最初の重点分野01
企業のAI
コスト、品質、生産性は実際にどう改善するのか。人の介入はどこに必要か。
01 / 最初の公開記事
研究と参考資料
ベーシックインカム、労働時間の短縮、それとも富の集中か。人の労働が減る社会は検討すべきシナリオであり、選択と費用の議論が必要です。
エビデンス分析AIが働くなら、誰が所得を得るのか。
AI、生産性、ベーシックインカム。証拠が示すことと、技術が私たちの代わりに決めないこと。
分析を読む研究計画・参加受付中
AIは時間を節約するのか、それとも確認作業を増やすのか？
制作、確認、手直し、承認済み成果物あたりのコストを企業で測る研究です。計画を公開し、独自の結果はまだ公表していません。
研究計画と申込はポルトガル語です。研究資料とツール
AIモデル
合成タスクにおける6モデルの結果、回答全文、API報告コストを比較できます。
詳しく見る研究資料とツール職業別のAI曝露
ILOの職業データを検索し、タスクを比較して結果を出力できます。
詳しく見る研究資料とツール資料ライブラリー
研究、版、データ、改訂履歴を閲覧できます。
詳しく見る外部資料の分析、合成データによる技術テスト、企業を対象とする研究計画を掲載しています。各公開資料は根拠の出典と適用範囲を明示します。引用は提携を意味しません。
02 / Research
研究分野
関連する8つの分野。企業のAIと、仕事・所得への影響から始めます。
最初の重点分野02
仕事と所得
変わる業務、生まれ得る仕事は何か。利益をどう分配し、ベーシックインカムをどう位置づけるか。
研究分野03
経済と権力
自動化の価値を誰が得るのか。プラットフォーム、モデルの所有、市場集中は分配をどう変えるか。
研究分野04
教育と知識
AIで学ぶと学習は深まるのか。自律性、定着、知識へのアクセスをどう測るか。
研究分野05
健康とウェルビーイング
AIはいつ役立ち、いつ害になるのか。ケアの場で効果、依存、限界をどう評価するか。
研究分野06
ガバナンスと安全
自動化された判断の責任は誰にあるのか。プライバシー、偏り、人の管理、エージェントの安全をどう検証するか。
研究分野07
エネルギーと持続可能性
知能の物理的なコストは何か。用途ごとのエネルギー、設備、有用性をどう比べるか。
研究分野08
エージェント、記憶、ロボティクス
デモの外でも信頼できるエージェントとは。記憶、ツール、物理的な相互作用は結果をどう変えるか。
03 / Research
研究アジェンダ
初期研究に向けた3つの提案です。予定する問いと手法であり、完了済み・実施中の研究ではありません。
01企業は採用せずに成長できるのか。
提案段階
提案する手法
AI導入前後の業務を比較し、時間、総費用、品質、人の介入を測定します。シミュレーションと実運用を区別し、業務の影響度だけから失業を推定しません。
02生産性が上がると、誰が時間とお金を得るのか。
提案段階
提案する手法
利益が賃金、利潤、価格、労働時間にどう反映され得るかを検討します。業種や導入方法を比較し、外部要因と因果推論の限界を明示します。
03AIが働くなら、誰が所得を得るのか。
提案段階
提案する手法
ベーシックインカム、課税、労働時間短縮をシナリオとして分析します。現金給付の証拠から財源と分配を検討し、短期実験を仕事のない経済の証明と見なしません。
04 / Research
データと方法
まず既存の根拠を確認します。具体的な問いが未解決の場合に測定します。
- 01
最初に公開資料を確認します。著者、日付、版、限界を記録し、第三者の結果は発表者に帰属させます。
- 02
既存資料では答えられない具体的な問いに限って独自テストを提案します。実行前に問い、評価基準、予算を定めます。
- 03
外部分析、合成データによる技術テスト、企業研究を区別します。計画は結果ではありません。方法、限界、否定的結果、商業的利害を公開します。
議論の出発点となる資料
05 / Research
議論
対話を始めるための問いです。以下は提案テーマであり、公開済み記事ではありません。
次の上司はAIになるのか。
AIは税金を払うべきか。
エージェントの支配は経済の支配なのか。
研究に値する問いはありますか。
お問い合わせからテーマ、批判、協力の提案をお寄せください。個人データや顧客の機密情報は送らないでください。