Sinovation Venturesの李開復氏は「2017年中国企業100%年次大会」で講演し、「人工知能(AI)の時代が到来し、多くの人間の仕事がAIに置き換えられるだろう」と述べた。今後やるべきことは、創造的な仕事と愛情ある仕事の2つだけです。
AI時代に人間が職を失うかどうかについては盛んに議論されており、ほとんどの人が楽観的です。楽観主義者はかつて産業革命を例に挙げ、産業革命は雇用を創出すると同時に雇用を破壊したと主張した。しかし、李開復氏はそんなことは起こらないと明言した。AI時代が到来し、人間の仕事が次々と置き換えられていくのは確実だ。 同氏は、産業革命の時代、自動車はもともと数人の職人によって作られていたが、生産ラインを通った後には、訓練を受けていない数十人の労働者に置き換えられる可能性があり、実際に雇用が創出される一方で、雇用が削減されたと述べた。しかし、人工知能の時代では、顧客サービス、生産ライン、ドライバーなどの反復的で単純な仕事は置き換えられるでしょう。
李開復は、人類の将来に残されたものは 2 つしかないと考えています。1 つ目は創造性です。これには科学、文学、芸術における創造性が含まれ、ストーリーテリング、広報、マーケティングの能力も保証されます。もうひとつは、愛を持って仕事をすること、そして本当に仕事に愛を注ぐことができ、人と人とのコミュニケーションと信頼を通じて、より多くの人々にあなたのブランドと製品を信頼してもらうことです。 AIは特定の狭い分野でのみ人間を凌駕し続け、人間ははるかに遅れをとることになるだろう。 AIとどのように共存するかは、機械では代替できない人間的な性質をいかに真に引き出すかにかかっています。人間が互いに提供できる最も偉大な資質は、愛する能力です。 SF映画で描かれるAIの愛を信じないでください。AIには愛はありません。感情や自己認識さえありません。 AlphaGo はチェスの世界チャンピオンに勝つことはできるが、チェスをする喜びを味わうことはできない。勝利しても喜びは得られず、愛する人を抱きしめたいと思うほど興奮することもない。
李開復氏は、人工知能の今後の応用には4つの波があると指摘した。インターネットにおける AI、ビジネスにおける AI、物理世界の認識における AI、そして完全自動化における AI。 ***waveはビッグデータを収集するネットワークAIです。 データをエネルギーや燃料として活用すれば、データが増えれば増えるほど、開発は速くなります。 第 2 の波は、伝統的な機関と一部の非インターネット企業 (病院、物流会社) です。彼らのビジネスモデルのおかげで、活性化後のビジネスプロセスで価値を生み出すのに十分な量のデータセットが蓄積されています。既存のデータから価値を生み出し、ビジネスに参入します。例えば、店舗や銀行はデータを収集し、業務プロセスを通じて収益を上げており、既存の業務プロセスを中心に活用しています。 3つ目の波は、物理世界のデジタル化であり、世の中にあるまだデジタル化されていないものをデジタル化し、AI化することです。例えば、顔認識や音声認識など、空港やショッピングモールではデータを取得するために多くのモニターが使用されています。 第 4 の波は、包括的な自動インテリジェンスです。AI は、大量のデータの収集に基づいて技術的な反復を実現する必要があります。1 つ目は自動運転、もう 1 つは産業オートメーションです。今後 5 年間はこれら 2 つに重点が置かれることになります。 |
<<: TensorFlow で発見された脆弱性の背後にあるもの: AI セキュリティに関する私たちの愚かさと無知
>>: 女の子にとって恥ずかしいこと:将来、人間とロボットが赤ちゃんを産むようになる
写真:人工知能カンファレンスフォーラム 撮影:新民晩報主任記者 劉欣 「私は生産性を変革し、新しい...
[[414012]] 「顔認識技術を用いた個人情報処理に関する民事訴訟における法律適用の若干の問題に...
[[329534]]古代ギリシャの哲学者ヘラクレイトスはこう言いました。「唯一不変なものは変化である...
通常の「道路の汚れ」でも、インテリジェントな自動運転車を混乱させ、1 秒以内に制御を失い車線から外れ...
[[201999]] 1. 共通アルゴリズムルーチン電子商取引業界では、ユーザーへの商品推奨は常に非...
Minecraft では、レッドストーンは非常に重要なアイテムです。これはゲーム内のユニークな素材...
Indeed Recruitment Network が 2019 年の給与リストを発表したところ...
この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...
データサイエンティストとして、業界の新しい知識グラフをまとめ、技術専門家と共有し、ビッグデータの知識...