それは間違いありません 人工知能 (A.I.) やその他の最先端のテクノロジーは、私たちが知っているように雇用の様相を変えるでしょう。 ある有名な研究によると, アメリカに現在存在する仕事の47パーセントは、今後数十年で自動化される可能性が高いリスクにさらされています。
コンテンツ
- 弁護士
- データ入力事務員
- ジャーナリスト
- 運転手
- シェフ
- 金融アナリスト
- テレマーケティング担当者およびカスタマー サービス アシスタント
- 衛生兵
- 建設労働者またはその他の肉体労働の仕事
- ミュージシャンやその他のアーティスト
AI の影響を受ける職業にはどのようなものがありますか? 革命？ そして、それに対して人々が期待できることはあるのでしょうか？ 続きを読んで調べてください。
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弁護士
IBM 科学者 Zhong Su: コグニティブ コンピューティングを使用した法的契約の比較
彼らがダメな理由: 弁護士という職業に関する映画やテレビ番組の数から判断すると、弁護士は非常に素晴らしい仕事です。社会的地位が得られる興味深く、高収入のキャリアです。 しかし、弁護士を雇うのも費用がかかり、弁護士の日常業務のかなりの部分は、一部の専門家が信じているよりもはるかに日常化していることが判明しました。
真にオーダーメイドの法律業務には依然として人間が必要ですが、A.I. 以下のようなタスクの実行に役立ちます 法的証拠開示 （弁護士がどの文書が事件に関連するかを判断する公判前のプロセス） 契約書の作成. 彼らはさえできます 駐車罰金を争う そして 離婚手続きを扱う.
それでは希望はないのでしょうか？ 若手弁護士の職に就くのはこれまで以上に難しくなっているかもしれないが、法律とコンピューターサイエンスを組み合わせて勉強することは非常に充実したものとなるだろう。 法律をアルゴリズムに変換する最善の方法についてアドバイスする場合でも、法的枠組みを調査する場合でも 自動運転車などの新技術に関しては、興味深い機会がたくさんあります 利用可能。
データ入力事務員
彼らがダメな理由: データ入力の仕事を表す形容詞を考えてみると、「繰り返しが多い」や「退屈」といった言葉が思い浮かぶかもしれません。 企業や個人によって生成される膨大な量のデータを考慮すると、データ入力事務員という職種がなくなることはありません。
しかし、データをある形式から別の形式に転送するには、企業が人間に時給を支払う必要があるという考えは、 それを 1 か所にコンパイルすると、おそらくいくつかの (潜在的に重大な) タイプミスがそこに放り込まれる可能性があります。 そう、この仕事は人間にとっては続かない仕事なのです！
それでは希望はないのでしょうか？ まだ仕事が残っているなら、あなたもそれを活用できる希望があります。 先ほど述べたように、データ蓄積の重要性は今後もますます重要になります。
データ入力を行う機械を監督するスキルを職務経歴書に追加できる場合、または データサイエンスの部分を仕事に取り入れれば、消えつつある仕事をより高収入の仕事に変えることができる プロモーション。
ジャーナリスト
Google、ロボットジャーナリストの創設に資金提供
彼らがダメな理由: アルゴリズムでは、これほど説得力のある記事を作成することはできません。 再び推測！ ボットを使用しているかどうか スポーツレポートを作成する およびその他のニュース記事や AI の使用の試み。 のために より踏み込んだ調査報道、ジャーナリズムが人工知能の手から安全ではないことを示唆するものはたくさんあります。
ほら、組み合わせて 計算上の創造性の進歩 多くのメディア企業の悲惨な財務状況を考慮してテキストを生成し、その結果はワードスミスにとって楽観的なものには近づきません。
それでは希望はないのでしょうか？ A.I. 敵である必要はありません。 結局のところ、ボットは、人間のジャーナリストが常に夢見てきた、雇われ研究員になる可能性があり、引き上げる能力を備えています。 統計を作成し、データ内の興味深いパターンを発見し、まったく新しい伝え方や提示方法につながる可能性があります。 物語。
将来的には、AI が登場する可能性もあります。 自動エージェントを使用すると、読者の知識、場所、年齢、読書レベルに基づいて、人間が書いたストーリーを読者に合わせてパーソナライズすることができます。 そうすることで、人間の作家の作品がさらに多くの読者に公開される可能性があります。
運転手
CES 2018でのAptiv Lyft BMW自動運転車
彼らがダメな理由: 2004 年の著書の一章で、 新しい分業, MITとハーバード大学の経済学者フランク・レヴィとリチャード・マーネは、このタスクに関係する情報は非常に複雑であるため、コンピュータでは決して自動車を運転することはできないと主張した。
今日、私たちはそれが完全に誤りであることを知っています。 自動運転車. Uber のような企業が所有する自動運転車の群は、プロの人間のタクシー運転手に多大な影響を与えるでしょう。 自動運転トラック 長距離ドライバーにとっても同じことを意味します。
運転指導員にとっても、それほど厳しい状況ではないようだ。 結局のところ、2018 年に生まれた子供たちも運転免許試験に合格する必要があるのでしょうか?
それでは希望はないのでしょうか？ に基づく ロンドンなど一部の大都市におけるUberへの反応人間のタクシー運転手は、短期間であれば自動運転車の脅威に抵抗できるかもしれない。 しかし、悲しいことですが、人間のドライバーはおそらく再訓練について考えるべきでしょう。
シェフ
フリッピーはここにあります | ミソロボティクス
彼らがダメな理由: 最適な時期に冷却ファンが必要であることを考えると、暑いキッチンで作業するのはコンピューターにとってひどい考えのように思えます。 しかし、A.I. いつでも私たちを驚かせる準備ができています。 シェフ ロボットの一例は、IBM の Watson テクノロジーを使用して作成されました。 呼ばれた ワトソンシェフ、味の化学と風味の組み合わせに関する驚くべき知識を使用して、まったく新しいレシピをゼロから生成できます。
一方、ロボットは次のような Miss Robotics のハンバーガー調理中の Flippy 人間のシェフが達成するのが困難な速度で食事を準備し、提供することができます。 追加 テーブル配送ドローン 顧客に料理を届けるのに人間のウェイターも必要ありません。
それでは希望はないのでしょうか？ 多くの分野と同様に、テクノロジーを活用する準備ができている人間は恩恵を受けることができます。 あなたがシェフであれば、ロボットを使用して、自分で作るよりも大量の同じ料理を仕様どおりに大量に作ることができるかもしれません。
などのテクノロジーを使用して、 3Dフードプリント これまででは考えられなかった全く新しい料理の創造も可能になります。
金融アナリスト
人工知能機械学習ビッグデータ | ニール・ジェイコブスタイン | 指数関数的ファイナンス
彼らがダメな理由: 弁護士と同様、金融分野で働くことは伝統的に高い地位と高収入をもたらす仕事でした。 しかし、A.I. が引き継いでいます。 コンピューターはパターンを発見し、最も鋭い目を持った人間のアナリストよりも速く取引を行うことができます。
数十億ドル (またはそれ以上) が賭けられているため、機械学習ツールが大流行しているのも不思議ではありませんが、一部の推定では、 銀行部門の雇用の 30% AIに負けてしまいます。 今後10年以内に。
それでは希望はないのでしょうか？ 仕事は減りますが、チャンスは確実にあります。 金融セクターの知識とコンピューターサイエンスおよび数学を組み合わせることができる、いわゆる「クオンツ」は、この分野をますます推進するアルゴリズムの開発を支援するために非常に求められています。
他の分野でも、顧客ロイヤルティを構築し、パーソナライズされたサービスを提供するための「リレーションシップ バンキング」の重要性は今後も高まり続けるでしょう。
テレマーケティング担当者およびカスタマー サービス アシスタント
自分がロボットであることを否定するロボットのテレマーケティング担当者を紹介します - パート 1
彼らがダメな理由: チャットボットは、次のようなツールとしてさらに賢くなっています。 グーグルホーム そして アマゾンのアレクサ 私たちに見せてください。 これは、台本に従って話すことが多いテレマーケティング担当者や電話ベースのカスタマー サービス アシスタントの多くにとって、良い前兆ではありません。
直通電話販売のコンバージョン率は惨めで、カスタマー サービス アシスタントが対応するまで待つ人も少ないため、スマート チャットボットはこれらのツールの多くを見事に実行できます。 この分野で働く人々にとって、これは良いことではありません。彼らはすでにこれらの仕事の多くをインドなど他国の人々にアウトソーシングすることで打撃を受けています。
それでは希望はないのでしょうか？ 必ずしも。 1 つの A.I. 会社、 マターサイトは、音声認識テクノロジーを使用して、カスタマー サービス ラインの発信者の性格タイプを把握し、同様の性格タイプを持つ人間にパッチを当てます。 そうすることで、通話時間が大幅に短縮され、問題の解決率が向上します。
一方、Twitter のような企業は、特定のトレンドのトピックのコンテキストを理解するなど、表示されている情報を機械が理解できるように支援できる人間の「判断者」を採用しています。 言い換えれば、これらの仕事はまだ存在するかもしれませんが、人間の代わりに AI の質問に答えることになる可能性があります。
衛生兵
仕組み: IBM Watson Health
彼らがダメな理由: それかどうか 病気を診断できるアルゴリズム、を作るために使用されるコンピューター 最良のがん治療に関する推奨事項、A.I. 薬剤師、役に立つウェアラブルデバイス 身体障害を治療する、 あるいは 手術を行うロボット、最先端のテクノロジーがさまざまな医療従事者に大きな影響を与えることは間違いありません。
データの取得と分析における優れた能力により、人工知能はこの分野で大きな破壊者となることが約束されており、誰もが AI を利用できるようになります。 ポケットの中の医師。
それでは希望はないのでしょうか？ 多くはあなたが働いている医療分野によって異なります。 しかし、ほとんどの場合、人間は依然として影響を受け続けるでしょう。 いつか診断や手術さえも機械で管理できるようになるかもしれませんが、近い将来、テクノロジーは人間の医師や医療従事者に取って代わるものではなく、彼らを増強することになるでしょう。
建設労働者またはその他の肉体労働の仕事
レンガ積みロボット SAM を紹介します
彼らがダメな理由: それかどうか 建設現場でのレンガ積み, 倉庫で働く、 または 農場で果物や野菜を収穫するかつては人間が必要だった多くの肉体労働が、現在ではロボットによって実行可能であることは疑いの余地がありません。
これらのロボットの利点は、疲れることなくノンストップで作業できることです。 これはどの職種にもあり得ないことではありますが、肉体的に負担のかかる肉体労働の職種では特にそうではありません。
それでは希望はないのでしょうか？ これまで述べてきた仕事はすべて自動化が進むでしょうが、現時点では器用さという点では人間がロボットよりも有利です。 たとえば、Amazon の倉庫では、Kiva Systems が開発したロボットを使用して棚のラック内を移動し、固定された人間の作業員にロボットを運び、必要な商品を棚から取り出します。
同様に、レンガ積みロボットもレンガを積むことができますが、グラウト注入は人間が行う必要があります。 ロボットがより器用になるにつれて、このバランスは変化するだろうが、今のところ多くの人間は、完全にロボットに取って代わられるのではなく、ロボットと一緒に働くことになるだろう。
ミュージシャンやその他のアーティスト
彼らがダメな理由: そうです、私たちは人間の創造性を高く評価しているため、これは物議を醸すものです。 誤解のないように言っておきますが、私たちはスーパースターのミュージシャンや、オークションで作品が数百万ドルで落札される画家のことを話しているのではありません。 しかし、コマーシャル用のストックミュージックを作曲したり、結婚式の招待状用にオーダーメイドのイラストを作成したりするような、日常のクリエイターはいるでしょうか? はい、これらの人々は、多くの場合すでに低賃金であり、AI の矢面に立つことになるでしょう。 テクノロジー。
すでに人工知能システムは存在する ストックミュージックを生成できる、 または 書かれた説明に基づいて画像を作成する. これらのツールは今後もさらに高度になるでしょう。 そして、この技術を拡張できるため、人間のクリエイティブな作業よりもはるかに多くの作業を実行できるようになります。 さらに速く！
それでは希望はないのでしょうか？ 絶対に希望はあります。 人々は創造性を人間の努力として捉えることを好みますが、それによって機械よりも一定の優位性が得られます。 これらのツールを活用する方法を学び、たとえば、自分で絵を描くだけでなく、絵画を生成するための遺伝的アルゴリズムを作成するアーティストになれば、得るものはすべてあります。
AIのことを考えてみましょう。 新しい絵筆として。ただし、注意しないと絵を描いてしまう恐れがあります。
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