ロボットは静かに到来していますが、世界的な労働力の不足を埋めることができるでしょうか?
最近、英国の「フィナンシャル・タイムズ」ウェブサイトに、ルチル・シャルマ氏による「世界を救うために:ロボットはより速く到着する必要がある」というタイトルの記事が掲載されました。記事は、世界経済が労働力不足に直面する中、ほとんどの国が成長の活力を維持するためにより多くのロボットを必要としていると考えている。全文は次のように抜粋されます:
少し前まで、人々は「ロボットの台頭」がどのように「雇用のない未来」につながるかについての本を書き、出版していました。今後の自動化により、特定の国の雇用の半分が危険にさらされる可能性があると言われています。
しかし、最近の雇用統計は別の脅威を提起しています。ロボットが人間に取って代わるかどうかではなく、世界経済を労働力不足から救うためにロボットが間に合うかどうかということです。
現在、世界の失業率は4.5%で、1980年に世界的な記録が始まって以来最低の水準となっています。
このプレッシャーは現在、最高潮に達しています。主な理由は、労働力人口の増加が鈍化し始め、高齢者の割合が増加しているためです。高齢化の加速は、数十年前に始まった社会の変化が遅れて生じた結果であり、女性の出産数が減少し、医療の進歩により平均余命が延びている。
世界の主要経済国を含む約 40 か国で、生産年齢人口が減少していますが、1980 年代初頭には、このような状況にあったのは 2 か国だけでした。
労働力の減少は、他の要因の中でもほぼ確実に経済成長の鈍化につながるため、ほとんどの国は成長を続けるためにより多くのロボットを必要とするでしょう。
テクノロジー悲観主義者たちは今も警鐘を鳴らしています。パンデミックが後退し一時解雇が進むにつれ、ロボットが仕事を奪い、賃金を削減するという恐怖が再び浮上するだろうと彼らは言う。いずれにせよ、人口動態の基本的な傾向から、不足が続くことが予測されています。
最も深刻な影響を受けた国には、日本、ドイツ、その他の国が含まれます。 2030年までに、労働力人口は少なくとも年間40万人減少すると予想されている。これらの国ではすでにロボットが多数存在しており、その数は今も増え続けているのは偶然ではありません。
政府は他の方法で労働力不足に対応することができます。たとえば、多くの子供を持つ親にボーナスを支給する、女性の就職や職場復帰を奨励する、移民を歓迎する、退職年齢を引き上げるなどです。ただし、これらの手順はすべて抵抗を引き起こす可能性があります。
ボットはさまざまな反応を引き起こし、機械や人工知能に対する漠然とした懸念を引き起こしました。この懸念は主に書籍に反映されており、仕事を奪うロボットに対する抗議活動ではほとんど見られません。同時に、ロボットは依然として静かに到着しており、これに異議を唱える人は誰もいません。
これまでのイノベーションと同様、ロボットは一部の職業を殺し、新しい職業を生み出すでしょう。ガソリンエンジンのおかげで馬車の運転手は不要になりましたが、タクシー運転手という職業が誕生しました。特定の国で創出された雇用の約 3 分の 1 は、25 年前には存在しなかった、またはほぼ存在しなかった分野でのものです。
OECDは、現在の仕事の3分の1が「今後15年から20年で根本的な変化を経験するだろう」と述べています。 「失業の未来」が示唆するように、テクノロジーは現状を完全に破壊するのではなく、現状を破壊します。
各ロボットは 3 人以上の労働者の代わりをすることができ、工場労働者が最も影響を受けるグループです。混乱の程度は変化のペースによって異なりますが、変化のペースは誇張されることがよくあります。予言者らは1950年代から本格的な人工知能が20年以内に出現すると予測していたが、現在に至るまで実現していない。
今日、景気後退が差し迫っていますが、やはり労働力人口の減少により、失業率はかつてほど高くなりそうにありません。景気循環中、たとえロボットの数が倍増を続けたとしても、労働者数の減少により雇用市場は通常よりも逼迫するだろう。
出産が労働力に及ぼす影響が明らかになるには何年もかかりますが、今日、賢明な政府はより多くの女性、移民、高齢者、ロボットを労働力に引き付けるために行動を起こすでしょう。そうしないと、自動化されているかどうかにかかわらず従業員が減り、成長のない未来に直面することになります。
以上がロボットは静かに到来していますが、世界的な労働力の不足を埋めることができるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
