ボーダーライン上の質問：テクノロジー企業はAIアルゴリズムを使って従業員の採用と解雇を行っている

アルゴリズムによる採用は珍しいことではありません。膨大な履歴書の審査を自動化するために AI アルゴリズムを使用するのは今では一般的です。しかし、アルゴリズムによる解雇は多くの人にとって聞いたことのない話だ。

最近、海外企業のXsollaはアルゴリズムを通じて150人を「非生産的な従業員」と特定し、一斉に解雇した。

物議を醸したのは解雇そのものではなく、その決定の背後にある理由と基準だった。XsollaのCEO、アレクサンダー・アガピトフ氏はロシアのメディアMeduzaとのインタビューで、従業員の「デジタルフットプリント」が同社の基準を満たしていないと示唆した。

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リモートワークの時代において、外部環境の急激な変化も相まって、苦境に立たされた企業が自らを救うために従業員を解雇しなければならないのは理解できる。しかし、AI アルゴリズムを使用してレイオフを実行することは、次のような一連の問題を伴うため疑問があります。

デジタルフットプリントに基づいて従業員の資格を判断することは合理的でしょうか？アルゴリズムによる解雇の決定は労働者保護規制に準拠していますか？これは、将来、労働者がAIの好みに応じて行動し、アルゴリズムの奴隷になる必要があることを意味するのでしょうか？

国境からの質問：アルゴリズムによるレイオフによってどんな「邪悪な花」が放たれたのでしょうか？

アルゴリズムで従業員を解雇するなんて信じられない話だ。Xsolla の創設者アガピトフが書いた社内メールが公開されて初めて、アルゴリズムの判断基準が「デジタル フットプリント」であることが知られるようになった。

手紙には、Xsolla のビッグデータ チームが Jira、Confluence、Gmail、チャット、ドキュメント、ダッシュボードなどのアプリケーションでの従業員のアクティビティを分析し、行動経路が必ずしも作業シナリオに現れない従業員を「非生産的な従業員」としてマークしたことが記されていました。

テクノロジー社会では、個人のオンライン活動を追跡するのは簡単です。これまで、多くの企業がソーシャルメディアを通じて採用候補者を選考し、従業員も良いイメージを伝えるために自らの「サイバーイメージ」を管理していた。企業が従業員のデジタルフットプリントを調査することに誰もが「賛成」票を投じたようだ。

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しかし、解雇が行われると、職場でのデジタルフットプリントの使用が 3 つの危険なシグナルを発していることに気づくかもしれません。

1. 生活と仕事の間のプライバシーの境界が曖昧になります。 150人の従業員がAIに追跡されていることに気付いておらず、オンラインでの活動に関するわずかな手がかりさえも評価基準に含まれる可能性があるというのは、やはり恐ろしいことです。
2. アルゴリズムの「ブラックボックス性」は説得力がありません。デジタルフットプリントは、個人の性格特性を分析・判断するのに利用でき、採用においてはプラスポイントとして活用できるが、レイオフには「職務不適格」を判断するための明確な基準が必要である。アルゴリズムの「ブラックボックス」の性質により、レイオフは不確実性に満ち、一般大衆を納得させることが難しく、心理的に不安定な復讐事件を引き起こしやすい。
3. 「生存者」に対する指導が不足している。レイオフを成功させるには、一部の従業員を解雇するだけではなく、「生き残った従業員」を新しい仕事に備えさせ、進行中の開発の規範を理解することも重要です。しかし、デジタル フットプリントを分析してレイオフを決定しても、レイオフとオンライン活動の因果関係を明確に反映することはできません。

勤務時間中に常にソーシャルメディアにログインしている人は非効率的だと考えられるかもしれませんが、ユーザーとの頻繁なコミュニケーションを必要とするクリエイティブな仕事ではこの結果はあまり価値がなく、「生存者」を不安な状態に陥れることにもなります。

感染症流行後、恒久的なリモートワークを導入する企業が増加しているが、同時に従業員の勤務状況や生産性をどのように評価するかも課題となっている。この事件は、個人が企業にデジタルフットプリントへのアクセスをどの程度与えるべきかについても考えさせられるものであり、将来の労働市場や法律、規制において重要な問題となるだろう。

基準の謎

では、デジタルフットプリントを通じて従業員のエンゲージメントと生産性を測定することは信頼できるのでしょうか?

デジタル フットプリントはソフトウェア インタラクションの時間と頻度のみを追跡できることがわかっています。これは、高度なプロセスを伴う作業に対しては直接的な参照意義を持ちますが、創造的な作業に対してはやや無力です。

まず、テクノロジー企業は典型的な知識ベースの経済であり、非常にパーソナライズされたプロセスである大量の創造的イノベーションを伴います。例えば、スティーブ・ジョブズは瞑想してから決断を下すのが好きだったし、メディアはチームが行き詰まりに陥ると張小龍が全員を連れてロック音楽を聴かせたと報じたし、ドイツの作家シラーはインスピレーションが欠如すると腐ったリンゴを一口食べるのが好きだった... AIが判断すれば、これらはすべて「仕事をきちんとしていない」とみなされるだろう。

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第二に、既存のアルゴリズムでは OKR とデジタル フットプリントの因果関係を評価することが困難です。インテルの創業者アンディ・グローブが考案した目標と主要成果の OKR メソッドは、Google、Facebook、Linked in、BAT などのテクノロジー企業で広く使用されている作業モデルになっています。これは、最初に取り組みの方向と目標を明確にし、事前に設定された目標が品質と量を保証されて完了する限り、従業員はプロセス中に自主的に探索することができます。このアプローチにより、従業員のモチベーションを最大限に高め、ルーチンから抜け出すよう促すことができます。現時点では、ウェブサーフィンからの手がかりを使用して従業員のパフォーマンスを測定することは、時代遅れで非常に非効率的な基準です。

基準の不合理性は、解雇の範囲の正当性にも直接影響するだろう。恣意的な解雇を避けるために、多くの国の法律や規制では解雇手続きの公正性に厳しい制限を設けていることがわかっています。解雇にAIアルゴリズムに頼ると、秘密裏に操作され、違法な解雇を避けることは困難です。正式な企業はリスクを回避するために、関連アルゴリズムを急いで実装することはありません。

人類についての考察

アルゴリズムによるレイオフは、多くの学者が長い間懸念してきた問題を裏付けるものでもある。それは、AIは人間の本質を縮小したり置き換えたりするのではなく、強化するべきであり、これがこの時代が直面している最大の課題の1つである。

デジタル時代において、多くの労働者は必然的に「疎外」され、仕事、生活、そして自分自身に対するコントロールを失っています。システムと競争するフードデリバリーのドライバー、アルゴリズムに支配される配車サービスのドライバー、アルゴリズムのプッシュ通知に執着するショートビデオ愛好家などです。本来は人間的な配慮に満ちているはずのレイオフも、アルゴリズムが加わったことで冷たくなり始めています。

Xsollaの創設者からの手紙に示された態度と口調は、多くのネットユーザーを不快にさせた。彼は解雇された従業員を「無関心で役に立たない」と評し、「Xsollaはあなた方にふさわしい場所ではないと本当に信じている」と述べた。同氏はまた、「解雇された人々のリスト」も公開し、従業員が辞めていくことを心配していないし、こうした措置が会社の士気を低下させるのではないかとも心配していないと率直に述べた。

Xsolla がアルゴリズムに基づいて従業員を解雇するという性急な決定を下したことは、同社自体に大きな問題があることを示唆している。しかし、従業員とのコミュニケーションに専門用語を使用することは、テクノロジー企業では珍しいことではありません。

2018年には、技術ディレクターが辞任に不満を抱き、怒りのあまり9テラバイトの重要データを削除し、225万ドルの直接的な経済損失を引き起こした。2020年には、63歳のアマゾンのドライバーがアルゴリズムスコアが低かったために解雇された。アルゴリズムに責任を負わせようとし、人間中心のコミュニケーションを拒否することは、解雇された人々からの反撃や世間の嘲笑を招くことになるだろう。

解雇に関しては、アルゴリズムは参照基準を提供できるだけであり、人道的な方法でより多くの作業を行う必要があります。たとえば、解雇に関するコミュニケーションは、より人道的なアプローチです。研究によると、解雇時に管理者から前向きな対人関係の扱いを受けた従業員は、否定的な反応を示す可能性が低くなり、組織の将来の目標に対する認識が高まることがわかっています。

質の高い対話は従業員の不公平感を効果的に回避し、解雇による悪影響を最小限に抑えることができます。これは、解雇において最も制御が難しい部分であると同時に、最も重要な部分であり、企業文化や管理者の個人的な資質を反映する基準でもあります。

マルクスはかつてこう指摘した。「我々のあらゆる発見と進歩は、物質的な力が知的な生命となり、一方で人間の生命は鈍い物質的な力となる結果となるようだ。」

AIはビジネスオペレーションのさまざまな主要領域にますます浸透しつつあります。しかし、人と直接関わる領域にAIを拙速に導入するのは不適切です。最近浮上したアルゴリズムによるレイオフの問題は、技術倫理、さらには法的規制の議題に早急に載せられるべきだ。

なぜなら、どれだけテクノロジーが強力であっても、どれだけデータがあっても、0と1の特性を貫き、正しいことと悪いこと、善と悪を区別することは不可能だからです。人間と機械の共生の必然的な方向性: AI が活発に機能すればするほど、テクノロジーのあらゆる隅々に人間性の光が輝く必要が増します。