今後10年間で、人間の仕事の約50%が人工知能に置き換えられるでしょうか?

今後10年間で、人間の仕事の約50%が人工知能に置き換えられるでしょうか?

人工知能と聞いて真っ先に思い浮かぶのは、手を自由にすることですが、絶対的に正しいものはありません。手を自由にするということは、人間の怠惰な本性を解放することを意味します。実際、人工知能はレースにおける競争相手のようなものです。追い抜かれて隅に置き去りにされる可能性が高いのです。

人工知能は、弱い段階から強い段階、そしてそれ以上の段階まで、3 つの段階に分かれています。目覚ましい技術発展を遂げている今日の世界では、想像できないこと以外、達成できないものは何もありません。人工知能が超知能にまで発達したら、おそらく人類は皆奴隷になるだろう。人工知能は人間を何十億倍も超え、私たちには想像もできないレベルに達する可能性があるのだ!今日の人工知能技術はすでに非常に成熟しており、教育、自動運転、電子商取引、セキュリティ、金融、医療、パーソナルアシスタントなど、さまざまな分野に登場し続けており、幅広い領域をカバーしています。

無人運転車の継続的な発展により、近い将来、運転手は人工知能に置き換えられると信じています。インテリジェントな無人運転は、ビッグデータの設定などを通じて正確でエラーがなく、絶対確実な特徴を実現します。比較すると、人工知能の無人運転は人間の運転よりもはるかに安全です。

今後 10 年間で、人間の仕事の約 50% が人工知能に置き換えられるでしょう。

失業リスクを判断するために、次の 6 つの基準を使用できます。

あなたの仕事に次の 3 種類のスキルが必要な場合、ロボットに置き換えられる可能性は非常に低くなります。

  • 社交スキル、交渉スキル、人と接する技術。
  • 思いやり、他者に対する心からのサポートと配慮。
  • 創造性と美学。

あなたの仕事が以下の特徴に当てはまる場合、ロボットに置き換えられる可能性が非常に高くなります。

  • 才能を必要とせず訓練によって習得できるスキル。
  • 繰り返し作業が多く、仕事中に毎日考える必要はありませんが、手は慣れています。
  • 仕事スペースは狭く、個室に座っていて、世界で何が起こっているのか全くわかりません。

無くしやすい仕事もあれば、代わりが難しい仕事もあります。 BBCは、ケンブリッジ大学の研究者マイケル・オズボーン氏とカール・フライ氏のデータシステムに基づき、英国で将来的に365の職業が「消滅する確率」を分析した。以下は、これらの職業の一部について消滅する確率である(順位が低いほど、より安全である)。

1. テレマーケティング業者: 99.0%

2. タイピスト: 98.5%

3. 会計:97.6%

4. 保険営業マン:97.0%

5. 銀行員: 96.8%

6. 政府職員: 96.8%

7. オペレーター: 96.5%

8. フロントデスク: 95.6%

9. カスタマーサービス: 91.0%

10. 人員: 89.7%

11. セキュリティ: 89.3%

12. 不動産業者: 86%

13. 労働者、レンガ職人、庭師、清掃員、運転手、大工、配管工、その他の第一次産業および第二次産業の労働者: 80%-60%

14. シェフ: 73.4%

15. ITエンジニア: 58.3%

16. 図書館員: 51.9%

17. 写真家: 50.3%

18. 俳優・タレント: 37.4%

19. メイクアップアーティスト: 36.9%

20. 作家・翻訳家: 32.7%

21. 理容師: 32.7%

22. アスリート: 28.3%

23.警察: 22.4%

24. プログラマー: 8.5%

25. フィットネストレーナー: 7.5%

26. 芸術家: 3.8%、音楽家: 4.5%、科学者: 6.2%

27. 歯科医および理学療法士: 2.1%

28. 建築家: 1.8%

29. 広報: 1.4%

30.心理学者: 0.7%

31. 教師: 0.4%

32. ホテル経営者: 0.4%

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人間対人工知能

では、次の時代において、私たちはどのように競争力を高め、将来の方向性をどのように定めていくべきでしょうか。特に、かけがえのないスキルにしていくことが、次の時代のテーマとなるでしょう。

ここで、香港科技大学コンピュータサイエンス学部長のヤン・チアン氏は、AIの弱点の一つは「転移学習」であると指摘した。簡単に言えば、1 つの例から他の状況について推論を導き出すことを意味します。

さらに、芸術家、作家、監督などのクリエイティブな仕事、歴史、人類学、社会学などの人文科学、財務管理者、学際的な専門家などの仕事は、AIに置き換えられる可能性が最も低いです。これらはビッグデータを入力して分析や予測を行うことができない分野であるため、将来の雇用を確保するために、異なる考え方を持つ次世代を育成することがこれまで以上に重要です。

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