論文の概要: The Fabricated Front: Generative AI and the Opacity of Workplace Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18369v1
- Date: Tue, 18 Aug 2026 22:52:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.231069
- Title: The Fabricated Front: Generative AI and the Opacity of Workplace Performance
- Title（参考訳）: ファブリケードフロント:ジェネレーティブAIと職場パフォーマンスの平和
- Abstract要約: 人間のエンゲージメントから得られる可観測的なアウトプットを体系的に切り離すことが不透明であることを示す。
職場フロントを再編成する5つの不透明度メカニズムを同定する。
職業者は、労働機構の周囲に不透明性を自由に生み出しながら、アイデンティティのメカニズムを擁護する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI (GenAI) has become a fixture of workplace life. Current research asks chiefly what this implies for jobs and outputs, measured in productivity, displacement, or bias. What remains underexamined are the interactional reconfigurations that GenAI produces at work. The emerging concept of effort opacity has begun to fill this gap by highlighting the systematic decoupling of observable output from human engagement. When GenAI makes interactional cues less diagnostic, it weakens the reciprocal exchange that sustains collaborative trust. Extending this account of effort opacity, we examine the interactional mechanics that produce opacity in everyday workplace encounters. Drawing on Erving Goffman's dramaturgical framework and 1,250 interview transcripts from Anthropic's AI Interviewer dataset, we identify five opacity mechanisms through which workplace fronts are reorganized: voice (whose stance the words index), provenance (who can stand behind the artifact), vulnerability (whether the worker is uncertain), attention (whether the worker is engaged), and investment (how much labor the output reflects). We show that professionals defend the identity mechanisms while freely producing opacity around the labor mechanisms, and trace this asymmetry to the output-centered organization of contemporary work, where deliverables already stand in for the labor process that produced them. The governance task, accordingly, is one of involvement management: specifying which forms of human involvement (attention, effort, judgment) must remain inspectable, and to whom. Workplace AI policies built on universal disclosure will systematically misrecognize a social field in which inspectability is already audience-relative.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)は職場生活の定着点となっている。
現在の研究では、生産性、変位、偏見など、仕事やアウトプットにどのような意味があるのかを主に問う。
過小評価されているのは、GenAIが仕事で生成するインタラクションの再設定です。
努力の不透明さという新たな概念は、人間のエンゲージメントから観測可能なアウトプットを体系的に分離することを強調することで、このギャップを埋め始めている。
GenAIが相互作用的手がかりを診断しにくくすると、相互交換が弱まり、協調的な信頼が維持される。
この努力不透明度を考慮して、日常の職場での出会いにおいて不透明感を生み出す相互作用力学を考察する。
Erving Goffman氏のドラマティックフレームワークと、Anthropic氏のAI Interviewerデータセットからの1,250のインタビュー書き起こしに基づいて、職場のフロントを再編成する5つの不透明なメカニズムを特定します。
我々は、プロフェッショナルが、労働メカニズムの周囲に不透明性を自由に生み出しながらアイデンティティメカニズムを守り、この非対称性を現代の労働のアウトプット中心の組織にさかのぼることを示す。
ガバナンスタスクは、関与管理の1つであり、人間の関与(注意、努力、判断)のどの形態が検査可能でなければならないかを指定する。
普遍的な開示に基づいて構築された職場AIポリシーは、検査可能性が既に観客に関係のある社会分野を体系的に誤解する。
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