ビジネス リーダーが AI と自動化を使用して人間と機械のフロンティアを押し上げる方法
世界経済フォーラムが発表した「雇用の未来」レポートによると、人工知能と自動化が雇用の創出と代替に与える影響には大きな変化が見られます。現在、ほとんどの企業は、組織の目標を達成するために、自動化されたクラウド コンピューティング、AI ベースの予測インテリジェンス、ビジネス分析などの高度なテクノロジーに依存しています。タスクの自動化とセルフサービス化が進むにつれ、あらゆる業界で労働市場を再構築し、既存の労働力のスキルを向上させることが緊急に必要となっています。現在、組織の作業の 3 分の 1 以上 (34%) が機械によって自動化されていますが、残りの 66% は依然として人間によって行われています。
新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、人間と機械の境界が自動化された機械へと移行し、ビジネスリーダーの信頼を獲得しました。これらのビジネス リーダーは現在、人工知能と機械学習アルゴリズムを信頼して、不確実な時期に組織向けに強力でコストが最適化された自動プロセスを構築しています。現在、企業は事前トレーニング済みトランスフォーマー (GPT) の生成などの大規模な言語モデルを実装することにより、タスクの 15% を自動化し、速度を向上させることができます。これらの大規模な言語モデルを既存のビジネス ソリューションと組み合わせることで、自動化の割合は今後 4 年間で 50% に増加する可能性があります。データ処理、情報合成、仕事関連情報の評価、および手作業および物理的なタスクの実行に関連するほとんどの仕事は、AI および自動化テクノロジーによって大幅に中断されるでしょう。
2023 Future of Jobs Report
人工知能ベースの自動化とビッグデータ分析への移行は、今後数年間の雇用市場に影響を与える最大の要因となるでしょう。さらに、ビジネス リーダーは、人間と機械の間の境界の変革を受け入れる準備を十分に整えておく必要があります。ビジネス リーダーは、人工知能と自動化を活用して、これらのテクノロジーが組織の成長と持続可能性にもたらす課題に対処できます。
従業員エクスペリエンスに焦点を当てたデジタル アプリケーション サービスである WalkMe の CEO、ダン アディカ氏は次のように述べています。「人工知能は、火や電気の発見に匹敵する、世界で最も重要な技術進歩の 1 つです。 iPhone、インターネット、コンピューターと比較して、人工知能は社会変革のユニークな機会を生み出します。したがって、ゴールドマン・サックスは、テクノロジーの導入が加速するにつれて、人工知能は 10 年間で 7 兆ドル増加し、世界経済の成長に 7 兆ドル貢献すると予測しています。 %. AI をこれほど革命的なものにしているのは、テクノロジーそのものだけではなく、AI が職場を変革するスピードです。知能は2020年の雇用に影響を及ぼすだろう。同氏は、「世界経済フォーラムが発表したこの報告書によると、今後5年間で雇用の23%が人工知能に取って代わられるだろう。同時にゴールドマン・サックスは、人工知能が世界中で3億人の雇用に影響を与える可能性があると推定している」と述べた。重要なのは、このテクノロジーが人々の職場を変えるかどうかではなく、どのように変えるかです。従業員が AI ツールを使用できるようにするには、AI の恩恵を受けることと従業員の能力開発を優先することとのバランスを維持する必要があります。AI はあらゆる分野で重要な要素となります。AI は今後、あらゆる分野で重要な要素となります。データの洞察、自動化、生産性の向上によって従業員の能力を拡大する可能性がありますが、そのためには従業員が AI テクノロジーをうまく導入し、重要なビジネス課題に対処するために適切に展開する必要があります。人工知能の機能を拡張し、ビジネスのあらゆる側面を強化します。特に、経済的不確実性と職業上の不安定性が職場文化を変え続けている現在においてはそうです。」
ビジネス リーダーが人工知能と自動化を採用し、優れた成果を上げるべき方法をいくつか紹介します。人間と機械の組み合わせによってもたらされる混乱の中で。
デジタル対応の人材プールへのアクセス
自動化は新しい現象ではなく、人間の労働力に代わる自動化の能力についての議論は、その起源と同じくらい古いものです。
人工知能と自動化は、人々が想像できない方法で雇用市場を改善します。最新のデジタルツールの利用が広がれば、現在の時代に奪われるよりも多くの雇用が創出されるでしょう。世界経済フォーラムの報告書は、電子商取引の専門家、デジタルトランスフォーメーションの専門家、デジタルマーケティングおよび戦略の専門家などのビジネス上の肩書きが200万人の雇用機会を生み出すだろうと強調しています。地域全体の新たな雇用創出には地域的要因が重要な役割を果たし、南アジアが先頭を走る一方、サハラ以南のアフリカは引き続き後れをとるだろう。
ビジネス リーダーは、世界中で増大する消費者の需要に応える組織の構築を続ける中で、最先端のテクノロジーを導入し、新たに創出された雇用市場と職務を活用することができます。
未来の雇用レポート 2023
世界経済フォーラムのレポートは、労働者と雇用者が新しい雇用を創出し、より環境に優しい未来に移行することで気候変動とどのように闘えるかを強調しています。 2022 年のグリーンジョブの純雇用率は 2021 年に比べて低下していますが、それでも 2020 年、2019 年、2018 年に創出されたグリーンジョブの数よりは優れています。したがって、この傾向に従えば、たとえ政府機関が「グリーン移行の促進」においてより大きな役割を果たしたとしても、グリーン雇用創出の傾向は今後4~5年間増加し続けることになる。
この点で主要な国には、オーストラリア、アルゼンチン、スウェーデン、オランダ、米国が含まれます。
レポートによると、人間と機械のフロンティアにおける人工知能と自動化の台頭によって最も影響を受けるグリーンジョブは次のとおりです。
- 気候変動緩和技術
- 環境変動管理技術
- 生物多様性保護技術
- 水関連適応技術
- ?電気自動車技術(電気自動車と自動運転)
人工知能、ビッグデータ、認知知能、社会的影響力は今後 5 年間で重要な役割を果たします
人工知能として インテリジェントで自動化されたものとしてツールは成熟しており、企業の採用戦略も変化しています。
世界経済フォーラムの報告書では、分析的思考と創造的思考が2023年までに労働者の中核となるスキルであり続けるが、人工知能とビッグデータ、リーダーシップ、社会的影響力の飛躍も言及する価値があるとしています。これは、人工知能とデータを活用して組織のプロフィールと生産性を向上させることができる、共感力のあるリーダーや人材マネージャーに対するニーズの高まりを反映しています。実際、人工知能とビッグデータのスキルは、従業員数が 50,000 人を超える組織にとって最優先事項です。さらに、組織が従業員の再教育とスキルアップによってより良い業績を達成するために、トレーニングと能力開発プログラムを再設計および拡張する必要があることも明らかになりました。
Axway 社の最高技術責任者である Vince Padua 氏は、「クラウド コンピューティング、人工知能、マイクロサービスが開発および導入されるにつれて、それらをサポートするために必要なスキルは進化し続けています。企業は、適切なスキルと知識を備えたより多くの従業員を必要としています。」 「
ビジネス リーダーが、人工知能、ビッグ データ、自動化テクノロジを中心に人材の獲得と採用の方向性を変えていることは明らかです。スキルこれらの最先端のテクノロジーが今後数年間でどのようにあらゆる組織にとって「戦略的優先事項」になるかを強調した開発計画。
結論
人工知能の主要な職業を分析すると、米国経済の傾向が多少異なることがわかりました。 AI人材の不足は広く議論されています。教育における AI への投資は依然として世界的な焦点ですが、他の人材プールに影響を与えることなく AI 人材パイプラインを開発する道筋を決定できる政策立案者からの強力なサポートが必要です。組織、投資家、政府関係者、および一般の AI 市民はすべて、現在および近い将来の全人類に利益をもたらす AI および自動化のスキルアップ政策を開発するために団結することができます。
以上がビジネス リーダーが AI と自動化を使用して人間と機械のフロンティアを押し上げる方法の詳細内容です。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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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。

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 |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

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
