人工知能は私たちの仕事を乗っ取るのか?
人工知能は、歴史全体を通して人間が採用および適用してきたすべての技術やスキルと同様に、想像できるさまざまな方法で開発および使用できる新しい技術です。 このテクノロジーが私たちの社会にプラスまたはマイナスの影響を与えるかどうかは、政府、企業、コミュニティがその発展と成長をどのように導くことができるか、そしてテクノロジーと人間の調和がとれた共存を促進するためにどのように社会に基盤を築くことができるかにかかっています。
AIが持つ可能性について言えば、この技術は経験のある専門家だけでなく、スキルがあまり高くない労働者にも影響を与える可能性が高いため、多くの試みが行われていることを十分に認識している必要があります。 さまざまなビジネス環境でのパフォーマンスにAIを適用する試みが数多く行われていると確信しています。
もちろん、普通の人が「AIは私たちの仕事を奪う」または「AIは人間が果たしてきた役割に取って代わる」と仮定することは非常に合理的です。一部の研究者および彼らが引用する統計によれば、3〜6人の労働者が1993年から2007年にかけて単一の産業用ロボットを導入して失業しています。実際、企業内でのAIの適用に関する多くの議論は、「特定のタスクに必要な労働力の削減方法」です。(これは概して全般的な現象です。)
ただし、「職業」は「完全に代替」されることはなく、新しいテクノロジーの導入によって「変化」されることが指摘されるべきです。 たとえば、ほとんどの人がもう気にすることのないほど馴染みのあるATMは1970年に最初に導入され、90年代を通じてより評判が良くなり普及してきました。現在も積極的に使用されていますが、 窓口係の職業はまだ消えていません。 若い世代はモバイル決済アプリケーションをより快適に感じているに違いないと思います。 とにかく、職業の範囲と内容は、「基本的な金融取引への対応」から「個々のクライアントに合わせたマーケティング/販売活動の実施」に変わりました。
この観点に沿って、AIは単に既存の仕事を取って代わるのではなく、実務の全体的な状況で「特定のタスク」を自動化することにより、特定の従業員が行うパフォーマンスが強化されることを理解することがより重要と思われます。 同時に、その適用に適切な指示を見つけるよう努めます。 これを行うことで、私たち全員が、退屈で価値の低い活動から自由になり、人間だけができることにもっと集中できるようになります。 雇用市場の規模も拡大し、その多様性はこれまで以上に強化され、より多くの雇用が創出されます。
また、多大な労力を費やすことなく、AIと人間が完全に調和して共存する未来を見ることは決して容易ではないことにも注目してください。 私たちが夢見てきたAIの時代の始まりに貢献する少なくとも3つの重要な要素があると確信しています。
まず、「仕事の未来」についての議論の焦点を「未来の仕事」に移すべきです。私たちが産業社会から抜け出し、最終的にデジタル社会に到達したとき、社会システムは長年にわたって変化しました。 AIは、次世代の社会を支配するシステムをどのようにすべきかを決定する任務が課されています。 「仕事」の概念、さらには「労働と生産」の概念が将来どのように変化するかを理解するには、視点とアイデアが必要です。
第二に、中央政府と企業の両方が、労働者とオフィスワーカーの「職業」を保護および保護できる方法でAIの採用を可能にする原則、環境、および戦略を開発する必要があります。 ビジネスでAIを採用するプロセスで尋ねる必要がある質問は、「労働力を削減する方法」ではなく、「人工知能に新しいテクノロジーを採用することで既存の労働力が新しい価値を生み出し、業績に貢献できるようにする方法」です。 加えて、フィールドワーカーの声に注意深く耳を傾け、彼らのニーズや要求を反映できるAIシステムを開発することは非常に重要です。
最後に、教育と学習の機会を設計し、社会のあらゆる世代に提供して、人々が新しいテクノロジーを採用する為にシフトできるようにする必要があります。 人工知能の技術は、無数の点で、過去数十年にわたって私たちが使い慣れてきたテクノロジーとはまったく異なり、社会や企業の全体的な構造を革新的に変える可能性を秘めています。 長期的な視点での新しい時代の適切な教育は、社会のすべてのメンバーがAIがもたらす変化に適応し、より明るい未来とそれが提供するものを享受できる環境の前提条件です。
明るい未来には、もしあれば、値札が付きます。 人類の未来に大きな可能性を秘めている人工知能を最大限に活用する方法と、私たち全員の発展のためにAI内の技術を強化する方法を決定するのは、社会、政府、企業、および個人次第です。
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この問題について(人工知能は私たちの仕事を乗っ取るのか?), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/ben_eum/items/4f131ead2c82f261d196著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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