AIMPACT メッセージ、5 月 16 日（UTC+8）、プリンストン大学のコンピュータ科学教授アーブィンド・ナラヤナンは、スタンフォードデジタル経済研究所のセミナーで、知識労働の変革に適応する戦略について議論しました。 彼はAIによる大部分の認知作業の自動化の可能性を真剣に受け止めるべきだと提言しましたが、真のボトルネックは能力の下流にあり、AIの影響は数十年にわたり段階的に展開すると述べました。 彼は現在の証拠インフラストラクチャが能力層に過度に焦点を当てていることを批判し、「オープンワールド」評価（AIが混乱した現実のタスクを処理する能力をテストする評価）や、AIの信頼性を能力と直交する次元として測定する取り組みを紹介しました。 さらに、認知労働が自動化された世界を理論化した前瞻的議題を提案し、労働力需要の変化、制度崩壊のリスク、新たな社会倫理・政治的課題を予測し、二軌的アプローチを採用すべきだと主張しました：状況認識の発展と新たな均衡の予測。（出典：InFoQ）
プリンストン教授はAI自動化知識労働評価フレームワークを提案した
彼はAIによる大部分の認知作業の自動化の可能性を真剣に受け止めるべきだと提言しましたが、真のボトルネックは能力の下流にあり、AIの影響は数十年にわたり段階的に展開すると述べました。
彼は現在の証拠インフラストラクチャが能力層に過度に焦点を当てていることを批判し、「オープンワールド」評価（AIが混乱した現実のタスクを処理する能力をテストする評価）や、AIの信頼性を能力と直交する次元として測定する取り組みを紹介しました。
さらに、認知労働が自動化された世界を理論化した前瞻的議題を提案し、労働力需要の変化、制度崩壊のリスク、新たな社会倫理・政治的課題を予測し、二軌的アプローチを採用すべきだと主張しました：状況認識の発展と新たな均衡の予測。（出典：InFoQ）