人工知能が人々を失業させるのは悪いことではありません。それどころか、それは良い役割を果たします。

人工知能が人々を失業させるのは悪いことではありません。それどころか、それは良い役割を果たします。

近年の科学技術の急速な発展に伴い、人工知能の概念が徐々に明確になってきています。特にOTT業界の重要な部分として、業界から特別な注目を集めています。では、なぜ人工知能は発展しなければならないのでしょうか?

[[239915]]

一部のネットユーザーは、これは生産性の発展の必然的な傾向だと述べた。小麦収穫者が失業したからといって収穫業者をボイコットすることはできないし、切符売り場がコイン式バスに取って代わられたからといってそれに反対することもできない。この単純な作業が完全に機械に置き換えられると、より複雑な作業から人々を解放するためにはより高度な機械が必要となり、人工知能の必要性が生まれます。

[[239916]]

人工知能の出現によって多くの人の職が奪われるのではないかと心配する人もいます。これは確かです。結局のところ、人工知能は人間の仕事を置き換えるために作られたものなのです。抵抗しても無駄です。今のように、生徒の負担軽減が叫ばれていますが、やる気のある子は補習や補習授業に通い、スケジュールはぎっしり詰まっています。一緒にゆっくりしてもらいたいのに、なぜ言うことを聞かないといけないのでしょうか。競争があるところには発展の原動力がある。人工知能を習得した人は誰でも、24時間疲れることなく、給料を要求せずに働く従業員を持つことになるだろう。

[[239917]]

では、交代した人たちはどうなるのでしょうか?木を動かせば、木は死にます。人を動かせば、人は生きます。職業を変えればいいのです。中国の人口は数十年前は今の半分に過ぎなかった。何年にもわたって人口は数億人増えたが、生活環境は悪化していない。時代が発展すればするほど、新しい産業が生まれ、金儲けも増える。人工知能はどんなに賢くても、機械に過ぎない。革新はできない。結局は家政婦のアシスタントのような役割になるだろう。結局は人間のために働いているのだ。数十年後には、ロボットを買うことが携帯電話を買うのと同じようになることを想像してみてください。ロボットを買って家に置き、仕事が終わる前にコマンドを送信すれば、家に帰ると夕食が用意されていて、ロボットが家事を手伝ってくれます。

つまり、人工知能についてあまり心配する必要はありません。コンピューターやスマートフォンの出現により多くの産業が消滅しましたが、タオバオのようにインターネットを基盤とする多数の企業がより多くの雇用を生み出しました。同様に、人工知能が役に立たず、ほとんど役に立たないのであれば、私たちの生活にそれほど大きな影響はなく、心配する必要はありません。人工知能が当時のコンピューターと同じくらい役に立つのであれば、間違いなく大量の関連アプリケーション製品が生まれ、それらはすべて人間によって完成される必要があります。

<<:  AI 時代において、人工知能は企業のリスク監視をどのように強化するのでしょうか?

>>:  人工知能は寒い冬を迎え、自動運転車の開発は妨げられている

ブログ    
ブログ    

推薦する

自動化はウエスタン証券のデジタル従業員にとっての出発点

金融テクノロジーと伝統テクノロジーの相互支援は、徐々に証券業界の発展の中核的な原動力となってきました...

DGX-2 および SXM3 カードが GTC 2018 で発表されました

最近、GTC 2018 で、Vicor チームは NVIDIA DGX-2 の発表を目撃しました。 ...

...

フォークス写真ツール:顔認識システムを密かに汚染

海外メディアの報道によると、インターネットには数十億枚の写真が溢れており、その多くは放置されたアカウ...

...

...

...

基本的なアルゴリズムについての簡単な説明: AVL ツリーとスプレイ ツリー (パート 3)

順序上記に引き続き、このトピックについて話し続けましょう。バランス二分木: AVL 木 (1962)...

...

...

女王即位70周年にあたり、世界初となる超リアルなヒューマノイドロボットアーティストが肖像画を発表したが、「信憑性に欠ける」と批判された。

ビッグデータダイジェスト制作著者: カレブエリザベス2世女王の即位70周年を祝い、英国は早くも祝賀ム...

教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習の 4 つのディープラーニング手法を 1 つの記事で理解する

一般的に、ディープラーニング ネットワークをトレーニングする方法には、教師あり学習、教師なし学習、半...

TensorFlow、危険です! Google自身が放棄している

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

[ディープラーニングシリーズ] PaddlePaddle と Tensorflow を使用したクラシック CNN ネットワーク GoogLeNet の実装

以前、LeNet、AlexNet、Vgg についてお話しましたが、今週は GoogLeNet につい...

コンテキストの長さを 256k に拡張すると、LongLLaMA の無限コンテキスト バージョンが登場しますか?

今年2月、MetaはLLaMA大規模言語モデルシリーズをリリースし、オープンソースチャットボットの開...