コミュニケーターとして、ChatGPT をどのように見るべきでしょうか?

はじめに: 今日のこの記事では、ChatGPT についてお話したいと思います。

近年、ChatGPT はインターネット上で普及し、社会全体から強い注目を集めています。

OpenAI 社のこのチャットボットは、非常に高度な人工知能を示し、誰もが衝撃を受けました。

（チャットとは英語で「おしゃべり」という意味です）

実は、人工知能（以下「AI」といいます）には、 ) 人間は自分の能力に対して精神的に準備ができています。

何十年にもわたって、私たちが見てきた映画やテレビ作品の多くは AI に関連しています。これらの作品では、AI がより強力な能力を発揮し、私たちにワクチンを与えてくれました。

MOSSからの視線（「流浪の地球2」静止画）

ChatGPTが今回世論に衝撃を与えた理由その主な理由は、人々はAIがゆっくりと発展すると考えていたが、それが「ビュン」と「三段ジャンプ」をして瞬時に強くなるとは誰も予想していなかったからだ。

ChatGPT の台頭は、衝撃的なものであることに加えて、2 つの感情ももたらします。 1 つは楽しみで、もう 1 つは心配です。

ChatGPT は多くの作業、特に以前は実際の人間が完了する必要があったいくつかのタスクを完了できます。企業にとっては、人件費を大幅に節約し、効率を向上させ、競争力を高めることができます。

より普通の人々にとって、彼らの仕事はAIに奪われ、その結果、解雇され、失業する可能性があります。

かつては、人と人でした。

将来的には、人と遊ぶだけでなく、より強力な AI とも遊ぶことになります。

(写真は「The New Yorker」より)

私たち一人ひとりが、AI の台頭にどう対処するかを真剣に考えるべきです:

私たちのいる業界には、次のようなものがあります。 AIの影響で変化が起こる？あなたの仕事がAIに取って代わられる可能性はありますか？入れ替わったらどう対処すればいいでしょうか？関係を置き換えることに加えて、それをコントロールして自分の利益のために利用することを試みることはできますか?

今日の記事では、Xiao Zaojun がコミュニケーターの観点から、ChatGPT とその背後にある AI の波が私たちにどのような影響を与えるかを分析しようとしています。

通信業界への影響

マクロ的な観点から見ると、ChatGPT の人気は通信業界にとって大きなメリットです。

これまでの記事で、私は AI がコンピューティング能力の必然的な段階までの発展の産物であると繰り返し述べてきました。 AIが急速な進歩を遂げているのは、コンピューティングパワーがそれを支えているからです。

ChatGPT の優れたパフォーマンスは、間違いなく世界的なコンピューティング能力の構築にさらなる後押しをもたらすでしょう。データセンターなどのコンピューティングインフラストラクチャ、およびチップ、サーバー、クラウドコンピューティングなどのコンピューティングテクノロジーは今後も多額の投資を受け、急速に発展すると考えられます。

コンピューティングパワーのベストパートナーとして、コネクティビティ(通信技術)もリソースを獲得し、共に発展することは間違いありません。

コンピューティング能力 (データ計算、ストレージ) があるところには、通信 (データ転送) が必要です。

データは AI の 3 つの主要要素の 1 つです。 4G、5Gなどに代表されるモバイル技術や全光伝送網は、端末と端末、端末とクラウド、クラウドとクラウドを繋ぐ役割を担っています。これによりAIに大量のデータが提供されることになる。

近年、コンピューティングパワーとネットワークが統合され、クラウドネットワーク統合とコンピューティングパワーネットワークが構築されています。コンピューティング パワー ネットワークはコンピューティング パワーを提供し、コンピューティング パワーは AI を提供します。 AIが普及すれば、コミュニケーションは肉ではないにしても、少なくともスープを提供するでしょう。

通信技術は AI の発展を助け、ひいては AI は通信技術のさらなる向上にも役立ちます。

通信分野における AI の導入は、すでに非常に早い段階から始まっています。

2018 年、Xiao Zaojun は、MWC (Mobile World Congress) で関連する研究結果が展示されているのを見ました。近年、同様の実証実験が増加し、その完成度も高まっており、すでに試験運用を開始しているものも多くあります。

現在、AI は主に次の側面に焦点を当てて通信ネットワークを強化しています:

1. ワイヤレス ネットワークの最適化

ネットワークの最適化は、モバイル通信ネットワーク構築の 1 つの側面です。 。従来のネットワークの最適化は、ネットワーク最適化エンジニアが個人的な経験といくつかのツールの支援を組み合わせて手動で実行します。 AIの導入後は、ネットワーク信号品質のデータ処理がより効率的になり、最適化ソリューションをより速く出力できるようになります。

また、無人車両やドローンが走り回って信号品質データを収集できれば、路上試験の作業も無人化でき、ネットワークの自己最適化が真に実現できるのではないかと想像する人もいます。

2. アルゴリズムの強化

現在、通信の研究開発はますます困難になっており、アルゴリズム電位の抽出(高次変調アルゴリズムなど)はますます複雑になっています。 AI の導入は、アルゴリズムの効率を向上させたり、通信ネットワークのパフォーマンスを向上させるためのより良いアルゴリズムを見つけたりするのに役立ちます。

3. ネットワークのスケジューリングとルーティング

これは主に伝送ネットワークが原因で発生します。以前の IPv4 は、ルーティングとパケット転送の効率が低かった。現在、業界ではネットワークの「トラフィック効率」を向上させ、ルーティングを一元管理するために、SDNを含むIPv6やSRv6への取り組みが進められています。

一元化後は誰が管理するのでしょうか?もちろんAI管理です。リンクの輻輳や中断が発生した場合、AI は即座に切り替えてゼロ認識を実現します。

4. ネットワーク障害の自己修復

これも AI の一般的な方向性です。 AI は、大量のネットワーク障害データから学習することで、障害現象に基づいて障害の原因を迅速に判断し、それを人間のエンジニアに送信して処理させるか、AI 自身が直接介入することができます。直接介入によって、ユーザーが障害を直感的に認識できるようにすることもできます。

5. ネットワークの省エネと排出削減

電力の節約はお金の節約を意味します。現在、非常に多くの基地局とデータセンターがあり、負荷要件は常に変化しています。 AI と組み合わせることで、通信機器の電力を自動的に調整したり、シャットダウンしたりすることができ、機器のエネルギー消費量を大幅に削減し、二酸化炭素排出量を削減し、電気代を削減することができます。

ChatGPT と比較すると、上記の AI アプリケーションの実際の進歩はそれほど進んでいません。しかし、もしかしたら、ある日突然、某メーカーが超スゴイAIロボットを投入して、ある仕事、あるいは業界全体を根底から覆してしまうかも知れません？

AI の利点は、大量のデータを分析し、潜在的なパターンを見つけ、対応の提案を提示したり、直接意思決定を下したりできることです。通信業界はすでに高度にデジタル化されており、データがあらゆるところに存在するため、AI に適した仕事が数多くあります。

コミュニケーターへの影響

次に、ChatGPT と AI が各コミュニケーターに与える影響を詳しく見てみましょう。

Xiao Zaojun 氏は慎重に考えた結果、通信業界には AI に取って代わられる可能性が最も低い 2 つのタイプの人材が存在することがわかりました。 1 つ目のタイプはプリセールス市場の担当者で、2 つ目は現場の従業員です。

プリセールス市場担当者は、顧客と対面で対応する人々です。政府や企業の顧客とビジネスを行う場合、ロボットを派遣するのは明らかに不適切です（ロボットは、飲酒、社交、健康管理の方法を知りません）。特に中国では関係ベースの市場であり、顧客との良好な関係がなければビジネスは成り立ちません。したがって、主要な顧客リソースを保持するこれらの人々に AI が代わることは困難です。

ただし、販売前のサポートを提供する作業は AI に任せることができます。

たとえば、ChatGPT は、計画書、入札書類、およびいくつかの正式なテキスト作業の作成に役立ちます。別の例として、マーケターが市場分析を行ってマーケティング戦略を策定する場合、AI を使用して市場状況 (売上、嗜好、満足度など) を分析し、意思決定の提案を行うことができます。

フロントライン ワーカーは、現場で肉体労働を行う人々です。

エンジニアリング プロジェクトの現場の環境は比較的複雑です。完全な機械化は短中期的には難しいと思います。現場調査、設置、輸送には依然として人手が必要です。正直に言うと、この種の仕事が非常に高度であるというわけではありません。主に人件費が安いからです。 。 。

複雑な操作を伴わない一部の最前線の仕事は、今後も段階的に AI に置き換えられるでしょう。たとえば、前述のネットワークの最適化や、別の例としては、機器のアクティベーションとコミッショニングが挙げられます。

初期の頃、エンジニアは機器を開くときに 1 つずつデータを設定していました。その後、スクリプトを使用してデータをバッチでインポートできるようになりました。簡単なデータは上位のネットワーク管理によって配布され、自動的に設定されます。将来的には、システムが配信するデータはAIによって企画・構成されるようになる。

ネットワークの保守には、前述したように AI が大量に使用される可能性が高くなります。将来的には、ネットワークの監視と保守はAIが担当し、問題が発生した場合はAIが指令を出し、人間のエンジニアが作業（ハードディスク、光ファイバー、単体ボードの交換など）を行うようになる。

ネットワークパフォーマンス指標に関して、人間のエンジニアとAIの最大の違いは、AIはデータに基づいて結果を与えるのに対し、人間は結果に基づいてデータを与えることができるということです。これは非常に重要で、かけがえのないものです。 ^_^

研究開発業務も AI の影響を大きく受けます。現在の ChatGPT がすでにジュニア プログラマーの作業に適していることは誰もが知っています。今後、コードを書く能力は確実にますます強くなるでしょう。

これにより、研究開発担当者は継続的に能力を向上させ、より強力なイノベーション能力を持ち、より創造的になることが求められます。単なる偽物の研究開発プロジェクトの方が危険です。

実際、研究開発の仕事をしたことがある人なら誰でも、プログラムを作成するときにコードをすべての行を最初から書く必要がないことを知っています。単純なモジュールは直接呼び出されます。重要な部分は自分で書くことです。

今、誰もがローコード開発、さらにはゼロコード開発について話しています。将来的には、人間が自分のアイデアを出すだけで、コーディング部分はAIが完全にやってくれるようになる可能性も十分にあります。

つまり、AI の台頭はオフィスの仕事にとって大きな脅威となっています。その場合、人を扱うポジションや、実践的で複雑な操作を必要とするポジションの方が比較的安全です。

現在、多くの企業には、毎日コンピューターの前に座って、データを収集し、フォームを作成し、PPT を書き、レポートを作成する「高齢者」のグループがいます。これらの人々はAIによって殺される可能性が最も高いため、自分の身は自分で守ることを望んでいます。

さて、以上はシャオ・ザオジュンの個人的な意見です。

AI の台頭は避けられない傾向です。 ChatGPT の出現は、私たち一人ひとりに警鐘を鳴らしました。 AI はそう遠くない。常に学習し、改善し続けています。人間として、私たちは学び、進歩しない理由はありません。

時代があなたを見捨てるとき、彼らは挨拶さえしません。そうではありませんか？

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