DJIのドローン、JDの無人倉庫、アリババの無人スーパー、百度の無人自動車など、数年前からすでに台頭し始めていた。インターネットの巨人たちは時代の流れを先導し、次々と無人シリーズを生み出してきた。 「無人時代」が到来する。
「無人時代」がもたらす不安「無人時代」とは、一連のハイテク製品に代表される時代です。これらのハイテクは手作業に取って代わり、効率性と利便性の代名詞となっています。 驚きや便利さを享受する一方で、パニックや不安も避けられない。人がいない時代に、生身の人間である私たちはどう対処していくのだろうか。 写真に写っている懸念は氷山の一角に過ぎず、あらゆる分野の専門家が影響を受ける可能性があります。 タクシー運転手は、無人運転技術が成熟すると、生きていくために頼りにしている技術が役に立たなくなるのではないかと心配するだろう。労働者は、無人倉庫の推進により、フォークリフトで商品を運ぶ仕事がなくなるのではないかと心配するだろう。レジ係は、無人スーパーが発達すると、どこで会計をするのか心配するだろう。 「無人時代」が必ず来るとしたら、人は何ができるでしょうか? 抜け道はないのか?歴史を通して、古いものの消滅はしばしば新しいものの誕生を伴います。 路上の床屋は理髪店のジャック氏になり、昔の医者は今日の医者になり、昔の私立学校の教師は学校の教師になりました。 そんなに深刻なことではないようです。時代の変化に合わせて、名前を変えただけのようです。 引き続き下を見ていきましょう。 30 年前、世界はフィルムカメラの時代でした。30 年後の今、2000 年以降に生まれた多くの人は、フィルムが何であるかさえ知らないかもしれません。映画の制作や製造に携わった人々も、長い歴史の流れの中で消えていきました。 より詳しく見てみると、高速道路料金徴収員は10年前でもまだ人気の職業で、給料や福利厚生もかなりよかった。親戚の子供が高速道路料金徴収員になったら、周りの人は羨ましがるだろう。しかし、ETCの登場と料金所の消滅により、これらはすべて夢から覚めたかのような気がしました。 「無人時代」は、以前よりもさらに悪くなるだろう。 自分を救おうと努力する『三体』に「私はあなたを滅ぼすだろうが、それはあなたとは何の関係もない」という一文がある。 「マスターコング」も、自分を倒したのは「ユニプレジデント」ではなくエレミーだとは思っていなかったでしょう。 労働者の中には、誠実で勤勉な人たちがいて、毎日一生懸命働いています。彼らは何も悪いことをしていません。ただ、もう必要とされていないだけです。 それで私たちは何をすべきでしょうか、どうすれば自分たちを救うことができるのでしょうか? 1. 学び続けるテクノロジーの発展は速く、過去の成果に永遠に頼ることはできません。無人テクノロジーが私たちの仕事に取って代わったとき、私たちはより早く新しいポジションに足がかりを得るために、学び続ける能力を持たなければなりません。 2. 耐圧性の向上仕事が変わっても、新たな仕事に専念し、学び続けることができます。これには間違いなく強い心と、プレッシャーに耐える非常に高い能力が必要です。そうして初めて、勇気を失わず、時代に見捨てられることがなくなるのです。 3. 変化することを学ぶローマに通じる道は何千本もあります。 状況が選択の余地がないところまで来たら、変化することを学び、「神は目的のために私に才能を与えた」と信じ、面子などいくつかのものを諦め、「Giao Ge」が成功できるなら、あなたも成功できると信じなければなりません。 人生を愛する科学技術が発展してからまだ100年しか経っていないため、古代の人々がどれだけ裕福であったとしても、この時代のようなデジタルで技術的な生活を享受することはできませんでした。 楊貴妃がライチを食べたいと思ったら、300マイル離れたところから速達で届けてもらうしかありませんでしたが、私たちは自宅で注文するだけで済みます。 この変化の時代に生きることは、私たちにとって不幸であると同時に幸運でもある。 人生の本質を認識した後も、私たちは人生を愛し続けることを願っています。 |
<<: 機械学習で知っておくべき 8 つの次元削減手法、最後の手法は超ハードコアです!
>>: 南京大学の周志華氏と清華大学の胡世民氏が学者候補に選出されました!コンピュータ分野合計7名
脆弱性の管理は、セキュリティ専門家にとって最優先事項の 1 つです。セキュリティ チームは、サイバー...
[[183874]]ディープラーニング プロジェクトを開始する前に、適切なフレームワークを選択するこ...
Google のアルゴリズムは毎年 500 ~ 600 回も変更されますが、その多くは小さな変更です...
[[317692]]グラフニューラルネットワークはどの程度発展しましたか?現在、評価専用のベンチマー...
1. k-meansアルゴリズムの紹介: k-means アルゴリズムは入力量 k を受け取り、n ...
大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな言語タスクで優れたパフォーマンスを発揮するにもかかわらず...
北京、12月30日:インテリジェントな要素がエッジに向かって動いています。データ収集速度が向上するに...
Panos Labropoulos 博士は、Bright Computing のシニア サポート エ...
海外メディアは、プライスウォーターハウスクーパースの報告書が、人工知能と5G技術が今後3~5年でスマ...
人々が悲観的であろうと楽観的であろうと、人工知能に関する議論は止むことなく、さまざまな論争の中で、人...
この記事は、カーネギーメロン大学の Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff G...
新型コロナウイルスが世界中で蔓延する中、これまでとは異なる新たな課題に直面する企業が増えています。た...