cognitive labor itself rather than merely automating routine tasks. Recent evidence shows that generative AI disproportionately affects highly educated, white collar work, challenging existing assumptions about workforce vulnerability and rendering traditional approaches to digital or AI literacy insufficient. This paper introduces the concept of AI Nativity, the capacity to integrate AI fluidly into everyday reasoning, problem solving, and decision making, and proposes the AI Pyramid, a conceptual framework for organizing human capability in an AI mediated economy. The framework distinguishes three interdependent capability layers: AI Native capability as a universal baseline for participation in AI augmented environments; AI Foundation capability for building, integrating, and sustaining AI enabled systems; and AI Deep capability for advancing frontier AI knowledge and applications. Crucially, the pyramid is not a career ladder but a system level distribution of capabilities required at scale. Building on this structure, the paper argues that effective AI workforce development requires treating capability formation as infrastructure rather than episodic training, centered on problem based learning embedded in work contexts and supported by dynamic skill ontologies and competency based measurement. The framework has implications for organizations, education systems, and governments seeking to align learning, measurement, and policy with the evolving demands of AI mediated work, while addressing productivity, resilience, and inequality at societal scale.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、単に日常的なタスクを自動化するのではなく、認知労働そのものを拡張することによって、技術的な変化の質的な変化を表している。
最近の証拠は、生成AIが高度に教育されたホワイトカラーワークに影響し、労働力の脆弱性に関する既存の仮定に挑戦し、デジタルまたはAIリテラシーに対する従来のアプローチを不十分にしていることを示している。
本稿では、AI Nativityの概念、AIを日常の推論、問題解決、意思決定に流動的に統合する能力を紹介し、AIを介する経済における人間の能力の組織化のための概念的枠組みであるAI Pyramidを提案する。
このフレームワークは、AI拡張環境に参加するための普遍的なベースラインとしてのAI Native機能、AI有効システムの構築、統合、維持のためのAI Foundation機能、フロンティアAI知識とアプリケーションを促進するAI Deep機能という3つの相互依存能力レイヤを区別する。
重要なことは、ピラミッドはキャリアのはしごではなく、大規模に必要とされる能力のシステムレベルの分布である。
この構造の上に構築された論文は、効果的なAI労働力開発には、作業コンテキストに埋め込まれた問題に基づく学習を中心とし、動的スキルオントロジーと能力に基づく測定によって支援される、エピソジックトレーニングではなく、機能形成を基盤として扱う必要がある、と論じている。
このフレームワークは、学習、測定、政策をAIによる仕事の進化的な要求と整合させようとする組織、教育システム、政府に影響を及ぼし、生産性、レジリエンス、不平等を社会規模で解決する。
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