ジャック・マー氏の予測は現実になるかもしれない。今後20年間で、仕事の50%が徐々に消滅するだろう。あなたもその中にいないことを祈ります

ジャック・マー氏の予測は現実になるかもしれない。今後20年間で、仕事の50%が徐々に消滅するだろう。あなたもその中にいないことを祈ります

導入

コンピュータが人々の生活に入り始めて以来、人々は、特定の職業をコンピュータに置き換えることは避けられないと感じるようになりました。人間がどれだけ有能であっても、コンピュータと比較できない職業がいくつかあります。自動化の実現は人類の発展史上大きな進歩となるでしょうが、同時により多くの人々が職を失うことにもつながるかもしれません。

現在、人工知能の発展は人類が知るほぼすべての分野に浸透しています。人間が参加できる仕事であれば、それが知的であれば人間に取って代わることができます。これは空想ではありません。ジャック・マーは当時こう言いました。「銀行が変わる必要はない。私たちが銀行を変えるのだ。」彼のこの言葉を信じた人は何人いたでしょうか?しかし、電子決済の時代が銀行業界にどのような混乱をもたらしているか考えてみましょう。

高速選別が機械スキャンに置き換えられ、機械による木の伐採はわずか 5 秒で済み、超大型収穫機は 100 エーカーの小麦を数時間で収穫し、ショッピング モールのウェイターはロボットに置き換えられます...これらの中にはかつて私たちが夢見ていたものや想像していたものもありますが、今では現実になっています。今では多くのレストランでも食器洗浄機がなくなり、機械が代わりに導入されています。 「インテリジェント時代」の到来により、どのような職業が影響を受ける可能性がありますか?専門家が意見を述べます。

この現実を踏まえて、ジャック・マー氏は、今後10年から20年の間に人間の仕事のほぼ半分がロボットに置き換えられると予測したことがある。ジャック・マー氏の発言は徐々に現実になりつつある。では、ロボットに簡単に置き換えられる仕事とは何だろうか?

銀行員

モバイル決済の時代が到来し、ジャック・マー氏の銀行業界に関する大胆な予測のいくつかが今や現実になりつつある。現在では多くの銀行業務がオンラインで行えるようになり、またスマートフォンの普及により、電子バンキングを通じて銀行業務を行う人も増えています。

業務を担う人々が独立できるとすれば、多くの銀行員が解雇されることになる。この状況は徐々に認識されつつあり、単なる空論ではない。

工場の組立ライン

最も人が集中している場所といえば、工場が常に上位に挙げられます。工場の組立ラインは、生産ライン全体を直列に接続するために電子機器に依存しており、機械ではできない作業の一部を作業員が行っています。機械化の発展と人工知能の普及により、これまで機械ではできなかった仕事が、今後数年間で徐々に手作業の職種に取って代わっていくことが予想されます。

キャッシャー

レジ係が徐々にロボットに置き換えられていく可能性もあります。よく観察してみると、スーパーマーケットではセルフ決済が多くの場所で導入されていることに気がつくでしょう。年配の人はこのライフスタイルを好まないかもしれませんが、多くの若者は一般的に利便性とスピードのためにセルフサービスを選択します。

このセルフサービス決済方法が導入されると、スーパーマーケットは徐々にそれを利用するようになり、最終的にはこの便利な決済方法がさまざまな業界のレジ係に徐々に取って代わることになります。上記の仕事が徐々に機械に置き換えられ、機械がゆっくりとこれらの仕事を分担し始めている兆候が見られます。

将来的には、上記に挙げた仕事以外にも機械に置き換えられる仕事は確実に増えますが、機械に置き換えられにくい仕事もいくつかあります。

プログラマー

人工知能については議論が続いていますが、それが完全に実現するには長い時間がかかるでしょう。さらに、機械が行う機能の中には、人間がプログラムして設定する必要があるものもあります。人間がいなければ、機械は機能しません。結局のところ、現在の人工知能は、機械が自律的に学習し、意識を持つところまではまだ発展していません。

看護スタッフ

しかし、高齢化はますます顕著になり、高齢者の入院や乳幼児の世話や成長など、介護者を必要とすることも多くなってきています。介護職員は、介護を必要とする人々と密接な関係を築く必要があり、また一方では、感情のやり取りなどを通じて介護対象者とコミュニケーションを取る必要があります。このような感情と自律的な意識を備えた作業機械は、基本的に代替不可能な存在です。

教師

教師にとって、知識を伝えることは単なる仕事ではありません。道徳、知性、体力、美的感覚など、あらゆる面で生徒を成長させる責任があります。ある程度、親としての責任も負っています。機械は知識を伝えることはできるかもしれないが、生徒の総合的な資質を育成する上で教師に取って代わることはできない。さらに、知識を伝えるプロセスにおいても、冷たい教授法は生徒に適していない。

科学者と芸術家

このタイプの人には、一般的に強力な理論的知識と専門知識が必要です。科学者は深い知識を掘り下げるために創造力が必要ですが、これは今のところコンピューターでは代替できません。芸術家は美的能力を必要とし、創造力には感情と熱意の刺激が必要ですが、これは機械では代替できません。

結論

実際、現実世界では機械に代替できない仕事はまだ多く、将来も基本的には代替されないでしょう。独立した意識や感情を必要とする仕事に関しては、機械に代替される可能性は非常に小さいです。

<<:  2022年に人工知能が製造業を変える4つの方法

>>:  ワンジ自動車ミリ波レーダーポイントクラウド技術の分析

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

ビッグモデルがAlibaba Cloudを救った!

執筆者 | Yan Zheng 「スピンオフ」によりアリババは再生し、ビッグモデルによりアリババクラ...

AIツールは企業にデータ侵害のリスクをもたらす

2021年以降、企業内部者によるデータ侵害、損失、盗難は月平均28%増加しており、回答者の85%は今...

...

消費者の95%は買い物中にロボットと話したくない

オラクルが市場調査会社ウェイクフィールド・リサーチおよびニューヨークに拠点を置く小売コンサルティング...

髪の毛のような精度で画像を切り取り、Adobeは6000×6000の高解像度画像を処理します

多くのディープラーニング手法は優れたマッティング結果を実現しますが、高解像度の画像を適切に処理するこ...

Midjourney 5.2 がリリースされました!オリジナルの絵画から3Dシーンを生成し、無限の宇宙を無限に拡大します

旅の途中と安定した拡散が限界に達しました! Stable Diffusion XL 0.9 がリリー...

...

...

CPU、GPU、NPU、FPGA はディープラーニングでどのように優位性を発揮するのでしょうか?

AIの応用が広まるにつれ、ディープラーニングは現在のAI研究と応用の主流の方法となっています。膨大...

機械学習が戦略ゲームを改善する方法

[[390356]]ポジティブなゲーム体験を生み出すために、ゲームデザイナーはゲーム内のバランスを繰...

今後のブロックチェーンの3大発展トレンド。2018年には不人気になるのか?

昨日、デジタル通貨は再び全面的に急落し、ビットコインの価格は一時8,000ドルを下回りました。暗号通...

プラグアンドプレイ、完璧な互換性:SDコミュニティのビデオプラグインI2Vアダプタが登場

画像からビデオへの生成 (I2V) タスクは、静止画像を動的なビデオに変換することを目的としており、...

...