アルゴリズムを使って従業員を解雇する人工知能は、労働者の新たなリーダーになったのだろうか?

アルゴリズムを使って従業員を解雇する人工知能は、労働者の新たなリーダーになったのだろうか?

最近、外国メディアのゲームワールドオブザーバーは、ロシアのオンライン決済サービス企業エクソラがアルゴリズムを使用して従業員147人を解雇したと報じた。アルゴリズムがこれらの従業員を「仕事に熱心ではなく非効率的」と判断したためである。従業員が500人程度しかいないこの会社では、解雇された人数はほぼ3分の1を占めた。

[[419069]]

エクソラのCEO兼創業者であるアレクサンドル・アガピトフ氏は、解雇された従業員に送った社内メールで、ビッグデータを使って従業員のさまざまなオフィスソフトでの活動を分析した結果、解雇された従業員はリモートワーク中は必ずしも仕事ができる状態ではなかったことが判明し、人工知能によって「熱意がなく非効率的」と判断されたと述べた。

ロシアメディアのインタビューで、アレクサンドル・アガピトフ氏は、人員削減は過去6か月間の同社の成長が鈍化し、前年比成長率が40%を下回ったためだと答えた。そのため、同氏と同社の経営陣は人員削減を通じて同社の賃金予算支出を10%削減することを決定した。

さらに、同社は従業員の勤務記録を追跡しているだけで、勤務時間中に従業員が個人的な事柄を扱ったかどうかはチェックしていないとアガピトフ氏は強調した。同社は従業員の積極的な仕事への参加を調査しただけなので、アガピトフ氏は同社が従業員のプライバシーを侵害していないと信じている。

疫病の影響で、Xsollaの仕事はオンラインに移行し、今年初めに新しい業績評価システムが導入されたと理解されている。同社は30以上の指標に基づいて従業員の仕事の効率をパーセンテージベースで評価している。主な評価指標には、社内 Wiki での記事の作成と閲覧、タスク チケットの作成とクローズ、アクティビティ追跡データ、社内会議への参加などがあります。

ロシアの人事専門家アリョーナ・ウラジミルスカヤ氏は、人事におけるビッグデータや人工知能の利用は従業員の権利を侵害すべきではないと考えている。 「従業員のパフォーマンスをデジタル作業の成果ではなく、ネットワーク使用時間や関与度で測るのは時代遅れであり、極めて非効率的だ」と彼女は述べ、解雇された従業員に対し、会社の行為を理由に訴訟を起こすことも勧めたと付け加えた。

偶然にも、アマゾンはアルゴリズムによる監視と従業員の解雇をめぐる世間の論争にも見舞われている。海外メディアThe Vergeは早くも2019年4月に、アマゾンが生産性向上のため、従業員の作業効率を追跡・監視し、解雇指示を自動生成する人工知能システムを導入していると報じた。

このシステムは主にAmazonの物流センターで使用されており、毎日無数の速達品が梱包、仕分け、輸送されています。公開された文書によると、このシステムを通じて、アマゾンの管理者は従業員の梱包速度を監視し、従業員が仕事をしていない時間をカウントできる。従業員が荷物のスキャンに時間がかかりすぎると、システムが自動的に警告を発して記録し、最終的には解雇される可能性がある。文書によれば、システムによって「非効率的」と判断されたため、約900人の従業員が解雇されたという。

アマゾンは物流センターの従業員に対し、商品を棚から降ろす時間間隔や休憩時間、トイレに行く時間などを厳密に規定するなど、厳しい労働基準を設けていると報じられている。規定時間内に仕事を終えるために、トイレに行くのを諦めなければならない労働者もいた。データによると、従業員の55%がアマゾンで働いた後にうつ病を患ったと答え、80%以上がアマゾンに再度応募しないと答えた。

「労働者から一貫して聞かれるフィードバックは、自動化システムによって監視されているため、事実上ロボットのように扱われているというものだ」と批評家らは述べた。

今年6月、アマゾンはアルゴリズムによって従業員を解雇していたことが再び暴露された。 63 歳の退役軍人が配達中に自動メールを受け取った。彼を追跡するアルゴリズムは、彼が仕事をしていないと結論付けたのだ。

解雇されたアマゾンの契約ドライバー15人(うち4人は不当解雇だったと語る)へのインタビューによると、アマゾンの元マネージャー数人は、大部分が自動化されたシステムはドライバーが日々直面する現実の課題に十分に適応していないと語った。

元管理職らは、アマゾンは機械に仕事を委託すればミスや悪評を招くことは承知していたが、ドライバーの交代が簡単にできるのであれば、不当解雇の調査に人間に金を払うよりもアルゴリズムを信頼する方が安上がりだと信じていたと語った。

さらに、ドライバーが悪い評価に異議を唱える場合、彼らは自分が本物の人間と話しているのかどうかわかりません。応答にはファーストネームだけが含まれるか、名前がまったく含まれないことが多く、最終的に人間のマネージャーが関与したとしても、表面的な評価しか提供されません。

近年、ギグエコノミーの継続的な発展に伴い、人工知能の台頭により、労働者は実際の人間ではなく自動アルゴリズムによって導かれるようになりました。職場で人工知能が悪用されているかどうかについては多くの議論がなされてきたが、これまでのところ、その開発と導入は概してほとんど監視されてこなかった。 AI の範囲と影響が急速に拡大していることから、AI の使用に関する制限や規制の変更を求める声が増えています。

欧州連合は人工知能に対する規制の最前線に立っています。最新のEU規制によれば、雇用、労働者管理、自営業(採用、業績評価、昇進、解雇など)に関わるAIシステムは、「これらのシステムがこれらの人々の将来のキャリアの見通しや生活に重大な影響を及ぼす可能性があるため」、「高リスク」に分類される必要がある。

EUは、企業に対し、AIシステムの手動監視を確実に実施し、AIシステムの学習に高品質のデータを使用することに注意を払い、AIシステムの使用説明書に従い、システムの機能を監視し、記録を保持することを提案している。違反した場合、罰金は最高2,000万ユーロまたは年間世界売上高の4%となる可能性があります。

<<:  一瞬であなたを紙人間に変える人気の AI 特殊効果の背後に、これほど多くの知識ポイントがあるとは予想していませんでした。

>>:  AI の洞察: インテリジェント ビデオはエッジをどのように形成するのか?

推薦する

アプリランキング操作の水軍が復活:Appleのアルゴリズムを破るために5倍のコストを費やす

[「今回の調整は、主にユーザーのアクティベーション率、アプリの使用頻度、評価など総合的に考慮して行う...

2019 年の 9 つの AI トレンド、準備はできていますか?

人工知能は成長して以来、絶え間ない混乱に悩まされてきましたが、特に近年は人工知能が発展の黄金期に入り...

ネットワークにおける機械学習の実際の応用

インターネット接続の需要が急速に高まっているため、企業にはネットワーク インフラストラクチャ、パフォ...

...

4つの主要な応用分野が開拓され、外骨格ロボットのブルーオーシャンが出現している

現在、ロボット産業の急速な発展に伴い、ロボット製品システムはより完成度が高まり、その用途も多様化して...

機械学習について誰もが知っておくべきこと

この記事では、機械学習の知識を広め、機械学習で何ができるのか、どのように行うのかを簡単に紹介します。...

優れたオープンソースの音声認識/音声テキスト変換システム 5 つ

音声テキスト変換 (STT) システムは、その名前が示すとおり、話された言葉を後で使用するためにテキ...

子どもたちにこうした能力を育ててこそ、30年後の人工知能の時代に足場を築くことができるのです。

01.子どもの情報理解力・識別力を養う今持っているスキルは将来役に立たないかもしれない今日生まれた...

データ サイエンスの初心者の場合は、まずはここにいくつかのアルゴリズムを紹介します。

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

...

...

...