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DuolingoのCEOは、自動化が期待外れだったため、KlarnaやShopifyに続き「AIファースト」発言を撤回した。

この投稿の内容:

  • 反発に直面した後、DuolingoのCEOであるルイス・フォン・アン氏は、AIは従業員に取って代わるものではなく、従業員の仕事を支援するツールとして機能すると明言し、継続的な採用と社内研修を強調した。.
  • 同社のAI導入はソーシャルメディア上で批判を巻き起こし、同社はAI生成コンテンツの品質管理と監視を重視するようになった。.
  • 業界全体では、生産性の向上は限定的であり、ROIの期待を満たせないケースが多いことが調査で示されているため、KlarnaやShopifyなどの企業はAIに関する大胆な主張を撤回している。.

デュオリンゴの最高経営責任者は、人工知能が同社の人間の労働力に取って代わるだろうという主張をtracし、AIは従業員に取って代わるものではなく、従業員を支援するツールとして扱われるべきだと述べた。.

木曜日、Duolingoの共同創業者兼CEO である LinkedInに「はっきりさせておきたいのですが、私はAIが従業員の仕事を代替するとは考えていません(実際、以前と同じペースで採用を続けています)」と投稿した。さらに、「AIは、これまでと同等かそれ以上の品質を維持しながら、私たちの業務を加速させるためのツールだと考えています。そして、AIの使い方を早く学び、責任を持って活用すればするほど、長期的にはより良い結果につながるでしょう」と付け加えた。

フォン・アン氏は、DuolingoがAIの活用を拡大していく中で、社内サポートの計画についても概説した。「この変化を一人で乗り越えなければならない人は誰もいません」と彼は述べた。「ワークショップや諮問委員会を立ち上げ、すべてのチームが学び、適応できるよう、専用の実験時間を設けています。」

その数日前、Duolingoは こと 「AIが処理できる業務を外部trac、AIスキルを年次業績評価に組み込むこと、そしてチームが業務の自動化をさらに進めることができなくなった場合にのみ人材を採用することを発表していた。

サラ・グオ氏とのポッドキャスト番組「No Priors」に出演したフォン・アン氏は、AIは最終的にはあらゆる科目を大規模に教えられるようになり、人間の教師よりも「優れた学習成果」をもたらすようになると予測した。さらに、保育には依然として学校が必要だと付け加えた。.

も併せてご覧ください。  アジアの投資市場において、AI関連株は予想外の配当をもたらす可能性があるか?

Duolingo、反発の中でもAI主導のレッスンを擁護

DuolingoのTikTokとInstagramのページには、批判的なコメントが殺到した。あるユーザーは、  動画 、「ママ、会社を経営しているのはちゃんとした人間であってほしい」と書き込んだ。

別のTikTok 動画、フォン・アン氏はマスクとパーカーを着た人物と対峙し、この動きを擁護して「AIによってより多くの人々にリーチできるようになる」と述べた。

Duolingoの広報担当者は 語った フォーチュン誌に対し、同社は引き続き採用活動を行っており、AIを脅威ではなく利益にするために従業員の研修に投資していると

「私たちは現在もチームを拡大しており、AIの活用からメリットを得られるよう、人材のトレーニングと育成に取り組んでいます」と広報担当者は述べた。「すべてのAIコンテンツは、当社の学習専門家の指示とガイダンスの下で作成されています。私たちは、公開するすべてのコンテンツが安全で正確であり、言語能力の国際基準であるCEFRに準拠していることを保証するために、厳格な品質基準を設けています」.

先月、決済アプリの Klarna 撤回しtrac、ボットの応答の質が低いことを認め、人員採用を再開すると発表した。eコマースプラットフォームの Shopifyも 、AIによる成果によって新規採用の必要性が減ると社内メモで示唆したことで批判にさらされた。

また、  Uberは現在、FTCとの新たな法的闘争に直面している。

AIの期待はほとんどの仕事では不十分

こうした方針転換は、投資家や経営陣の間で「AIファースト」のアプローチに対する熱意と、一般ユーザーや従業員の受け止め方との間にギャップがあることを浮き彫りにしていると、専門家は指摘する。生成型AIは、信頼できる情報がないまま膨大なデータを使用し、エラーや奇妙な出力を生成し、規制のグレーゾーンで運用されることが多い。.

さらに、期待された生産性の向上は、ごく限られたケースでのみ現れています。.

IBMが2,000人のビジネスリーダーを対象に実施した調査 なりました 、AIプロジェクトの75%が投資収益率の目標を達成できていないことが 調査 では、生産性、賃金、労働時間に大きな増加は見られませんでした。

「期待値が非常に高い中でこれほど急速に導入されたこのツールが、収益に影響を与えていないというのは驚きだ」と、シカゴ大学の経済学教授でNBERの調査の著者の一人、アンダース・フムルム氏は語った。.

への移行は、 AI支援 その支持者がしばしば主張するよりも「はるかに小規模で、はるかに緩やかだ」と指摘した。

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