AI軍はすでに門を叩いているが、失業はどのくらい先にあるのだろうか?

AI軍はすでに門を叩いているが、失業はどのくらい先にあるのだろうか?

流行の間、人工知能は再び人気を博しました。人工知能によって合成されたニュースレポートは、私たちに毎日リアルタイムの伝染病情報を届けています。毎回数分しか続かなかったのですが、その出現には本当に衝撃を受けました。

[[346390]]

かつて、人工知能が私たちの生活に組み込まれるまでには、まだ長い道のりがあると私たちはみな信じていました。スマートアルゴリズム、インテリジェント音声、自動運転、ドローン/無人車両による配達、自動生産ラインなどのインテリジェント機器やシステムもすでに実用化されています。しかし、私たちは人工知能がまだ私たちから遠く離れており、私たちはまだ堤防の上の安全な避難所にいて、海風に吹かれた大きな波が私たちの足首を襲うまでには長い時間がかかるだろうと常に一般的に信じてきました。しかし、これらの短いニュース放送のビデオは、私たちに明確な事実を伝えています。人工知能の大きな波はすでに上陸しており、次の瞬間にあなたを襲い、地面に叩きつけられ、その後海水に溺れ、起き上がるチャンスさえない可能性が非常に高いということです。人工知能があなたの街の入り口に迫っているこの瞬間に、タイムリーかつ適切な変更を行わなければ、本当に失業に直面することになるかもしれません。しかし、具体的にどのような変更を加えることができるのでしょうか?

まず、私たちが失業する原因は何なのかを知る必要があります。

人工知能が人間の仕事と競合する根本的な理由は、安全で安定した、高速で効率的な製品とサービスを提供し、時間と経済的コストを節約し、利益を増やすことができるからです。自動化された生産ラインを例に挙げてみましょう。完全に自動化された生産ラインでは、作業員が生産に参加する必要がないため、管理コストが削減され、人員の安全上の問題が最小限に抑えられます。同時に、自動化された生産は、正確性、効率性、長時間労働などにより、手動生産に比べて大きなメリットを生み出すことができるため、手動生産よりも自動化された生産が必然的な選択となります。自動化された生産ラインはもはや単なる話ではありません。有名な Foxconn は完全に自動化された OEM 工場を建設しました。これにより、投資が削減されるだけでなく、優れた製品が生産されます。なぜそうしないのでしょうか。おそらく将来、これらの大規模な工場では手動生産は必要なくなるでしょう。

さらに、ドローンや無人運転車による配達サービスもある。2013年、電子商取引大手のアマゾンはドローン配達の試験を開始した。今年、連邦航空局はアマゾンのドローン配達プロジェクトを承認した。アマゾンのドローン配達プロジェクトは、どこにいても30分以内に正確に商品を配達できると主張している。中国では、SFエクスプレスなどの宅配会社が以前からドローン配送プロジェクトを展開しており、無人車両による配送はすでに実際の場面に登場しているが、その使用範囲はまだ比較的小さい。自動運転も開始された。滴滴出行は路上で無人運転の「滴滴車」のテストを行っている。BYDは明らかに彼らより一歩先を進んでおり、深センで無人運転バスの運行を開始している。無人運転は徐々にその侵攻を拡大している。 AI産業はすでに手の届くところにあり、失業の波が押し寄せてくるかもしれない。

私たちに何ができるでしょうか?

人工知能は、一部の反復的な作業しか代替できないことがわかります。独立した創造性が低い仕事の場合、人工知能のこの欠点を克服できれば、仕事を維持し、新しい世界で競争できる大きなチャンスが得られます。役立つかもしれない 3 つの提案を以下に示します。

まず、量より質が重要です。質で勝ちましょう。

人工知能の時代では、手作業による生産は人工知能の生産量に追いつくことはできませんが、品質の面ではまだ競争することができます。高品質の製品が勝利する道と方向は常にスムーズで正しいはずです。品質と量はコモディティサービスの2つの側面であり、どちらも莫大な利益をもたらすことができます。しかし、人工知能の時代には、量の優位性は人工知能の手にしっかりと握られており、この堅固な要塞を突破することはほとんど不可能です。品質こそが、私たちが飛躍的に進歩しなければならないところです。高品質な製品を作ることは、人工知能では追いつけないものです。二次元小道具を制作する現在のスタジオと同様に、高品質な製品を世に送り出し、多くのアニメファンの注目を集め、この時代に新たなピークを迎えています。

2 番目に、コンテンツは王様です。ユニークなコンテンツを使って敵を倒しましょう。

ネットワーク時代では、情報が高速で拡散し、同質のものが増え、人々はますます斬新でユニークで異なるものを追求するようになります。数十年前、星を追いかけるのと同じように、星の数は限られており、選択肢はありませんでした。しかし、今は違います。追いかける星はたくさん並んでおり、好きなだけ選ぶことができます。人気の嗜好が徐々にニッチなものへと移行するにつれ、チャンスが生まれます。ニッチな嗜好を捉え、それに応じた内容の商品やサービスを制作・提供することで、勝利への道を切り開くことができます。過去数年間、インターネット業界のスローガンは「トラフィックこそが王様」でした。十分なトラフィックを獲得できれば、十分な利益を上げることができました。しかし、今は状況がまったく異なります。トラフィックは大きな問題ではないかもしれません。最も重要なのはコンテンツです。コンテンツが王様の時代は、決して過去のものではありません。十分に斬新でユニークなコンテンツを生み出せれば、どんな時代でも勝つことができます。コンテンツは AI を打ち負かすための核爆弾です。文章や動画の作成も同様です。ポーターになれば人生の勝者になれる時代は過ぎ去りました。コンテンツこそが勝利の鍵なのです。

第三に、トレンドに適応し、人工知能の大きな波に統合する

人工知能が私たちを本来の立場から追い出す根本的な理由の 1 つは、知識の蓄積が不十分であることです。知識を増やし、人工知能の波に溶け込むことが、この問題を解決するための究極の戦略です。同時に、人工知能の登場により、自動化されたシステムの監視とメンテナンス、ドローンの運転と制御など、多くの新しい仕事が生まれ、新しい産業チェーンが刺激されます。ただし、これには人工知能に関する知識と技術を習得する必要があり、学習と変革が重要なポイントになっています。他のすべてが失敗したとしても、基礎から始めてプログラミングを直接学び、人工知能の作成に直接参加することができます。これは間違いなくより良い解決策です。プログラミングは難しいもののように思えます。実際、難しいだけでなく、非常に困難でもあります。しかし、どうすれば簡単になれるのでしょうか? 古いことわざに「決心した人にとって難しいことは何もありません」というものがあります。粘り強く、適切な学習方法を見つけることができれば、プログラミングはあなたの進歩の障害にはなりません。

結論

人工知能は時代の必然的な発展です。すでに門戸を開いており、逃れる方法はありません。この大きな波に溶け込み、人工知能の嵐と戦う方が良いでしょう。トレンドに逆らえば自動車事故や死につながるだけなので、流れに身を任せて次のピークの到来を歓迎する方が良いでしょう。

<<:  人工知能センターオブエクセレンス:ビジネス変革を推進する新たなエンジン

>>:  MD5アルゴリズムの暗号化プロセス

ブログ    
ブログ    

推薦する

AI+CRMの啓示:人工知能は、アプリケーションシナリオに実装された場合にのみ、大きな可能性を発揮できます。

[51CTO.comより] 両会期中の政府活動報告に人工知能が盛り込まれた。万鋼科学技術部長は、中...

ChatGPT がアジャイル専門家向けに用意した面接の質問は役に立ちますか?

翻訳者 |李睿レビュー | Chonglouアジャイルコーチのステファン・ウォルパーズ氏は、 Ope...

...

新しい形の人工知能が登場: AIaaSについてお話しましょう

「サービスとしての」配信モデルの誕生以来、SaaS と PaaS は日常的な技術用語の一部となり、企...

...

ブースティング原理に基づく深層残差ニューラルネットワークのトレーニング

1. 背景1.1 ブースティングブースティング[1]は、アンサンブルモデルを訓練するための古典的な手...

オンラインクレジットは消費者保護において「難しい問題」でしょうか? AIアプリケーションは消費者の権利を保護する

何億人ものインターネットユーザーの一人として、クレジット取引を処理するためにオフラインの営業所に行く...

モンローとドラゴンマザーがあなたと話すことを学びましょう。静止画とビデオだけです

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...

ネットワークデータセキュリティ管理に関する新たな規制が導入される

顔は機密性の高い個人情報です。一度漏洩すると、個人や財産の安全に大きな損害を与え、公共の安全を脅かす...

ChatGPTメジャーアップデート!新しい API 関数呼び出し、コンテキストが 4 倍に急増、価格が下落

ビッグデータダイジェスト制作ただ! OpenAI は GPT シリーズのメジャーアップデートをリリー...

GraphAlign: グラフマッチングによるマルチモーダル 3D オブジェクト検出のための正確な特徴アライメント

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

GPT-4.5 と同等のコードインタープリター! GPT-5をトレーニングせずに、OpenAIは依然としてAGIに向けて競争している

先週、シリコンバレーのスタートアップオタクや研究者が更新するポッドキャスト「Latent Space...

都市のモビリティの変化: スマートシティにおけるインテリジェント交通

持続可能で住みやすい都市空間を創造するために、世界中の都市がスマートシティの概念を採用しています。こ...

...

中国科学院は、プログラマーがバグを見つけるのを助けるために大きなモデルを使用し、102の論文を分析し、これらの解決策をまとめた。

中国科学院は「バグ発見」に着手し、一気に N 個の解決策をまとめました。魔法の武器は大きなモデルです...