これらの仕事は今後5年以内に機械に置き換えられる可能性があり、8500万人が解雇される危険にさらされている。

これらの仕事は今後5年以内に機械に置き換えられる可能性があり、8500万人が解雇される危険にさらされている。

5G ネットワークの誕生と普及により、5G ネットワークのサポートにより、モノのインターネットの新しい時代が徐々に到来しています。 2020年、わが国の3大通信事業者は正式に5Gネットワ​​ークライセンスを取得し、5Gネットワ​​ーク時代が正式に到来しました。当然、最初に影響を受けるのはスマートフォン業界です。人類が最も接するスマート製品業界として、ハイエンドテクノロジーが最も最近露出され、反映される場所であり、人類がインテリジェントな生活を実現する最初の兆候でもあります。 5Gネットワ​​ークの普及に伴い、大手携帯電話メーカーは相次いで5Gスマートフォンを発売した。いわゆるスマート医療はまだ広く普及しておらず、携帯電話の機能は5Gのサポートによって変わることはないが、5G携帯電話は携帯電話分野の全体的なトレンドとなり、インテリジェント時代がさらに発展している。

[[386760]]

スマートフォンや関連する科学研究者に加えて、最も経験豊かな人材は、第一線で働く人々、特に毎日同じ作業を繰り返す人々であるはずです。これらの仕事は今後5年以内に機械に置き換えられる可能性があり、8,500万人が解雇される危険にさらされている。現在、ますます多くの工場が、こうした反復的な作業の人間をロボットに置き換え始めています。労働者と比較すると、これらの機械は24時間中断することなく稼働できるだけでなく、ミスを犯すこともなく、人命を危険にさらすこともありません。この場合、機械は明らかに工場に大きな利益をもたらすことができます。言うまでもなく、今日の人件費は増加の一途をたどっています。

今後 5 年間で、8,500 万の仕事が機械に置き換えられ、人間の優位性はますます小さくなるでしょう。実際、多くの工場ではすでに完全に自動化された生産工場が設けられています。誰もいないこれらの工場では、より高い作業効率と安全性の保証が実現されています。 5G技術の成熟とロボット工学のさらなる発展と相まって、この変化の傾向はさらに悪化しています。関連機関は人類全体の発展を予測し、今後5年間で8,500万以上の仕事がロボットに置き換えられると予測しています。

先ほど述べた第一線で働く人々の単純反復作業に加え、最も顕著なのが農業従事者である。都市化のペースが加速するにつれ、すぐに都市へ移住する出稼ぎ労働者の大きな波が押し寄せたと言う人もいるかもしれない。そうは言っても、それは当時の人々の自発的な選択であり、代替ではなかった。現在、科学技術の発展に伴い、農業の今後の発展方式は、米国などの先進国のような現代的な技術による農業生産方式となり、これまで数人分かかっていた作業が1人で完了し、農業の効率が大幅に向上します。

もちろん、この2つの産業を単独で置き換えることは不可能です。予測によれば、10 秒以内に意思決定ができ​​る業界は、今後 5 年以内に置き換えられるでしょう。自動車運転業界など、10 秒を超える業界でもこれが当てはまります。自動運転技術は数年前に提案され、現在ではますます洗練されつつあります。 5G技術の普及により、近い将来には自動運転車が実現する可能性があり、その頃にはタクシー運転手などの業界の仕事が間違いなく置き換えられるだろう。

しかし、8,500万の仕事がロボットに置き換えられたということは、8,500万の仕事が消滅したということではありません。損失があれば、利益もある。多くの伝統的な仕事は消滅するだろうが、多くの新しい仕事も生まれるだろう。さらに、社会の発展の傾向から見ると、これらの新たに出現した仕事は間違いなくより高い価値を持ち、それに応じて収入も増加するでしょう。

例えば、工場では、第一線の作業員は不要になったものの、技術者が重要となり、その給与も上昇するでしょう。また、ロボットの需要も高まり、設計や研究開発の分野で対応するエンジニアの需要も高まります。健康への関心が高まり、医療などの関連産業では仕事が不足し、能力向上を目指す人が増え、さまざまな教育ニーズが生じています。さらに、この場合、向上するのは仕事の質だけではなく、社会全体の文明レベルも向上します。

もちろん、この過程ではさまざまなトラブルがありますが、人類社会の発展以来、論争の中で行われなかった変化があるでしょうか。紆余曲折を経ながら前進することは、科学技術と社会の進歩の正常な状態であり、この状態で得られる成果はより確固たるものになります。実際、ますます多くの人々が高等教育を求め始めているのは明らかな特徴ではありませんか? 社会人大学入試の受験者数は増加しており、大学院入試の受験者数も徐々に増加し、繰り返し最高記録を更新しています。 これらすべてが最良の説明です。将来の世界では、知識が真の富となり、学習は最も一般的で最も価値のある存在となるでしょう。

<<:  グーグルが倫理学者を解雇してから3か月後、AI倫理研究会議はグーグルのスポンサーシップを停止した。

>>:  顔認識はアニメーションには効果がない、ディズニーはアニメーション専用の顔認識ライブラリを作成

ブログ    

推薦する

毛沢東選集と魯迅全集をAIに与えたところ、AIが書いた大学入試のエッセイは非常に適切だった。

[[407658]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitA...

...

ユーザーエクスペリエンスは過去のものになりました。AIは国民、さらには社会の視点から問題を考える必要があります。

今日、テクノロジーの巨人とその AI ベースのデジタル プラットフォームおよびソリューションは、世界...

米国労働統計局は機械学習を使用してデータコーディングを自動化しています

政府機関には常にさまざまな文書が詰まっていますが、その多くは紙の文書であり、電子文書であっても、実際...

ICDM の選択: データ マイニングの代表的なアルゴリズム トップ 10

2006 年 12 月、国際的に有名な学術組織である IEEE 国際データマイニング会議 (ICD...

インテリジェントソフトウェアが現代の製造業に革命を起こす

テクノロジーが進歩を左右するこの急速に変化する時代において、製造業界は大きな変化を遂げています。この...

このバイオメディカル AI アプリケーションは信頼できますか?まずはシリコンバレーのトップベンチャーキャピタリストに6つの質問に答えてください

[[375650]]生物学分野における人工知能の応用は飛躍的に進歩しています。創薬、診断開発からヘル...

Transformer ニューラル ネットワーク モデルを 1 つの記事で理解する

こんにちは、皆さん。私は Luga です。今日は、人工知能 (AI) エコシステムに関連するテクノロ...

SMOTE アルゴリズムを使用せずに、マルチクラスの不均衡なデータをどのように処理できますか?

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

...

Cerebras が 1 台のマシンで 200 億のパラメータ モデルをトレーニングするという新記録を樹立

今週、チップスタートアップのCerebrasは、100億を超えるパラメータを持つNLP(自然言語処理...

Python 実用コード - 無限分類ツリー構造生成アルゴリズム

バックエンド開発者にとっては、無限レベルの分類に強い印象を受けたのではないでしょうか。最初はかなり時...

...

2020年に注目すべき8つのAIトレンド

自動化、ハードウェア、モデル開発などの新たな開発が、2020 年の AI を形作るでしょう。 O&#...