学習データとして雇用される時代

Metaが社員のPCにソフトウェアを強制インストールした。マウスの動き、キーストローク、画面のスクリーンショット。日々の業務がそのままAIの学習データとして吸い上げられる。

プログラム名は「Model Capability Initiative（MCI）」。オプトアウトはできない。

同時期に8,000人のレイオフが発表された。全社員の約10%。

これは突発事案ではない。2025年6月、MetaはScale AIに143億ドルを投じて49%を取得し、創業者Alexandr Wangを新設のSuperintelligence Labs統括に据えた。MCIはこの買収戦略の延長線にある。

構造の残酷さ

切られるのは成果評価の低い層から。優秀な社員は残される。残った優秀な社員が、より質の高い学習データを毎日生成し続ける。AIが育ったら、その優秀な社員も不要になる。

段階的に搾り取る設計だ。

Scale AIはもともと下請けワーカーの作業ログを吸い上げてビジネスにしてきた会社だ。MCIは、契約社員相手にやってきたことを正社員に降ろした。社員は「給与を受け取っているから同意済み」と解釈される。米国連邦法には従業員監視の上限規定がない。合法だ。

Metaは「収集データを人事評価には使わない」「機微情報には保護措置を講じる」と公式に弁明している。だが「使わない」と「使えない」は違う。

ヨーロッパではGDPR（EU一般データ保護規則）に抵触するため、対象は米国社員に限定されている。

逃げ場はあるか

転職しても同じことが起きる。先行したMetaのAIが業界標準になれば、どの会社に移っても「Metaが育てたコピー」と競争することになる。

今回収集されているのはマウス操作とキーストローク。次は会議での発言、メールの文体、意思決定の癖。「作業手順」から「思考パターン」へ、学習対象は静かに広がっていく。

職人技、専門知識、長年の経験。それらは「参入障壁」として機能してきた。AIはその参入障壁を、コピー可能なデータに変える。

熟練の外科医ほど、デジタル化された瞬間に丸裸になる。手の動き、判断の順序、経験則。すべて学習可能な信号に変換される。

雇用概念の変質

かつて企業は、成果を出してもらうために人を雇った。今Metaがやっているのは、学習データを生成させるために人を雇うことだ。

採用→監視→学習→解雇。

このサイクルはビジネスモデルとして設計されている。隠す気もない。内部メモはリークされ、Metaは事実を認めた上でコメントを出した。

ザッカーバーグは直近の決算でこう述べた。「以前は大人数を要したプロジェクトが、今は一人の優秀な人間で回るようになってきている」

レイオフ後のMetaの社員数は、2023年末の水準まで戻る。AIインフラに今年最大1,350億ドルを投じる会社が、人間は減らしていく。方向は明確だ。

「AIが作業をやる。人間はそれを指示してレビューし、改善を助ける役割に回る」

CTO Andrew Bosworthが社内に書いた言葉だ。きれいな言い回しだが、翻訳すれば「人間はAIの監督者として残る、当面は」となる。

倉庫で起きたことが、机の上に降りてきた

Amazonの倉庫では、自動システムが作業者にピックと梱包を指示し、ペースを監視し、遅れれば介入する。肉体労働の現場ではすでに常態化している光景だ。

MCIはストップウォッチではない。だが衝動は同じだ。知識労働をAIに読める形に翻訳し、吸い上げ、最適化し、最終的に自動化する。

倉庫で起きたことが、机の上に降りてきた。それだけの話だ。

当面は、という話

監督者が不要になるまで、どれくらいかかるか。

Bosworthのメモには「sensitive contentには保護措置がある」と書かれている。一方、社内チャットでは「パスワード、移民ステータス、家族情報まで吸われるのではないか」という声が噴出している。

「安心してください」と書かれた紙と、現に怖がっている人間。距離はかなり遠い。

社員は今日もキーボードを叩いている。叩くたびに、自分を置き換えるものが少しずつ太っていく。

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