ジャック・マー:機械が人間に取って代わることは決してできない!それは何に代わるのでしょうか?

ジャック・マー:機械が人間に取って代わることは決してできない!それは何に代わるのでしょうか?

近年、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット、産業用インターネットなどの技術の発展、およびロボットやインテリジェント機器の広範な応用により、人間の生産と生活は自動化、インテリジェント化、デジタル化へと加速しています。この過程で、人間の仕事が置き換えられるかどうかが、世界中で社会の関心を集める話題となっている。

[[328322]]

業界関係者の中には、知能ロボットの普及が進めば、必然的に生産ラインの第一線で働く労働者や金融、教育、医療などさまざまな分野の従業員が置き換えられる可能性があると考えている者もいる。実際、これはすでに起こりつつある。人間は代替不可能だと考える人もいます。例えば、アリババの創業者ジャック・マー氏は最近のスピーチで「機械が人間に取って代わることは不可能だ」と述べました。

なぜ人間は置き換えられないのでしょうか?

人類の文明が発展してから何千年も経ちました。この長くも短い歴史の中で、人類は科学技術、社会、経済、農業、その他多くの分野で大きな進歩、さらには画期的な進歩を遂げてきました。しかし、人間の労働者は今でも一般的であり、ほとんど誰でも仕事を見つけることができます。

蒸気機関が発明されたか、コンピューターが発明されたかに関係なく、この社会は結局のところ人間社会であることがわかります。人間が存在する限り、人間の生産や生活に適した様々な仕事が必然的に存在していくでしょう。人工知能技術やロボットがますます普及するようになっても、人間の労働者がいなくなることはありません。

今後、人工知能技術の発展やロボットの応用はまだ初期段階にあり、先進欧米諸国でも、膨大な数の職業に比べると、ロボットに「置き換えられる」職業の数は極めて限られている。未だ機械化・自動化の段階にある多くの発展途上国では、知能化・情報化が話題になっています。

国や業界が人工知能技術やロボット製品をさらに導入したとしても、人間が完全に撤退できるのでしょうか?もちろんそうではありません。これらのロボットやインテリジェント機器などが円滑かつ効率的に動作できるようにするには、管理、メンテナンス、サービス、販売など、複数のリンクで人間の参加が依然として必要です。

したがって、人間が機械に置き換えられるという話を今すぐ始めることはあまり意味がありません。全体的に見ると、人間の労働者は依然として大多数の仕事で絶対的な地位を占めていますが、ロボットやインテリジェント機器が広く使用される一部の業界では、人間の労働者も支配的な地位を占めています。したがって、ジャック・マー氏の発言は理にかなっています。

いくつかのポジションの上昇と下降は避けられない

人間は置き換えられないとしても、仕事が置き換えられないということではありません。実際、テクノロジーの進歩に伴い、一部の古い職業は徐々に淘汰され、多くの新しい職業が徐々に生まれています。この過程で、職業の「盛衰」は避けられず、人々の職業の変化は自然に起こります。

つまり、本質的には、人工知能の時代に置き換えられるのは人間ではなく、時代の発展に適さなくなったいくつかの職業なのです。例えば、工場の最前線の労働者の場合、多くの工場では、インテリジェント化が完了した後、パレット化、スプレー、ハンドリング、溶接ロボット、産業用インターネットなどの多数の技術を導入しています。このとき、元の職種はもはや必要ではなく、その職種の人々は自然に「淘汰」され、新しい仕事を見つける必要があります。

したがって、多くの人が心配しているいわゆる「人間は置き換えられる」というのは、厳密に言えば誤った主張です。私たちはそのような議論についてあまり心配する必要はなく、自分自身の知識とスキルの成長にもっと重点を置くべきです。強くなってこそ、たとえ今の職が「淘汰」されても、次の職をすぐに見つけることができるのです。

人工知能の発展の傾向は止められず、インテリジェントロボット、インテリジェント機器などの製品の応用はますます普及するでしょう。ジャック・マー氏が言ったように、機械は人間に取って代わることはできないが、人間はますますロボットに頼るようになるでしょう。将来、ロボットやその他のインテリジェント製品は、人間の生産と生活において重要な補助となり、より大きな価値とより良い生活の創造に役立つと信じています。

<<:  ソファがリモコンに変身、PCBが落書きに隠れる、MITの技術オタクのスマートホームはこんな感じ

>>:  数学を使わずに円の面積を計算する方法

ブログ    
ブログ    

推薦する

Google は NeRF を使用して、自動運転用の仮想世界でサンフランシスコを再現します

自動運転システムのトレーニングには、高精度のマップ、膨大な量のデータ、仮想環境が必要です。この方向で...

技術者がAIを活用してキャリアを守る方法

「自動化」や「人工知能(AI)」などの「技術革新」がビジネスや仕事の本質を変えていることは間違いあり...

DeepMindがAIツールGNoMEをリリース、220万個の新しい結晶材料を発見したと主張

12月1日、GoogleのDeepMindは最近、Nature誌で自社のAIツールGNoMEを披露し...

2021年にデータセンターに起こる変化と傾向

2020 年は、IT プロフェッショナルがインフラストラクチャを管理およびプロビジョニングする方法を...

AI は金融業界がランサムウェアに効果的に対抗するのに役立つでしょうか?

[[430265]]ランサムウェアの脅威は目新しいものではありませんが、依然としてニュースの見出し...

AIは古い文化的シンボルを解体し革新することはできない

1950 年代後半から 1960 年代前半にかけて、一群の芸術家と作家がパリの荒廃したホテルに移り住...

キングス・カレッジ・ロンドンとグラクソ・スミスクラインが人工知能技術に基づくがん研究で協力

海外メディアの報道によると、9月30日、キングス・カレッジ・ロンドンと世界的な製薬会社グラクソ・スミ...

...

DeepMind の新しい研究: ReST は大規模なモデルを人間の好みに合わせて調整し、オンライン RLHF よりも効果的です

過去数か月間、私たちは大規模言語モデル (LLM) が高品質のテキストを生成し、幅広い言語タスクを解...

...

DeepMindは、一般のプログラマーに匹敵するAlphaCodeをリリースしました。同日、OpenAIが数学オリンピックで優勝しました。

カールしすぎ!中国が春節を祝っている間、2つの有名なAI研究機関であるDeepMindとOpenAI...

...

5G、AI、IoTが「インテリジェントな接続」を実現する方法

5G、人工知能(AI)、モノのインターネット(IoT)技術の発展により、あらゆるものがインテリジェン...

PNASの新研究:ケンブリッジの学者らは、一部のAIモデルは計算できないことを発見した

最近、ケンブリッジ大学の学者たちは、米国科学アカデミー紀要(PNAS)に「安定かつ正確なニューラルネ...

...