人工知能時代の到来により、代替が難しい仕事はどれでしょうか?

人工知能時代の到来により、代替が難しい仕事はどれでしょうか?

現在、人類社会は人工知能の時代に入り、人工知能技術は生活のあらゆる分野で実証され、人類社会の継続的な発展を大きく促進しています。中国の著名な学者、周海中教授は1990年に次のように予測しました。「科学技術の進歩により、人工知能の時代が到来します。その頃には、人工知能技術はさまざまな分野で広く使用され、予想外の結果を生み出すでしょう。」今日、彼の予言は現実となった。

[[392449]]

では、人工知能の時代に私たちはどう向き合うべきでしょうか。特に、この時代に代替が難しい職業は何でしょうか。これは真剣に研究し、解決する価値のある問題です。人工知能技術によって置き換えられる仕事と置き換えられない仕事を知るには、まずその仕組みを理解する必要があります。コンピューター(機械)はセンサーを通じて状況に関する事実を収集し、収集した情報に基づいてさまざまな可能なアクションを計算し、どのアクションが最も効果的かを予測します。

人工知能技術の急速な発展により、本来人間が行っていた仕事が次々と機械に置き換えられています。人工知能時代のセキュリティ業務の問題は、本質的には、人間が得意なことと苦手なこと、機械が得意なことと苦手なこと、ということです。人間と機械のそれぞれの長所と短所を理解すれば、この質問に対する答えは自然に浮かび上がってくるでしょう。

では、人間はどんな仕事が得意なのでしょうか?創造性、思考力、美的感覚が求められる多くの分野において、人間は想像力や感情の変化に関わる仕事を得意としています。たとえば、デザイナー、結婚カウンセラー、ファンドマネージャー、知的財産の専門家、営業や交渉の専門家の仕事を機械が代替することは困難です。なぜなら、これらの仕事は人間の想像力や感情の変化に関係しており、人間の価値は統合にあるからです。

では、機械はどのような作業が得意なのでしょうか。機械は、計算能力、記憶容量、情報収集を必要とする作業や、明確な目標がある作業が得意です。例えば、手動で電話をかけると、相手は「番号が間違っています」「私は○○ではありません」と言うかもしれません。結局、相手は顧客が誰なのかを把握していないことになります。機械電話の「ダイナミック フィールド」機能は、最初から誰に電話をかけたのかを認識しており、データが間違っていない限り、通常は間違いは起こりません。

現在、機械が実行できるのは、特定のルールに従うタスクだけです。たとえば、現在のソフトウェアの中には、オンライン コンテンツに基づいてニュースを作成できるものもあります。これは、人間がソフトウェア自体に多くのテンプレートと単語の組み合わせや一致のルールを設計したためです。また、機械電話は複数人に対して同時に電話をかけることができるため、人件費を大幅に削減できるため、営業分野でも広く利用されています。

実際、人工知能の時代では、あらゆる職業において一定の職業リスクが存在し、いわゆる安全な仕事は相対的なものに過ぎません。一般的に言えば、創造的思考を必要とする仕事はより安全であり、そのポジションが置き換えられる可能性は低くなります。たとえば、人間とコンピュータの相互作用、動的プログラミング、またはインテリジェンスに関連する仕事は比較的安全であり、将来の社会で需要が高まるでしょう。いくつかの古い仕事は消え、いくつかの新しい仕事が生まれるでしょう。

人工知能の時代が到来し、時代の車輪はますます速いスピードで回転しています。人工知能によって生み出される新しい情報、新しい製品、新しい技術、新しいモデル、新しいビジネス形態、新しい概念などが、次々と生まれます。人工知能は将来的に無限の可能性を秘めており、その未来は人類の未来も変えていきます。この時代、人々が時代の変化に対応し続ける限り、その仕事に代わるものはないでしょう。

つまり、人工知能時代の到来により、将来、人々が仕事を見つけることはますます困難になるでしょう。しかし、機械と競争する場合でも、人間と競争する場合でも、さまざまなスキルを習得して開発することが、優位に立つための鍵の 1 つです。したがって、誰もが覚えておくべきことは、人工知能の時代には競争はどこにでもあり、出発点はあるが終点はないということです。

<<:  衝撃的!AIはすでにゲームコードを書くことができます!将来プログラマーは失業するのでしょうか?

>>:  この国産トランスフォーマーは自動変形、音声制御、プログラミングが可能。外国人は狂ったように気に入っている

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

モデルが 10 倍大きくなると、パフォーマンスは何倍向上しますか? Googleの研究者が調査を実施

ディープラーニング モデルが大きくなるにつれて、あらゆる種類のハイパーパラメータ調整を行うのは非常に...

大学は人工知能人材育成に力を入れており、「ロボット工学」専攻が人気に

[[225297]]毎年恒例の「大学入試シーズン」が到来し、受験生や保護者にとって、受験願書の記入は...

自然言語処理(NLP)はソーシャルエンジニアリング攻撃の解決に役立ちます

新しいツールは、件名や URL に基づいてソーシャル エンジニアリング攻撃を検出するのではなく、テキ...

時速22キロのスピードと50キロの荷重で、四足の車輪付きロボット「スイスマイル」は変形することを学んだ。

テスラと「レース」を敢行する四輪ロボットを見たことがありますか?以下に示すように、かなり高速であるよ...

データ中心主義と民主化を実践する方法

[[418617]]人工知能と人間の知能は互いに対立するものではなく、本質的に共生関係にあります。企...

無料の Python 機械学習コース パート 4: ロジスティック回帰アルゴリズム

ロジスティック回帰は、前世紀以来人気の手法です。カテゴリ変数と 1 つ以上の独立変数間の関係を確立し...

GoogleはコードネームGenesisと呼ばれるAIニュースライティング製品をテストしていると報じられている。

ニューヨーク・タイムズ紙は7月20日、3つの情報源を引用して、グーグルがAI技術を使ってニュース記事...

...

...