ワシントンは、AIが実際に起こっている場所を測定しようとしています。
私たちは彼らに尋ねるべきことを伝えました
米国労働統計局は、世界中のどの統計機関も行っていないことを提案しています。それは、人工知能に関する質問をアメリカ時間使用調査（ATUS）に追加し、AIの使用を、人々の実際の日の連続した24時間の記録に結びつけることです（91 FR 42775、OMB 1220-NEW）。
導入調査は、人々がAIを試したかどうかを教えてくれます。時間日記は、どれだけ、どのタスクのために、そして何のためにそれを使用したかを教えてくれます。組織内でAIリスクを管理する人にとって、後者の事実は重要なものです。
ヒューマンAIインスティテュート® は本日、正式な公開コメントを提出しました。 エンタープライズワイドAIリスク管理® (EW-AiRM®) ewairm.com 私たちの創設ディレクターである教授が執筆した提案に マルクス・クレブス.
私たちの立場は、10の具体的な推奨事項とともに、強い支持のものです。そのうち4つが際立っています。
🔹 𝗠𝗲𝗮𝘀𝘂𝗿𝗲 𝘀𝗵𝗮𝗱𝗼𝘄 𝗔𝗜. 質問は、仕事に使われたAIツールが雇用主の承認を得たものか、それとも回答者自身のものだったかを尋ねるもので、非公式な職場のAI使用に関する初の全国代表的な推定値を生み出すだろう。すべての企業のガバナンスフレームワークは、現在この数を想定しなければならない。BLSがそれを知らせてくれるかもしれない。
🔹 𝗠𝗲𝗮𝘀𝘂𝗿𝗲 𝘃𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻. 人々はAIの出力を利用する前に確認したか？検証に費やされた時間は、あらゆるAIの生産性主張の隠された分母であり、全国的な調査ではどこもそれを測定していない。
🔹 𝗦𝗲𝗽𝗮𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲, 𝗲𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗲𝗱 𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝘂𝘀𝗲. 2年間の2027年から2028年の調査期間は、AIエージェントの主流化を網羅するだろう。「AIとチャットする」を中心に設計されたモジュールは、2028年を誤って記述することになる。
🔹 𝗠𝗲𝗮𝘀𝘂𝗿𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗮𝘄𝗮𝗿𝗲𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗴𝗮𝗽. AIは、回答者が認識できるよりも速く通常のソフトウェアに消えていっている。その漂流を測定せよ。それを否定するふりをするな。
私たちの提出書類は、現在世界中で設計されているすべてのAIコレクションに当てはまると信じている点を指摘しています。国家統計は、エンタープライズAIガバナンスの欠けている分母です。組織、保険会社、規制当局は現在、ベンダーのマーケティング調査と比較して調整しています。BLSは、その基盤を統計に置き換えることができます。
私たちのEW-AiRM™ガバナンスの格言の1つが述べているように、「正しく見えるガバナンスは、機能するガバナンスと同じではありません。」同じ規律が測定にも当てはまります。
私たちの提出書類はこちらをご覧ください:
https://enterprisewideairiskmanagement.grigora.app/usatus/