MetaのAI移行が7万8,000人の従業員を苦しめている
(nytimes.com)MetaのAI移行が7万8,000人の従業員を苦しめている
- MetaがAI時代への移行を進める中、従業員のコンピューター利用データを同意なく収集し、大規模なレイオフも予告したことで、社内の不満が爆発している
- キーボード入力、マウスの動き、クリック、画面内容まで追跡するプログラムについて、従業員はプライバシー侵害だとして強く反発したが、オプトアウトの選択肢は存在しない
- AIツールの利用量を人事評価に反映し、トークン消費量をダッシュボードで追跡することで、従業員同士の競争圧力が強まっている
- 全従業員の10%（約8,000人）のレイオフが5月20日に予定されており、従業員は自分がAIに置き換えられる人材を訓練してしまったのではないかと不安を抱えている
- AI移行に伴う従業員監視、強制的なツール導入、大量レイオフが同時進行するMetaの事例は、他のテック企業の未来を示す先例となっている
従業員のコンピューター利用データを全面追跡
- 先月、Metaは米国の従業員に対し、キーボード入力、マウスの動き、クリック、画面内容を全面的に追跡すると通知した
- 目的は、「人々が実際にコンピューターを使って日常業務を遂行する方法」をAIモデルに学習させるための訓練データ確保
- 従業員は直ちに反発し、これをプライバシー侵害であり、反社会的かつ冷酷な措置だと批判した
- あるエンジニアリングマネージャーが「非常に不快だ、どうすればオプトアウトできるのか」と質問したが、CTO Andrew Bosworth は「業務用ノートPCにはオプトアウトの選択肢はない」と回答した
- この回答に対し、従業員は100件以上の怒り・驚きの絵文字で反応した
- その後、従業員はMetaが収集データを安全に保護できるのかについても疑問を呈し、Bosworthは「データは非常に厳格に管理されており、流出リスクはない」と答えた
Mark ZuckerbergのAI移行戦略
- ZuckerbergはMetaの未来をAIに賭け、FacebookやInstagramなどのアプリにAIを統合しながら、数千億ドルをAIモデルとデータセンターに投資している
- 2022年のOpenAIによるChatGPT公開後、AI中心へと会社の再編を始めた
- 昨年夏には数十億ドルを投じて**「超知能(superintelligence)」研究所**を設立し、AI部門を全面的に再編した
- Zuckerbergは、超知能が人々の生活を改善すると強調している
- 投資家向け決算説明会の翌日に開かれた全社Q&Aで、Zuckerbergは従業員データ収集について「監視や業績追跡のためではない」と説明し、「賢い人たちがコンピューターを使って業務を遂行する方法」をAIに学習させるためだと述べた
- さらに「AIはおそらく史上最も競争の激しい分野の1つだ」と付け加えた
AI Transformation Weeksとツール導入圧力
- 3月、Metaは従業員向けに**「AI Transformation Weeks」** を開催した
- AIコーディングツールやAIエージェント（自律的に作業を実行するデジタルアシスタント）の使い方を教育した
- プロダクトデザイナーにはAIを使ってコーディングを試みるよう指示し、ソフトウェア開発者にはAIでデザインを試すよう指示した
- トークン消費量（AI利用の単位で、テキスト4文字相当）を追跡する社内ダッシュボードを導入した
- 一部の従業員は、これを同僚間の競争をあおる圧力手段として受け止めている
- AIエージェントを過剰に作った結果、エージェントを探すためのエージェント、エージェントを評価するためのエージェントまで作る事態が起きている
- AIツールの利用有無が人事評価に反映される
大規模レイオフと従業員の不安
- 4月17日、Metaがまもなく全従業員の10%をレイオフするとの報道を受け、従業員は自分がAIに置き換えられる人材を訓練してしまったのではないかと懸念した
- その2日後、Metaは今月約8,000人をレイオフすると正式発表した
- 人事責任者 Janelle Gale は社内メッセージで、今回の削減は「他の投資を相殺するため」のものだと述べ、「ほぼ1か月にわたる曖昧さが非常に不安を招いていることは分かっている」と言及した
- レイオフは5月20日に実施予定
- 一部の従業員は、もはやMetaを長期的なキャリアを築く場所とは見ておらず、新しい仕事を探したり退職金を受け取ったりするために、レイオフ対象になることを望む動きもある
従業員の反応と社内の雰囲気
- 従業員はレイオフのガイドや虚無的なミームを共有して対応している
- 「It do not matter」というミームが社内で共有された
- 5月20日のレイオフまでのカウントダウンサイトが少なくとも3つ作られた
- そのうちの1つのヘッダーは、トランプ大統領の国内政策法案名をもじった**「Big Beautiful Layoff」** だった
- あるユーザーリサーチ担当の従業員は社内投稿で「ものすごく士気が下がる」と書いた
- ある従業員はBosworthに対し、「自分の従業員の懸念に対するあなたの冷酷さが懸念される」と直接批判した
業界全体への示唆
- Metaの状況は、他のテック企業がAIを職場に導入する際に直面しうる状況の先行事例となっている
- Microsoft, Block, Coinbase なども最近、AIによる業務変化に伴ってレイオフや希望退職プログラムを発表している
- AIツールはコード生成に有用なため、デジタルビジネスの根幹であるソフトウェアエンジニアに特に破壊的な影響を与えている
- University of WashingtonのLeo Boussioux教授は、「AIはすべての人をより良いコーダーにできるが、同時に日常業務の強度を高める」と述べ、「職場でのAI活用に関するプレイブックはまだ存在しない」と評価した
- CFO Susan Li は投資家向け決算説明会で、「AI能力が急速に進化する状況で、会社の最適な規模がどうあるべきか分からない」と述べ、さらなる変化を示唆した
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
https://archive.is/JUPmz
流れはこうだ。Zuckが何かアイデアを思いつくと、周囲のイエスマンたちが「その通りです、これは世界を変えます」と言い、その後は指輪にキスする見せかけのゲームに変わる
「Metaverseでどうやって800億ドルも溶かせたんだ？」と聞くなら、まさにこういうことだ
Metaには入社するな。採用担当者の返事がどれだけ早くても、仕事がどれだけ魅力的に見えても同じだ。チームマッチングではマネージャーが嘘をつく。平均在籍期間が2年未満なのには理由がある
有害で恐怖に基づいた文化だ。入った瞬間、周りの人たちはすでにあなたをスケープゴートにするつもりでいる。実際の仕事は政治的に有利な人たちだけに囲い込まれ、外側にいる人たちはもっともらしい無駄プロジェクトをひねり出さなければならない。自分で仕事を見つけても、すぐにそれを奪おうとする社内政治が始まる
経営陣は弱い労働市場を見て、厄介なエンジニアを好き放題クビにできると想像している
特にここ数年のテック企業の経営陣は、親の富が入学可能性を大きく左右する一部のエリート大学出身者が大半で、今のように労働を極端に軽視する空気があるのも驚きではない
長年訓練されたエンジニアを肉体労働者のように交換可能な存在として扱おうとする試みは何度も繰り返され、結果も常に同じだった。LLMがそれを変えることはない
知識労働でAIを使うことについて、より広い社会的規範が欠けているように思う
少し前に職場で、ある人がTeamsで膨大な量のテキストを送ってきた。普段は善意のある人だが、単語ごとにスペルミスが1つあるような人で、メッセージも20語をほとんど超えなかったのに、明らかにChatGPTのコピペだった
HNの人たちのように、コンテキストスイッチや情報量といった観点で考える人にとっては、この状況の問題は明白だが、一般の人にはまったく明白ではないのだと気づいた。その人は、15秒かけてプロンプトを入力し、私に30分かけてAIの寄せ集めをほどかせることが本気で助けになると思っていたようだ
こういうことについて、何が許容可能な慣行なのかという理解や合意が、まだ社会規範にまったく組み込まれていない
あまり有能でない、あるいはあまり役に立たない人たちが、より少ない時間でより多くの情報を生み出し、より有用な人たちがそれを解釈するために、より貴重な時間を使う構図になる。だから、ほとんどの組織でLLMが純利益になるのか懐疑的だ
裏で何を使おうが構わないが、伝えられるものは本人の考えを統合した結果であってほしい
そうでないなら、多くの人が言うように、プロンプトを送ればいいだけだ。同僚が何かを伝えるのに苦労していると分かるほうが、むしろ面白くて良いこともある
AI以前は、設計文書、Jiraチケット、プルリクエストを作るには、少なくともその人が自分の時間と労力をかなり使ったという前提があった
LLMはその前提を消し去ってしまう。今では、メール、12ページの設計文書、100行または1000行のプルリクエスト、Jiraチケット10件が、誰かが時間をかけて作ったものなのか、それともAIのサブスクでそれらしく吐き出したものなのか分からない。実際に読んで処理しなければならず、そのコストは作った人の労力より100倍大きい
職場を、自分の努力と価値がありそうな見た目との最適化ゲームとして見ていた人たちにとって、LLMは完璧な近道だ。数行の依頼だけで、たくさん仕事をしたように見える文書を作れる
誰かが15秒のプロンプトから出てきたAIの寄せ集めを30分かけてレビューしたら、そのフィードバックをChatGPTに貼り付けて、修正した文書をまた送ってくるだろう。そうなると、あなたまでその人の仕事を代わりにやっていることになる
活動の見かけを貢献の代理指標にしていたチームや会社にとっては、厳しい移行になるだろう。世界中のメールベースのオフィスワーカーは、自分が仕事をしたように見える成果物を作るツールを手に入れ、その多くはそれらしく見えてしまうかもしれない。1人で大量の設計文書やJiraチケットを作り、会社のSlackに気の利いた返答までコピペしながら、実際の仕事はかつてないほど少ないのに、最も積極的で献身的な社員に見せることができる
すでに良いレビュー文化があり、マネージャーが指標より成果物を気にするチームなら大丈夫だろう。少し覗けばAIコピペ社員は見抜かれる。文書を流し読みし、プルリク数やコード変更行数をグラフ化していた怠惰なマネージャーたちは、自分のゲームで上位にいる社員がチームに最大の損害を与えていると気づいて衝撃を受けるだろう
みんな自分の手抜きの産物は送りたがるが、受け取りたくはない
たいていの人は、自分がそうしていると分かっている。LLMの使用を隠す必要を感じるなら、最終ドラフトに自分の声と作業が十分に入っていないという意味であり、それを直すべきだ
助けようという意図なのは分かるが、こちらを子どもか馬鹿だと思っているように感じずにはいられない。以前は誰かのために検索してあげるのは失礼だという合意があり、letmegooglethatforyou.comが良い例だったのに、なぜAI要約や寄せ集めが同じようには理解されないのか分からない
Metaの解雇に触れているが、社員の士気により大きく影響しているのは、AIよりレイオフである可能性が高い
現在のテック企業のレイオフについての仮説はこうだ。ここ10年ほどで、スタックランキングのような離職を誘発する慣行は流行から外れた。理由は推測できる。世代交代のせいで中間管理職が汚れ仕事をやりたがらなくなったのかもしれない。いずれにせよ、そうした変化は起きた
だが会社は依然として低業績者を排除したがっており、それが必要だと考える人もいる。そこで今は、定期的に全社的な人員削減を行い、その都度都合のいい名目を付ける。マクロ経済でもAIでも何でもありだ
この仮説は、会社が解雇の最中や直後に積極採用する現象、そして解雇が毎年繰り返される理由を説明してくれる
Markはリーカーを嫌うが、NYTがたぶん数十人の実務担当者と直通回線を持っているように見えるのはかなり滑稽だ
結局のところ、7万人の社員と共有した秘密を守るのは難しい
彼は非常に反応的な人で、「自分が変化そのものになるにはどうすればいいか」や「自分が何をしてこうなったのか」を考えるタイプではない
2010年代後半のさまざまなスキャンダルを見ていてそう思った。彼にとってすべてはPR対応であって、内省ではなかった。最高のPRは悪人にならないことだ。それを考えたことがあるのか気になる
小さな会社にいる人や1人で働いている人たちは、AIを使ってもっと楽しさを感じているようだ
自営業者として、この1か月でトークンにほぼ1000ドルをつぎ込み、その過程をかなり楽しんだ
10倍生産的であることを期待されるのに賃上げがないなら、結局は役員の懐に金を入れながら、自分の雇用の安定だけを下げることになる
Metaがこれを良いアイデアだと思ったこと、そして匿名AI学習にだけ使うと主張すれば社員が安心すると思ったことは、今でも理解できない
「このデータは非常に厳格に統制されています」とBosworthは答えた。「漏えいのリスクはありません」
やれやれ。有名な最後の言葉だ
人生の大きな部分を、技術が暮らしをより良くすると信じて過ごしてきたが、今ではその考えが誤りだと気づいている
技術は権力を増幅する。みんなにとって有益な価値体系を集団として再定義し、執行するまでは、技術の進歩は単に隷属の手段として機能する
結局は全体主義に向かうか、あるいはそれに抵抗して未知の領域へ押し出し、脱出口を作ろうとすることになる。全体主義は現状維持のまま進歩を止めるか、無政府的原始主義を維持するか、あるいはテクノクラート的な退屈さにつながりうる
実際には、未知の方向へ進んで希望を持つしかない。ただ、このすべてを通り抜ける道が何か分かっていると嘘をつくことはできない
最近Ludditesについて文章を書いた。彼らの実際の要求を見ると、反技術ではなく労働運動家だった。産業革命のあいだ、大半の人々の暮らしはずっと悪化し、彼らが求めた法律がようやく施行されてから改善した
https://www.disruptingjapan.com/the-real-luddites-would-have...
第一に、何が「みんなにとって有益か」について、人々はしばしば、それも非常に根本的なレベルで意見が割れる。そうした違いのかなりの部分は、物理的な力なしには解決できない
第二に、「執行」とは、ある人々に他の人々に対して何かをする権力を与えるという意味だ。他の人がやれば犯罪になること、つまり投獄したり罰金を科したり、できることを制限したりできる権力だ。David Friedmanは読む価値のある本The Machinery of Freedomで政府をそのように定義している。問題は、政府も結局は人間が運営しなければならず、人間はそのような権力を任せられるほど信頼できないということだ
結局、唯一の防御はそうした権力を他人に与えないことだ。政府にも、巨大テック企業にも、誰にも与えてはいけない。だがそのためには、たいていの人が持っていない、あるいは使いたがらないレベルの先見性が必要になる。特に目の前に甘いものがあるときはなおさらだ。Facebookが最初に出てきたとき、数十年後に制御方法の分からない巨大な怪物になると見抜いて、最初から使わないと決めた人がどれだけいただろうか。私の周りだけ見れば、答えは「意味のある数ではなかった」だ。私の知る限り、Facebookを使わず、一度も使ったことがない人は私だけだ。私でさえ最初から今の姿を予見して拒否したわけではなく、本能的な嫌悪感に従っただけで、その後何年も列車事故のようにゆっくり進む惨事を見守ってきた
だから私たちは閉じ込められている。たとえば政府が巨大テック企業を分割し、ZuckerbergやBezosらに巨額の罰金を科し、資産を没収し、社会奉仕を命じ、一部を投獄できると決めたとしても、結局は信頼できない人間たちが他の人間にそれをしているだけだ。根本問題は直らない。ただ缶を少し先へ蹴っているだけだ
LLMは間違いなく非常に中央集権的だ。個人や小さな会社が自前のLLMを学習させるのはほぼ不可能だ。せいぜい事前学習済みモデルをダウンロードできるくらいだが、それでも少なくとも誰かがこっそり改変したり取り上げたりすることはできない