AIは人間の雇用を脅かすものではなく、成長と革新の触媒である

AIは人間の雇用を脅かすものではなく、成長と革新の触媒である

何十年もの間、ニュースの見出しやSF小説では、トラック運転手やショッピングモールの警備員から芸術家やCEOに至るまで、あらゆるものがAIに取って代わられるだろうと予測されてきたことを考えると、これは衝撃的な主張のように思えるかもしれない。しかし、こうした懸念は、AI ジョイスティックの背後にいる人間、そして AI ジョイスティックは今後も人間の本性によって動かされ続けるという事実という重要な考慮事項を見落としています。

人間の本質、人間の仕事

人々は生き残りたいという願望ではなく、成功したいという願望に突き動かされています。プリンストン大学の研究によると、最も収入の高い人々はより長い時間働き、余暇や社会活動に費やす時間が少ない傾向があることがわかった。ニューヨークタイムズが、なぜ超富裕層の多くが経済的ニーズを満たした後も働き続けるのかと尋ねたところ、答えはシンプルでした。「富裕層はお金や競争、あるいは単に自分が重要だと感じることに執着しているのでしょうか。はい。」

言葉遣いについては異論もあるだろうが、要点は、地位を獲得し維持することが、成功した人々にとって依然として第一の動機であるということだ。どのようなレベルの成功を達成したとしても、企業は成長を維持し、競合他社に勝つために努力し続けるでしょう。これは、AI 時代における人間の仕事の将来について楽観的になる説得力のある理由です。

結局のところ、AI がプログラマーの 10 倍の仕事をこなせるのであれば、ほとんどの企業はソフトウェア エンジニア 10 人中 9 人を解雇することはないはずです。彼らの成果は現在の10人チームの100倍になります。

実際、採用するたびに投資収益率が飛躍的に高まるため、おそらくさらに人員を追加することになるでしょう。家を購入し、その価値が 1 年で 2 倍になったとします。その決断を後悔しますか?

いいえ。むしろ、その地域でもっと家を買っておけばよかったと思うかもしれません。

今日の AI は、明日の完全自動運転 AI ではありません。初期段階で期待されているのは、人間の手を強化して、より大きく、より速く、より良い建物を建てる能力、つまり最終的には泥の小屋から超高層ビルへと移行することを可能にするデジタルフォークリフトです。

開発中のAI

したがって、Web 上で AI を使って構築されたものが爆発的に増加しているのも不思議ではありません。

その結果、市場調査の実施、販売ファネルの構築と拡大、編集や改善が可能なマーケティング コピーの下書きの作成など、さまざまな用途で人々を支援するために使用できるデジタル アプリケーションの数と種類が驚くほど急増しました。

これにより、人々が消費できるオンライン コンテンツの量がすぐに驚くほど増加し、クリエイターは自分のアイデアを活用して新しいコース、ビデオ、投稿を作成し、それらのアイデアをまだ活用されていない視聴者に届けることができるようになります。

もちろん、AIを口実に大量の従業員を解雇する企業もあるだろう。グーグルは1月に1万2000人の人員削減を発表した際、「AIファースト」になることを決意したと述べ、同社の健全性について楽観的な理由として「すべての製品にAIを導入する」ことを挙げた。

企業によっては、アルゴリズムに解雇を任せているところもある。

しかし、長年にわたり、労働力はより分散化され、世界中に分散してきました。新しいテクノロジーのおかげで、世界では「デジタル遊牧民」や「一人旅」といった言葉を含む、独立した仕事のライフスタイルを送るフリーランサーの数が急増しています。

AI により、より多くの人々が、自分の時間、エネルギー、投資以外にほとんど経費をかけずに収益性の高い機会を創出できるようになります。企業は、AI ツールを自由に利用して何百万ドルものビジネスを立ち上げることができるため、Google、Microsoft、Facebook に頼って雇用する必要がなくなります。

一方、従来の雇用形態で働きたいと考えている人には、そうする機会がまだたくさんあります。 Microsoft Excel の開発は金融業界に取って代わったわけではありませんが、金融業界の発展を促進しました。

スプレッドシートの使用が必須かつ収益性の高いスキルになったのと同様に、AI を効果的に使用することもスキルになります。最も野心的で競争力のある企業は、より多くのことを実現し、成長するために AI に喜んでお金を払うでしょう。

労働力は変化しますが、置き換えられることはありません。この変革から AI が人類に何をもたらすのかを見るのは非常に楽しみです。

<<: 

>>:  タイム誌のAI分野で最も影響力のある100人:フェイフェイ・リー、ジェンスン・ファン、ロビン・リー、イー・ゼンらが選出

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

今後10年間で、人工知能とロボットは雇用に7つの影響を与える

[[202532]]編集者注: この記事はNetEase Intelligenceからのもので、著者...

...

...

モデルのトレーニングをアウトソーシングするのは本当に安全ですか?新しい研究:アウトソーサーが銀行融資を制御するためにバックドアを挿入する可能性がある

ディープラーニングにはビッグデータと大規模な計算能力に対する厳しい要件があるため、モデルトレーニング...

Llama-2+Mistral+MPT=? 複数の異種大規模モデルの融合が驚くべき結果を示す

LLaMA や Mistral などの大規模言語モデルの成功により、大手企業やスタートアップ企業は独...

...

Tencent Youtu:ビジュアルAIはどこまで発展したのか?

[[204589]] AIの発展に伴い、コンピュータービジョン技術の応用範囲は徐々に広がっています...

自動運転は安全試験に合格するのが難しい。自動車メーカー、サプライヤー、規制当局は協力を強化すべき

[[276381]]現在、レベル3自動運転の量産化を円滑に推進するためには、コンピューティング能力、...

Python 用 OpenCV について Dlib を使って顔検出を実装する

Dlib は、プログラミング言語 C++ で記述された汎用のクロスプラットフォーム ソフトウェア ラ...

...

...

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「再帰」

[[392763]]コンセプト簡単に言うと、再帰とは、毎回異なる変数を渡しながら、自身を呼び出すメ...

GPT-4Vを試した後、マイクロソフトは166ページに及ぶ評価レポートを作成した。業界関係者:上級ユーザー必読

1週間前、ChatGPTはメジャーアップデートを受けました。GPT-4とGPT-3.5の両モデルは、...

機械学習チューナー: 機械学習を再調整する方法とタイミング

[[329534]]古代ギリシャの哲学者ヘラクレイトスはこう言いました。「唯一不変なものは変化である...

製造業における AI 活用事例 10 選

製造企業は、ビジネスのやり方を合理化し、効率を高めるために人工知能に注目しています。一般的な使用例を...