ギグエコノミーは停滞していません。労働者はますますAIトレーニングの役割に pivot しており、これは労働の価値の評価方法を変えつつあります。純粋に自動化されたワークフローの代わりに、モデルの検証、音声の洗練、そして自動化だけでは解決できない微妙なタスクを扱う人間の専門知識への需要が高まっています。これは置き換えではなく、協力です。ボトルネックはもはや計算能力ではなく、人間の手を正しく加えることです。この傾向はより大きな意味を示しています：AIモデルが産業全体に普及するにつれて、重要なのは機械を動かすことではなく、それらを微調整し、出力を検証し、その代え難い人間の判断層を提供することです。ギグの世界をナビゲートする労働者にとって、これは本当のピボットポイントを意味します—より商品化されたタスクの完了から、より専門的な知性作業へ。