AIが人間の職業を「置き換える」傾向を示すロードマップ

昨日、興味深い写真を見ました。それは「人間の道を置き換えるAIのレベルマップ」でした。

写真

写真に示すように、ゲームは E1 から E8 までの 6 つの異なるレベルに分かれています。

この図から、さまざまな分野で人工知能 (AI) が人間のアプリケーションを置き換えていることがわかります。人工知能の応用分野のパスは、その耐障害性によって決まります。

つまり、ここでのエラー許容率とは、試行錯誤のコストを指します。

AI は、フォールト トレランス率が高い産業から低い産業に徐々に置き換えられ、人間の職業も徐々に「置き換え」られます。

これまで、創造的な仕事は人間の思考に依存しており、簡単に置き換えることはできないと考えられてきました。しかし、人工知能の発展により、この見方は完全に正しいとは言えないようです。

クリエイティブな仕事には決まった答えがないことが多く、明確な答えがない仕事は人工知能に取って代わられる可能性が高くなります。

なぜそうなるのでしょうか?これにはフォールト トレランスの問題が関係する可能性があります。標準的な回答がない仕事が多いほど、顧客の仕事に対するこだわりが薄れることがよくあります。顧客がそれほどこだわりがなければ、コストは比較的低くなります。

明確で厳格な基準がある仕事を AI が置き換えるのは困難です。これらの基準は統一されており、顧客も​​明確であるためです。性能の良し悪しに関わらず、コストや価格が非常に高いため選り好みが激しく、安易にAI知能に代替させようとはしません。

自動運転も同様です。自動運転技術には厳しい基準があります。どのような条件や基準を満たさなければ道路に乗せられないのか。そうでないと、ひとたび賠償事故が起きてしまうと、人命の安全が損なわれてしまいます。責任をどのように分担すべきでしょうか?これさえも明確ではないかもしれません。

自動運転は、エラー率が期待値（人間と同程度にしかならない）に達しないため、常に遠い存在でした。責任の対象は非常に深刻な問題であるため、完全自動 L4 エラー率は、非常に高い補償に対処できる十分な低いレベルまで低減する必要があります。

同様のことが会計士にも当てはまり、GPT の結果がどれほどよく書かれていても、会計士は責任者として署名し、責任を負う必要があります。 AIのエラー率が1%程度であれば、やはり人による検査や検証が必要となるが、実際、会計分野では現行ツールと比べて大きな改善は見られず、会計分野では既存ツールに比べて劣っている。精度の点では（既存のツールはファイルを自動的にインポートすることもでき、さまざまな角度からのチェック機能も多数あります）。

つまり、エラー率が高いものから低いものまで、AI が職業を「置き換える」タイムラインを簡単に確認できます。

少し前に、私は家の改修をしていました。煉瓦職人は30代の比較的若い男性でした。彼は、「月に2回の仕事で十分です。2回の仕事で基本的に1万以上稼げるでしょう」と言いました。 . 生活はとても快適でした。

その時、私はレンガ職人とこの件について話をしていました。私は、あなたの仕事はとても良いです、たくさんのお金を稼ぐことができます、そしてそれはAIに簡単に置き換えられることはありません、と言いました。

結局のところ、タイル張りは基準が非常に厳しい仕事なのですが、AIで数値化するのは難しいのです。現在の仕事を見てみると、オフィスに座っている人々の仕事は簡単に置き換えられます。

煉瓦職人の親方は「今は煉瓦職人がほとんどいない。一部の年老いた親方を除いて、若者はさらにやる気がなくなっている」と言いました。

私は言いました: そうすると、あなたの価値は将来ますます高くなるかもしれません、そして、物事は希少で価値があります。さらに、AI があなたの仕事を代替することは困難です。

職人の職人と雑談しながら、実際には AI に代替できない仕事もあるが、代替にかかるコストを考慮する必要がある、とも言いました。

したがって、耐障害性に加えて、交換コストも考慮する必要があります。

AI作業の作業コスト > 人件費であり、この種の作業はAIに代替されません。

なぜこのような考えを持ったのでしょうか? 職人の煉瓦職人と話していて、タイルを敷くときは、置いたタイルが比較的平らであることを確認する必要があると言いました。タイルを平らに保つには、AI がそうするかもしれません。できないことはありませんが、コストが比較的高くなる可能性があります。たとえば、家によってサイズが異なり、所有者によってセラミックタイルを敷くための要件が​​異なります。現時点では、機械があっても設計者が必要とする場合があります。給餌前に大量の測定データを取得するには、機械の場合はかなりのコストがかかる場合があります。

実際、セラミックタイルの敷設には多くの詳細が含まれます。すべての詳細を抽出して機械に割り当てた場合、コストは非常に高くなります。

つまり、業務内容が非常に複雑で、それぞれの基準が厳しい場合、このような業務はAIによる代替が難しく、耐障害性が低いだけでなく、しかし、それは AI によって行われる可能性が高く、そのコストは人件費よりも高くなります。

これについてどう思いますか?

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