전 세계 일자리를 로봇이 대체하는 최고의 사례

의심의 여지가 없습니다 인공지능 (A.I.) 및 기타 최첨단 기술은 우리가 알고 있는 고용의 모습을 변화시킬 것입니다. 한 유명한 연구에 따르면, 현재 미국에 존재하는 일자리의 47%가 향후 수십 년 내에 자동화될 가능성이 높은 위험에 처해 있습니다.

A.I.의 영향을 받게 될 직업은 무엇입니까? 혁명? 그리고 사람들이 이에 대해 할 수 있는 일이 있습니까? 알아보려면 계속 읽어보세요.

변호사

그들이 망한 이유: 변호사라는 직업에 관한 영화와 TV 프로그램의 수를 보면 변호사가 되는 것은 매우 훌륭한 직업입니다. 사회적 지위가 붙어 있고 흥미롭고 수입이 많은 직업입니다. 그러나 변호사를 고용하는 데는 비용이 많이 들고 변호사가 일상적으로 수행하는 업무의 상당 부분은 해당 직업의 일부 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 일상적인 것으로 드러납니다.

진정한 맞춤형 법률 업무에는 여전히 인간이 필요하지만, A.I. 다음과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 법적 증거자료 제출 (변호사가 어떤 문서가 사건과 관련이 있는지 결정하는 재판 전 과정) 계약 작성. 그들은 심지어 주차 벌금을 주장하다 그리고 이혼 절차를 처리하다.

그럼 희망이 없나요? 주니어 변호사 직업을 얻기가 그 어느 때보다 어려울 수 있지만 법률과 컴퓨터 과학을 결합하여 공부하는 것은 매우 성취감을 느낄 수 있습니다. 법을 알고리즘으로 전환하는 최선의 방법에 대한 조언이든, 법적 틀을 조사하든 상관없습니다. 자율주행차와 같은 신기술을 중심으로 흥미로운 기회가 많이 있습니다. 사용 가능.

데이터 입력 사무원

그들이 망한 이유: 데이터 입력 작업을 설명하는 형용사를 생각해 보면 "반복적", "지루함"과 같은 단어가 떠오를 가능성이 높습니다. 기업과 개인이 생성하는 엄청난 양의 데이터를 고려할 때 데이터 입력 사무원의 직종은 사라지지 않을 것입니다.

하지만 회사가 한 형식에서 다른 형식으로 데이터를 전송하려면 사람에게 시간당 임금을 지불해야 한다는 생각, 또는 그것을 한 곳으로 컴파일하면 좋은 측정을 위해 거기에 몇 가지 (잠재적으로 중요한) 오타가 던져질 것입니다. 그래, 이 직업은 인간이 할 수 있는 일이 아니야!

그럼 희망이 없나요? 아직 존재하는 직업이 있다면, 당신이 그것을 활용할 수 있는 사람이 될 수 있다는 희망이 있습니다. 앞서 언급했듯이 데이터 축적의 중요성은 더욱 중요해질 것입니다.

데이터 입력을 수행하는 기계를 감독하기 위해 전문 이력서에 기술을 추가할 수 있는 경우 업무의 데이터 과학 부분을 수용하면 사라지는 직업을 더 높은 급여를 받는 직업으로 바꿀 수 있습니다 홍보.

언론인

그들이 망한 이유: 알고리즘은 결코 이것만큼 설득력 있는 목록을 작성할 수 없습니다. 그렇죠? 다시 추측해보세요! 봇을 사용하든지 스포츠 보고서 생성 및 기타 뉴스 기사 또는 A.I. ~을 위한 좀 더 심층적인 탐사 저널리즘, 저널리즘이 인공 지능의 손아귀로부터 안전하지 않다는 것을 암시하는 내용이 많이 있습니다.

도대체 결합해라 컴퓨팅 창의성의 발전 많은 미디어 회사의 안타까운 재정 상태로 인해 텍스트 생성이 이루어지고 그 결과는 단어 제작자에게 낙관적인 결과를 가져오지 않습니다.

그럼 희망이 없나요? 일체 포함. 당신의 적이 될 필요는 없습니다. 밝혀진 바에 따르면, 봇은 인간 언론인들이 항상 꿈꿔왔던 고용된 연구원이 될 수 있습니다. 완전히 새로운 방식으로 말하고 표현하는 데 도움이 될 수 있는 통계를 분석하고 데이터에서 흥미로운 패턴을 찾아냅니다. 이야기.

미래에는 A.I. 자동화 에이전트를 사용하면 독자의 지식, 위치, 연령 또는 읽기 수준을 기반으로 사람이 쓴 스토리를 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇게 하면 인간 작가의 작품이 더 많은 청중에게 노출될 수 있습니다.

드라이버

그들이 망한 이유: 2004년 책의 한 장에서, 새로운 노동 분업, MIT 및 하버드 경제학자 Frank Levy와 Richard Murnane은 이 작업과 관련된 정보의 엄청난 복잡성으로 인해 컴퓨터가 자동차를 운전할 수 없을 것이라고 주장했습니다.

오늘날 우리는 수천 마일을 성공적으로 운전했기 때문에 그것이 완전히 거짓이라는 것을 알고 있습니다. 자율주행 자동차. Uber와 같은 회사가 소유한 자율주행 차량은 전문 택시 운전사에게 막대한 영향을 미칠 것입니다. 자율주행 트럭 장거리 운전자에게도 같은 의미입니다.

운전 강사들에게도 상황이 그리 좋아 보이지는 않습니다. 그렇다면 2018년에 태어난 아이들도 운전면허 시험을 통과해야 할까요?

그럼 희망이 없나요? 를 기반으로 런던과 같은 일부 주요 도시의 Uber에 대한 반응, 인간 택시 운전사는 짧은 시간 동안 자율주행차의 위협에 저항할 수 있을 것이다. 그러나 안타깝게도 인간 운전자는 재교육에 대해 생각해야 할 것입니다.

요리사

그들이 망한 이유: 가장 좋은 시기에 냉각 팬이 필요하다는 점을 고려하면, 더운 주방에서 일하는 것은 컴퓨터에게는 끔찍한 생각처럼 들립니다. 하지만 A.I. 항상 우리를 놀라게 할 준비가 되어 있습니다. IBM의 Watson 기술을 사용하여 요리사 로봇의 한 예가 만들어졌습니다. 라고 불리는 셰프 왓슨, 맛 화학과 맛 조합에 대한 놀라운 지식을 사용하여 처음부터 완전히 새로운 요리법을 생성할 수 있습니다.

그 사이 로봇은 Miso Robotics의 버거를 준비하는 Flippy 인간 요리사가 달성하기 힘든 속도로 식사를 준비하고 서빙할 수 있습니다. 추가하다 테이블 배달 드론 믹스에 추가하면 고객에게 음식을 배달하기 위해 인간 웨이터도 필요하지 않습니다.

그럼 희망이 없나요? 많은 분야와 마찬가지로 기술을 활용할 준비가 되어 있는 인간은 이익을 얻을 수 있습니다. 당신이 요리사라면 로봇을 사용하여 자신이 요리할 수 있는 것보다 더 많은 양의 사양에 맞는 동일한 요리를 만들어낼 수 있을 것입니다.

다음과 같은 기술을 사용하여 3D 식품 프린팅 이전에는 상상할 수 없었던 전혀 새로운 요리의 탄생도 가능하게 될 것입니다.

재무 분석가

그들이 망한 이유: 변호사와 마찬가지로 금융 부문에서 일하는 것은 전통적으로 높은 지위와 고소득 직업이었습니다. 그러나 점점 더 A.I. 인수하고 있습니다. 컴퓨터는 가장 독수리 같은 눈을 가진 인간 분석가보다 더 빠르게 패턴을 찾아내고 거래를 할 수 있습니다.

수십억 달러(또는 그 이상)가 걸려 있는 상황에서 머신러닝 도구가 대세인 것은 놀라운 일이 아닙니다. 은행 부문 일자리의 30% A.I에게 패하게 됩니다. 앞으로 10년 안에.

그럼 희망이 없나요? 일자리는 줄어들겠지만 기회는 확실히 있습니다. 금융 부문의 지식과 컴퓨터 과학 및 수학을 결합할 수 있는 소위 "퀀트"는 이 분야를 점점 더 주도하는 알고리즘 개발을 돕기 위해 많은 관심을 받고 있습니다.

다른 곳에서는 고객 충성도를 구축하고 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 "관계 금융"의 중요성이 계속해서 커질 것입니다.

텔레마케터 및 고객 서비스 도우미

그들이 망한 이유: 챗봇은 다음과 같은 도구로 인해 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 구글 홈 그리고 아마존의 알렉사 우리에게 보여줘. 이는 종종 대본에 따라 말하는 많은 텔레마케터와 전화 기반 고객 서비스 보조원에게는 좋은 징조가 아닙니다.

직접 전화 판매에 대한 비참한 전환율과 고객 서비스 보조원이 나올 때까지 기꺼이 기다리는 사람이 적기 때문에 스마트 챗봇은 이러한 많은 도구를 훌륭하게 수행할 수 있습니다. 이는 이미 인도와 같은 다른 국가의 사람들에게 많은 일자리를 아웃소싱함으로써 타격을 입은 이 분야에서 일하는 사람들에게는 좋지 않습니다.

그럼 희망이 없나요? 반드시 그런 것은 아닙니다. 하나의 AI 회사, Mattersight는 음성 인식 기술을 사용하여 고객 서비스 라인 발신자의 성격 유형을 파악하고 이를 유사한 성격 유형을 가진 인간에게 연결합니다. 그렇게 하면 통화 시간을 획기적으로 단축하는 동시에 문제 해결률을 높일 수 있습니다.

한편 트위터와 같은 회사는 특정 트렌드 주제의 맥락을 파악하는 등 기계가 표시되는 정보를 이해하도록 도울 수 있는 인간 "판사"를 고용합니다. 즉, 이러한 직업은 여전히 ​​존재할 수 있지만 인간의 질문 대신 AI의 질문에 답할 수도 있습니다.

의료진

그들이 망한 이유: 그것이든 질병을 진단할 수 있는 알고리즘, 만드는 데 사용되는 컴퓨터 최고의 암 치료법에 대한 권장 사항, AI 약사, 도움을 줄 수 있는 웨어러블 기기 신체적 장애를 치료하다, 또는 수술을 수행하는 로봇, 최첨단 기술이 다양한 의료계에 큰 영향을 미칠 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.

뛰어난 데이터 캡처 및 분석 능력으로 인해 인공 지능은 이 분야에서 큰 파괴자가 될 것을 약속하며 모든 사람에게 AI를 제공합니다. 주머니에 의사.

그럼 희망이 없나요? 당신이 일하는 의학 분야에 따라 많은 것이 달라집니다. 그러나 대부분의 경우 인간은 여전히 ​​​​루프에 있습니다. 언젠가는 진단과 심지어 수술까지도 기계로 관리할 수 있지만 가까운 미래에 기술은 인간 의사와 의료 종사자를 대체하는 것이 아니라 강화할 것입니다.

건설 노동자 또는 기타 육체 노동 작업

그들이 망한 이유: 그것이든 건설 현장의 벽돌 쌓기, 창고에서 근무, 또는 농장에서 과일과 채소 따기, 한때 인간이 필요했던 수많은 육체 노동 작업이 이제 로봇에 의해 수행될 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

이 로봇의 장점은 피곤하지 않고 쉬지 않고 일할 수 있다는 것입니다. 이는 어떤 업무 분야에서도 있을 수 없는 일이지만, 특히 육체적으로 부담이 되는 육체 노동 역할에서는 그렇지 않습니다.

그럼 희망이 없나요? 우리가 언급한 모든 직업은 더욱 자동화될 것이지만 현재로서는 손재주 측면에서 인간이 여전히 로봇보다 유리합니다. 예를 들어 Amazon의 창고에서는 Kiva Systems가 개발한 로봇을 사용하여 선반 선반 주위를 이동하고 고정된 인간 작업자에게 로봇을 가져온 다음 선반에서 필요한 품목을 선택합니다.

마찬가지로 벽돌 쌓기 로봇도 벽돌을 쌓을 수 있지만 그라우팅 작업은 사람이 해야 합니다. 로봇이 더욱 능숙해짐에 따라 이 균형은 바뀔 것이지만, 현재로서는 많은 인간이 로봇으로 완전히 대체되기보다는 로봇과 함께 일하게 될 것입니다.

음악가 및 기타 예술가

그들이 망한 이유: 네, 이것은 우리가 인간의 창의성을 높이 평가하기 때문에 논란의 여지가 있는 것입니다. 분명히 말하면, 우리는 경매에서 수백만 달러에 작품이 팔린 슈퍼스타 음악가나 화가에 대해 말하는 것이 아닙니다. 하지만 광고용 스톡 음악을 작곡하거나 청첩장을 위한 커미션을 받아 맞춤형 일러스트레이션을 제작할 수 있는 일상적인 창작자는요? 그렇습니다. 이들은 종종 이미 저임금을 받으며 AI의 공격을 받게 될 사람들입니다. 기술.

이미 인공지능 시스템이 존재한다 스톡 음악을 생성할 수 있는, 또는 작성된 설명을 기반으로 이미지 생성. 이러한 도구는 더욱 발전할 것입니다. 그리고 이 기술을 확장할 수 있는 능력으로 인해 그들은 개별적인 인간 창작자보다 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 그것도 더 빠르게!

그럼 희망이 없나요? 절대적으로 희망이 있습니다. 사람들은 창의성을 인간의 노력으로 보고 싶어합니다. 이는 기계에 비해 어느 정도 우위를 점할 수 있습니다. 이러한 도구를 활용하는 방법을 배울 수 있다면, 예를 들어 단순히 그림을 그리는 것이 아니라 그림을 생성하기 위한 유전적 알고리즘을 만드는 예술가가 될 수 있다면 얻을 수 있는 모든 것을 얻을 수 있습니다.

A.I를 생각해 보세요. 새로운 붓으로 — 비록 조심하지 않으면 그림을 그릴 위험이 있기는 하지만요!

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