論文の概要: Cheap Expertise: Mapping and Challenging Industry Perspectives in the Expert Data Gig Economy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03295v1
- Date: Tue, 05 May 2026 02:34:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.728662
- Title: Cheap Expertise: Mapping and Challenging Industry Perspectives in the Expert Data Gig Economy
- Title(参考訳): 専門知識:専門家データギグ経済における産業視点のマッピングと整合性
- Abstract要約: 5つの業界データアノテーション組織とそのCEOの公開コミュニケーションで説明される専門知識の将来に向けたビジョンについて検討する。
業界はAIの専門知識を安価にすることを想定している。
一方、人間の専門知識は抽出可能な資源と見なされ、その価値はAIの専門知識と比較して判断できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.052310496801266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Demand for expert-annotated data on the part of leading AI labs has created an expert gig economy with the potential to reshape white collar work and society's understanding of expertise. In this research, we study the vision for the future of expertise described in the public communication of five industry data annotation organizations and their CEOs, as reflected on social media feeds and public appearances on podcasts. We find that the industry envisions AI expertise as cheap, meaning that it can offer a better return on investment than human expertise. Human expertise, meanwhile, is viewed as an extractable resource, the value of which can be judged relative to AI expertise. Finally, institutional expertise (such as that created or possessed by universities and corporations) is viewed as in need of liberation or reform, such that it can be incorporated into the latest artificial intelligence systems. Our findings have implications for human experts, whose professional lives may be transformed and revalued by this industry, as well as for societal institutions that mediate expertise. We close this work with a series of provocations intended to elicit consideration of how society can best approach an AI-driven expert gig economy and the cheap expertise it intends to produce.
- Abstract(参考訳): 先進的なAIラボにおけるエキスパートアノテートデータの需要は、ホワイトカラーの仕事と社会の専門性に対する理解を再形成する可能性を持つ専門家ギグエコノミーを生み出した。
本研究では,5つの業界データアノテーション組織とそのCEOの公開コミュニケーションにおける専門知識の将来に向けたビジョンを,ソーシャルメディアフィードやポッドキャストの公開表示に反映して検討する。
業界はAIの専門知識を安価にすることを想定している。
一方、人間の専門知識は抽出可能な資源と見なされ、その価値はAIの専門知識と比較して判断できる。
最後に、機関の専門知識(大学や企業によって創造または所有されているものなど)は、最新の人工知能システムに組み込めるように、解放や改革を必要としていると見なされる。
本研究は, 専門知識を媒介する社会機関のみならず, この産業によって職業生活が変容し, 再評価される可能性がある人的専門家にも影響を及ぼすものである。
私たちはこの仕事を、AIを駆使した専門家ギグエコノミーと、それが生み出す安価な専門知識に、社会がいかに最大限にアプローチできるかを検討するための一連の挑発で締めくくっている。
関連論文リスト
- The Tragedy of the Cognitive Commons: How AI Could Disrupt the Regeneration of Professional Expertise [0.0]
本稿では,コモンズ理論,HRD奨学金,分散認知を統合した認知コモンズフレームワークを紹介する。
AIの採用決定が、リニューアルに必要な共有専門知識をいかに損なうかを説明する。
この論文は、組織の最適化ではなく、総合的なスチュワードシップとして専門的開発を見直している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-31T13:04:07Z) - A Community-driven vision for a new Knowledge Resource for AI [54.6699845861346]
WordNetのような知識リソースの成功にもかかわらず、検証可能な汎用的な知識ソースは、AIインフラストラクチャにおいて重要な欠陥である。
本稿では,この知見を要約し,新しい知識基盤に向けたコミュニティ主導のビジョンを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-19T20:51:28Z) - Ten Principles of AI Agent Economics [34.771189554393096]
AIエージェントは、特殊なツールから、社会的および経済的エコシステムのダイナミックな参加者へと進化している。
彼らの自律性と意思決定能力は、産業、職業、そして人間の生活に大きな影響を与える可能性がある。
本稿では、AIエージェント経済の10の原則を提示し、AIエージェントがどのように意思決定を行い、社会的相互作用に影響を与え、より広い経済に参加するかを理解するための枠組みを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T17:52:44Z) - Reflection on Data Storytelling Tools in the Generative AI Era from the Human-AI Collaboration Perspective [54.152639172274]
大規模生成AI技術は、ビジュアルおよびナレーション生成におけるそのパワーでデータストーリーテリングを強化する可能性がある。
我々は、最新のツールのコラボレーションパターンを、データストーリーテリングにおける人間とAIのコラボレーションを理解するための専用のフレームワークを使用して、以前のツールのパターンと比較する。
これらのAIテクニックのメリットと、人間とAIのコラボレーションへの影響も明らかにされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-04T13:56:18Z) - Follow the money: a startup-based measure of AI exposure across occupations, industries and regions [0.0]
既存のAIの職業曝露対策は、技術的実現可能性に基づいて人間の労働を代用または補うAIの理論的可能性に焦点を当てている。
我々は,O*NETとスタートアップが開発したAIアプリケーションからの職業的記述に基づく,新たな指標であるAISE(AI Startup Exposure)指標を紹介する。
我々の発見は、AIの採用は、AIアプリケーションの技術的実現可能性と同様に、社会的要因によって徐々に形成されていくことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T10:25:05Z) - Perception Gaps in Risk, Benefit, and Value Between Experts and Public Challenge Socially Accepted AI [0.0]
本研究は,一般のAI専門家がAIの能力と影響をどう認識するかを検討する。
シナリオは、持続可能性、医療、仕事のパフォーマンス、社会的不平等、芸術、戦争といった領域にまたがる。
専門家は、常に高い確率を予測し、リスクを知覚し、より多くの利益を報告し、非専門家よりもAIに対する肯定的な感情を表現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T12:51:45Z) - Navigating AI in Social Work and Beyond: A Multidisciplinary Review [0.0]
このレビューは、2025年の夜明けとして、より広い社会的、学術的な会話にAIを集中させる、包括的でアクセスしやすい概要を提供することを目的としている。
これはAIの現実世界への影響、倫理的課題、社会労働への影響を簡潔に分析する。
高度なパーソナライズド・シミュレーショントレーニングを通じて、ソーシャルワーク教育を変革できるAIファシリテート・シミュレーションのビジョンを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T05:51:23Z) - The Ethics of Advanced AI Assistants [53.89899371095332]
本稿では,高度AIアシスタントがもたらす倫理的・社会的リスクについて論じる。
我々は、高度なAIアシスタントを自然言語インタフェースを持つ人工知能エージェントとして定義し、ユーザに代わってアクションのシーケンスを計画し実行することを目的としている。
先進的なアシスタントの社会規模での展開を考察し、協力、株式とアクセス、誤情報、経済的影響、環境、先進的なAIアシスタントの評価方法に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-24T23:18:46Z) - Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T22:18:31Z) - How Knowledge Workers Think Generative AI Will (Not) Transform Their Industries [8.404913227902547]
ジェネレーティブAIは、複数の知識産業に変革をもたらすことが期待されている。
我々は,7つの異なる産業を対象とした参加型研究ワークショップを実施し,米国3都市で54人の参加者を集めた。
生成的AIの影響に対する参加者の期待について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T16:53:52Z) - A Comprehensive Survey of Artificial Intelligence Techniques for Talent Analytics [46.025337523478825]
タレント分析は人的資源管理に応用されたデータ科学において有望な分野として現れてきた。
ビッグデータと人工知能技術の最近の発展は、人的資源管理に革命をもたらした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T07:53:20Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - The Short Anthropological Guide to the Study of Ethical AI [91.3755431537592]
ショートガイドは、AI倫理と社会科学の紹介と、AIの開発に関する人類学的視点の両方を兼ね備えている。
AIシステムの社会的影響と、これらのシステムがいかにして我々の世界がどのように機能するかを再考するかについての洞察を、この分野に馴染みのない人たちに提供することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-07T12:25:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。