人工知能と自動化: 仕事の未来にどのような影響を与えるか
自動化と人工知能の将来は、何十年も議論されてきたテーマです。自動化が人間の仕事を奪い、私たちが知っている世界の終わりが来ると信じている人もいます。 AIによって奪われる雇用よりも多くの雇用が生み出されると信じている人もいる。
議論は続いていますが、自動化と人工知能が今日の私たちの生活にどのような影響を与えているかについていくつかの事実があります。自動化が製造、運輸、医療などのさまざまな業界の労働力にどのような影響を与えるかがわかります。
テクノロジーの進歩後のこれらの業界の雇用率の変化を研究することで、これらの業界におけるさまざまな役割の自動化の影響がわかります。たとえば、産業用ロボットやコンピューター制御の工作機械などの自動製造システムの導入後、雇用率は大幅に低下しました。
仕事の未来は不確実ですが、ひとつ確かなことは、自動化が将来的に大きな役割を果たすだろうということであり、すでにそれが起こり始めています。自動化は産業革命以来行われてきましたが、そのペースが加速したのはつい最近のことです。実際、自動化によって失われる雇用よりも多くの雇用が生み出されます。
私たちは自動化が何を意味するのか、そしてそれに対して何ができるのかを理解する必要があります。
将来的には、自動化と人工知能は、エンジニアリング、法律、医学、さらにはジャーナリズムなどの分野の仕事に大きな影響を与えるでしょう。これは、単なるコーディングやデータ分析ではなく、創造性や感情に重点を置いた、異なる種類の雇用創出につながります。
人工知能が仕事のやり方をどのように変えるか
自動化はすでに人間をロボットに置き換えています。これは、ソフトウェア、機械、ロボットの形で発生する可能性があります。この傾向は長期にわたって続いており、今後も長期間続くことが予想されます。
自動化の利点は、人件費を削減し、生産性を向上させ、品質を向上できることです。ただし、この傾向は、雇用の喪失や従業員の再教育などのいくつかの課題ももたらします。
仕事の未来は日々変化しています。人工知能の助けを借りて、作業をより効率的にし、時間を節約できます。
人工知能はしばらく前から存在しています。しかしここ数年、それは私たちの働き方に大きな影響を与えてきました。人工知能は、ほんの数年前には不可能だと考えられていたタスクを達成できるようになり、近い将来、私たちの生活を変え続けるでしょう。
人工知能は、人間の入力を必要とせずに、データを読み取り、データから学習し、データに関する洞察を独自に提供できます。これにより、企業は以前よりも少ない人手でビジネスプロセスの一部を自動化できるようになります。
自動化はキャリアにどのような影響を及ぼしますか?この懸念は意味があるのでしょうか?
自動化によってもたらされる最初の最も明白な変化は失業です。これは特に製造業、輸送業、農業に当てはまります。トラック運送や農業などのこれらの業界では、自動化により人件費が大幅に削減されました。
私たちは自動化がますます普及する時代に生きています。自動化とは、機械またはコンピューター プログラムを使用して、通常は人工知能を必要とするタスク (肉体労働など) を実行するプロセスを指します。
誰もが自分のスキルを磨く必要があります。そうしないと雇用の機会が失われることになります。現在の市場状況に応じたスキルを習得します。
人工知能と自動化に関連するビジネス目標をいくつか考えてみましょう。人工知能と自動化を有利に導入できれば、キャリアを向上させることができます。これまで自動化は雇用に対する脅威とみなされてきました。しかし、近年のテクノロジーや人工知能の進歩により、手作業よりも自動化を活用した方がメリットが大きくなってきています。それは効率が向上し、生産性が向上するからです。
企業は、ビジネスでの自動化の使用方法について十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう、自動化の長所と短所を認識する必要もあります。企業は、ビジネス プロセスを自動化するかどうかを決定する際に、従業員への影響も考慮する必要があります。
自動化によって置き換えられる仕事の例:
- 工場労働者がロボットに置き換えられる
- タクシー運転手が自動運転車に置き換えられる
- 小売店レジ係はセルフレジシステムに置き換えられます
一方、人工知能は将来的に人間により多くの雇用の機会を提供する可能性があります。
人工知能と自動化によって生み出される雇用機会の例:
- ソフトウェア開発者がロボットを作成する機会
- データサイエンティスト
- 研究開発
自動化プロセスに置き換えられる可能性が最も高いジョブはどれですか
#自動化プロセスは長い間行われてきましたが、その割合は増加しています。
自動化は新しい現象ではありません。自動化されたプロセスは、製造業や農業などのさまざまな分野に長い間存在していました。しかし、近年、技術の進歩と人工知能の台頭により、自動化のペースが加速しています。
企業の反復的なタスクの自動化を支援するために、人工知能ツールの使用も増えています。
最近の傾向は、ボットまたは会話型人工知能を使用してカスタマー サービスの通話を自動化することです。ボットまたは会話型人工知能は、テキストまたは音声通信チャネルを通じて人間の対話をシミュレートするように設計されたコンピューター プログラムです。一部の仕事は他の仕事よりも自動プロセスに置き換えられる可能性が高くなります。自動化に置き換えられる可能性が高い最も一般的な仕事には、管理アシスタント、電話勧誘員、データ入力、運転手が含まれます。
長期的には、反復性が高く、必要なスキルが低い仕事は自動化に取って代わられるでしょう。
たとえば、自動化によって置き換えられるリスクが低いほとんどの仕事には次のようなものがあります。
- 高度な創造性と自律性を備えた仕事
- 必要な仕事多くの社会的交流
- 創造性と心の知能指数を必要とする仕事
今後 10 年間の失業に備えるために人工知能を使い始める方法
人工知能すでに多くの業界で大きな影響が生じています。これには、金融、医療、運輸、教育などの分野が含まれます。将来的には、人工知能は今人間にはできないことができるようになるでしょう。
仕事の将来は不確実であり、将来どのような仕事が存在するかを予測しようとするときは、多くの要素を考慮する必要があります。ただし、従業員が新しい職務要件に適応できるように再訓練するには時間がかかるため、これらの変化に備えることが重要です。
人工知能に関する議論には終わりがなく、双方の議論は今後も続くでしょう。私たちはその本当の影響を待って確認する必要があります。政府と企業は、現在の世界情勢に関連したより多くの雇用を創出し、確保する必要があります。
今後 10 年間で失われるであろう雇用に備えるために、今から AI の使用を開始できるさまざまな方法があります。 1 つの方法は、AI がどのように機能するのか、そして AI が私たちに取って代わるのではなく、どのように役立つのかを理解することです。もう 1 つのアプローチは、人間に利益をもたらす方法でデータを使用できるように AI をトレーニングすることです。人間は現在の規範に適応するために自分自身を再訓練する必要があるだけです。
以上が人工知能と自動化: 仕事の未来にどのような影響を与えるかの詳細内容です。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。

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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。

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。

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。

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