オラクルCEOハード氏「AIについて心配する必要はない」

オラクルCEOハード氏「AIについて心配する必要はない」

オラクルが最近ラスベガスで開催したモダン・ビジネス・エクスペリエンス・カンファレンスで、同社のCEOであるマーク・ハード氏は、オラクルがすべてのERPアプリケーションにAIを組み込む予定であると述べた。

[[260464]]

同氏は、クラウドベースのERP AIはセキュリティ、顧客満足度、ビジネス効率を向上させるだろうと述べた。しかし、だからといって人間が無関係になるわけではありません。

ハード氏は、「人工知能を恐れる人がたくさんいる」ため、オラクルはテクノロジーの仕組みに関する人々の先入観を払拭する努力をしなければならないと認めた。彼はこれを、同名の映画シリーズにちなんで「ターミネーター」論争と呼んだ。

同氏はさらに、ERP に AI を適用することで仕事がなくなるのではないかという懸念があり、AI が賢くなるにつれて、最終的には「地球上で最も効率的なものは人間だ」と気づくだろうと述べた。 「そうなれば、コンピューターが人間を排除することになるだろう。」

AIは雇用を奪うのではなく、生み出す

しかし、ハード氏は、AIは労働力を低レベルの仕事からより良い仕事へと移行させる機会であるため、「実際には、AIは仕事を減らすのではなく、より多くの仕事を生み出す」と信じている。

それでも、ハード氏は ERP AI が雇用を奪う可能性を過小評価しているわけではない。同氏は、オラクルはあらゆるアプリケーションのあらゆる機能にAIを統合する計画であり、これにより離職率の高いコールセンターの従業員よりも優れた顧客サービスを提供できる可能性があると述べた。

実際、この新製品の発売は、ハード氏の同社の AI への取り組みに対するコミットメントを強調するものである。たとえば、オラクル社は、写真から旅行の領収書を自動的に分類できる技術を提供しています。機械学習は、いくつかのコストを抽出して計算に組み込むためにも使用されます。

同社はまた、監査を自動化し、AIアルゴリズムを使用して異常を検出する高度な財務管理もリリースした。

  • AI のリスクについて業界アナリストとよく話し合ってください。私はターミネーターよりも、関与しないことによる経済的リスクのほうが心配です。なぜなら、ターミネーターはより多くの雇用を生み出すからです。
  • ——マーク・ハード(2019年3月20日)

新たな雇用の創出

スティーブ・ホッフェンバーグ氏はマサチューセッツ州のVDCリサーチ社の業界アナリストです。彼とハード氏は、ERP AI のより広範な問題について意見が一致しました。

AIによって創出される仕事と失われる仕事の数は2つの要因によって決まると彼は述べた。 「数十人のエンジニア、分析の専門家、ソフトウェア開発者のチームがAI機能を開発すれば、初級レベルの営業、事務、顧客サービス、コールセンターの仕事に就いている数百人、数千人の労働者の職が奪われる可能性がある」と同氏は述べ、これは雇用創出にマイナスの影響を与えるだろうと指摘した。

第二の要因は「新たな雇用の創出」だと彼は続けた。 AIを使って人件費を削減する企業が研究開発や新たなAIビジネスの方向性への投資を優先すれば、支出をより多くの従業員の雇用に結び付けることができ、その多くがより高給の職に就くことができるだろうと彼は述べた。

「AIは、私たちがまだ考えもしなかったまったく新しいサービスを可能にする可能性があります」とホッフェンバーグ氏は言う。「現時点でその影響を数値化することは不可能ですが、長期的には非常に大きなものになる可能性があります。」

コンステレーション・リサーチのシニアアナリスト、ホルガー・ミューラー氏もハード氏に同意し、AIは「人間性を高めるという点で非常に多くの利点を提供し」、人々がより良く、より関連性のある行動をとることを可能にすると述べた。

「恐怖をあおる言動が盛んに行われている」とミュラー氏は言う。「しかし、こうした事態には時間がかかり、人間はそれに適応していくということを私たちは忘れている」

<<:  プログラマーでなくてもわかる「機械学習」の原理

>>:  GitHubで3,000以上のいいねを獲得した「機械学習ロードマップ」は、モンスターをアップグレードして倒す方法を教えてくれる

ブログ    
ブログ    

推薦する

Gemini vs ChatGPT: Google の最新 AI と ChatGPT のどちらが優れているのでしょうか?

Google は、最新かつ最も強力な AI モデルである Gemini 1.0 を発表し、AI の...

...

...

...

...

Golang と OpenCV ライブラリ: 顔認識を実装するには?

Go 言語で顔認識を実装するには、通常、OpenCV ライブラリを使用する必要があります。 Go ...

シリコンバレーのエンジニアの間で大人気だったこの技術共有セッションで、ディディはどんなことを話したのでしょうか?

11月19日、滴滴出行は米国の新研究オフィスで地元の科学研究者向けの技術サロンを開催した。 Did...

わずか1行のコードでモデルを数秒でAPIに変換でき、TensorFlowなどのフレームワークをサポートしています。

[[283641]]機械学習モデルを API にパッケージ化することにまだ不安がありますか?このツ...

PyTorch スキルを向上させる 7 つの実用的なヒント (例付き)

[[399124]] PyTorch は、動的ニューラル ネットワーク (if ステートメントや ...

未来を変える5つのAIトレンド

人工知能は、今の世代で最も話題になっているトピックです。人工知能は、20年後の世界がどのように発展す...

科学者らは脳の信号を読み取り「操作」できる新たな神経電子システムを開発

海外メディアの報道によると、コロンビア大学の研究チームは、脳の信号を「操作」し、病的な結合を阻害でき...

医療用ロボット:世界第2位のロボットの現状と今後の応用展望

医療用ロボットという用語は、監督なしで事前にプログラムされたタスクを自律的に実行する機械のイメージを...

中国チームが超伝導において新たな大きな進歩を遂げました! LK-99のような物質は、再現性と検証性を備えた超伝導性を示す。

室温超伝導に新たな進歩はありますか?華南理工大学、中南大学、中国電子科技大学の研究者らは12月19日...

米国は中国のAI企業に対する制裁で目的を果たせなかったのか?

[[278497]]中国の人工知能企業数社は、ある日、自分たちがこのようなユニークな形で世界の注目...