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の自動化が大部分の認知労働を担う可能性を真剣に考える価値があると提案しましたが、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って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を過度に重視し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努力について紹介しました。 さらに、彼は認知労働が自動化された世界の理論化され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、二重軌道の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の自動化が大部分の認知労働を担う可能性を真剣に考える価値があると提案しましたが、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って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を過度に重視し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努力について紹介しました。
さらに、彼は認知労働が自動化された世界の理論化され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、二重軌道の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）
実験室の指標をいくら高くしても、実用化されると崩れる。