科学技術の継続的な発展により、多くの業界で「ロボット」が使用され、効率が向上するだけでなく、人件費も節約できるようになりました。ここで言及されているロボットは、SF映画で見るような「人間のような」物体ではありません。単なる機械式クレーンやプログラム制御の機械装置かもしれません。事前に設定されたプログラムに従って、24時間ノンストップで作業することができ、安全であるだけでなく効率的でもあります。例えば、物流業界ではロボットによる自動仕分け機能が導入されています。 ハイテクノロジーの出現は、私たちの生活と市場構造を絶えず変えています。ハイテクノロジーは多くの産業を発展させてきましたが、多くの産業の従事者にとっては良いことではありません。将来、彼らは失業に直面するかもしれませんし、高速道路の料金徴収員のように、仕事そのものが消滅する可能性もあります。専門家の中には、今後、以下の4つの業界で失業の波が押し寄せ、50%の雇用が失われる可能性があると指摘する人もいます。事前にこのことを学びましょう。 1. 銀行窓口係 現在、多くの銀行では、モバイル決済が多くの銀行業務に取って代わったため、窓口係員の数を減らしています。さらに、銀行は多くのスマートソフトウェアもリリースしています。基本的な業務を処理するために銀行に行くという従来の状況も大幅に改善されました。一般の人々は携帯電話で処理するだけで済みます。効率的であるだけでなく、処理の進行状況を追跡することもできます。銀行に直接行って列に並ぶよりもはるかに便利です。さらに、国は銀行の無人化プロジェクトの実施も積極的に推進しています。ロボットによる「接客サービス」で顧客を迎えることは、コストを節約できるだけでなく、業務効率も向上します。多くの銀行支店にはすでにかわいいロボットがいます。近い将来、銀行の職員はますます少なくなると思います。 2. フルタイムドライバー 昔は交通が不便でスマホも普及していませんでした。路上でバスを待つのに半日かかることもありました。緊急の場合はタクシーに乗るしかありませんでした。ぼったくられても怒りを飲み込むしかありませんでした。こうしてタクシー業界はどんどん好景気になっていきました。しかし、テクノロジーの発展に伴い、ライドシェアやオンライン配車サービスが徐々に普及してきました。条件を満たす車の所有者は誰でも、オンライン配車サービスの車の所有者として登録できます。「ライドシェア」の注文を受けるだけでも、小遣いを稼ぐことができます。専業ドライバーの生活空間はますます狭くなり、オンライン配車サービス軍に加わって、多くの自家用車と競争するしかありません。 3. 組立ライン作業員 現在、多くの工場が「人手不足」や「従業員の採用難」という問題に直面しています。工場ではますます従業員が不足しています。先進的な工場の中には、積極的に改善に取り組んでいるところもあります。彼らの業務はもはや従業員自身に頼るものではなく、自動化された設備を導入することで、コストを削減できるだけでなく、効率も向上しています。機械の精度は従業員の精度よりも高く、生産される製品の品質は保証されています。さらに、自動化された設備は原材料の消費を効果的に制御することができ、これは将来の工場の発展における大きなトレンドでもあります。中国は製造業の主要国であり、世界の工場として知られています。自動化設備が完全に導入されれば、多くの労働者が失業に直面することになると思います。スキルがなければ、失業後に仕事を見つけるのは非常に困難です。 ホーキング博士はかつて、人工知能の時代の到来について懸念を表明した。彼が心配していたのは、人工知能の問題ではなく、スマートマシンが人間に完全に取って代わり、数百万の雇用がすぐに失われることだった。そうなると、失業者はどこに行くのだろうか? |
<<: ファーウェイ成都インテリジェントボディー人工知能サミットフォーラムが成功裏に開催され、ファーウェイは成都の「スマートで美しい成都」の構築を支援
>>: IT ワーカーの皆さん、AI が再びあなたの仕事を奪いに来ます。今度はデータセンターから
スマートシティ建設が国家戦略となり、ハイテクが急速に発展するにつれて、スマートシティはバージョン1....
現在、世界の一部の国や地域の運輸・物流業界は、流行病によって深刻な影響を受けています。コロナウイルス...
ジェイソン・ウェイを覚えていますか?思考連鎖の創始者は、命令チューニングに関する初期の研究を共同で主...
脳コンピューターインターフェース分野で新たなニュースがあります。 IEEE Spectrum による...
病院では、人工知能 (AI) は人間の医師よりもレントゲンの分析が得意です。法律事務所では、AI は...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
トランスフォーマー モデルは多くのタスクで非常に効果的ですが、一見単純な形式言語ではうまく機能しませ...
生物学における最大の謎の一つであるタンパク質折り畳み問題が AI によって解決されました。 CASP...
データ共有は依然として課題ですが、多くの組織はすでに AI の力をサプライ チェーン管理の 2 つの...
IoTの世界は、希望に満ちた2020年を迎えようとしています。 5G企業は、2020年は5Gが公共...
間違った AI ストレージ プラットフォームを選択すると、ビジネスに深刻な結果をもたらす可能性があり...
人工知能やビッグデータなどの新技術の応用と推進に伴い、ビッグモデルも人気の技術となっています。もちろ...
機械学習は興味深いものですが、作業範囲が広く複雑で困難です。開発者として学ぶべきツールはたくさんあり...