|今後10~20年で、今存在するさまざまな仕事が自動化され、人間の仕事ではなくなると考えられている。そんな将来、AIに取って代わられることのない仕事ができる人材とは、どんな能力がある人なのだろうか。ID:CAP_USER今後10~20年で、今存在するさまざまな仕事が自動化され、人間の仕事ではなくなると考えられている。そんな将来、AIに取って代わられることのない仕事ができる人材とは、どんな能力がある人なのだろうか。キャシー・デビッドソン氏)先日、「2020年の入試改革とこれからの子供たちが求められる力について」という講演会に参加した。そこで引用されたのが、少し前に文科省の資料に登場した上記の発言だった。今の仕事の6割以上が変わるとは、大変なことのように思われる。今から10年前を考えてみると、ちょうどiPhoneが発売された2007年。当時、多くの人は携帯電話が今のような形になるとは想像できなかったし、火星移住計画などどこか夢物語だった(参考:火星に移住できるまで、あと33年~気になる予算は「マンション購入」程度?http://president.jp/articles/-/21837)。今や、子どもの社会科の問題集には、かまどや洗濯板と一緒に、黒電話も“昔の道具”として掲載されているし、公衆電話を知らない子供も大勢いる。スマートフォンも洗濯板と一緒に並び「この道具はなんでしょう?」などと書かれる時代になるかもしれない。考えると、遠くない未来に65%の新社会人が、今は存在しない仕事に就くのも驚くことではなさそうだ。した“仕事が変わる理由”の一つが、AI(人工知能)による技術の進歩やオートメーション化である。昨年末の米オバマ政権下でも、人工知能が経済・社会に与える影響についての報告書を発表している。その中で、「時給が20ドル以下の仕事」の83%ではAIが優勢になるが、「時給40ドル以上の仕事」ではその割合は4%という研究などが引用されていた。AIやIoT(モノのインターネット)などの技術革新により「第4次産業革命」と称される時代、人間の仕事はどんな風に変わっていくのだろうか。オックスフォード大学でAI(人工知能)の研究を行うマイケル・A・オズボーン博士は、「今後10~20年程度で、アメリカの総雇用者の約47%の仕事が自動化されるリスクが高い」としている。人間にできて、AIには“まだ”できないこと従来の記憶型の学習や、単純作業の効率化では、機械には到底勝てない。逆に考えれば、今の機械が人間の作業を肩代わりするためには、過去のデータを蓄積して分析し、学ぶ必要がある。現段階でAIが新たなAIを生み出すことはできない。機械は「経験のない状況で判断すること」や「まったく新しい発想をすること」がまだできないのだ。http://president.jp/articles/-/21188)。掃除をするだけなら、ロボットで十分だ。仕事に必要なのは、人が寝ていたらその人を起こさないようにするといった人間同士の心遣い。機械にインプットされた聞き手を無視したプレゼンテーションに、誰も心を動かされはしない。その場を読んで応用をきかせる力のある人にこそ、人を動かす魅力があるものだ。機械が苦手なことをまとめてみよう。(OECD)では「自動化されるタスクがあれば仕事の内容が変化はするだろう。した仕事がすべて完全になくなりはしない」と楽観的な見方もしている。今後10~20年の間で存亡の危機にさらされる仕事は全体の9%にすぎないと彼らは見積もっている。データとデータのスキマを埋める柔軟な発想が、人が機械に勝る強みだ。大人はもとより、子供たちがこれからの世界で生き残るために、さらにこうしたスキルを磨くことで、しばらくは、機械に取って代わられる不安からは解放されそうだ。ID:w6/5844eこのての話はもう飽きたよ。優れたAIを持つ国だけが勝ち続けるってことか。エネルギー”実験始まるAI時代。残業がニ、三割減る【怪奇】夜空に「謎の光」、埼玉県南部などで目撃相次ぐ。遠くない未来に人の仕事が全てロボットに奪われてしまうとか言われてた。現実は、未だに人が作業ラインに並んでいる。AIも人のための補助でしかなくそれ以上の存在にはなりえない。21:541838189交通誘導員、かぁ。なくなってもおかしくないなぁ。16:53先ずは司法からAIを導入しないとな。別に判決を下さなくてもいい。過去の膨大な判例をピックアップさせるだけでも、大幅な労力の節約になる。18:32研究者は分析することだけじゃなくて、分析するためのデータを取得するための調査実施業務も仕事だから、なくならないし、セーフ。06:59>機械は「経験のない状況で判断すること」や「まったく新しい発想をすること」がまだできないのだ。将棋などのソフトでの強さはもう周知の事だけど、高速で検索シミュレーションが機械の強さなので、総当りなどで人間が気づかなかった”新たな穴”を探し出すのには実は向いていると感じている。教えない状況から自己学習で人間の行動を踏襲してなお、斬新な手法を完全に独立して編み出した、日立のブランコ実験などの事例も考えると、そういう状況でもなさそうだ。逆にまだ人が向いているのは、いわゆる感性に頼ったジャンルだろうと思う。機械ではどうしても特性上効率などに偏った最効率状態を求めるけど、意外と人間の社会ではそうでない部分もある。本はどう考えてもデジタルのほうが利便性が高いのは明らかなのに、いまだにアナログから主流が置き変わらないというのも興味深いし、他にも機械に社会的な流行を生み出すのは困難だろうと思う。機械は一種の基準というか明確なデータを元に数字を求めてしまう傾向にあるが、意外と人間側は非効率な状況を時に多くが選択する事があるので、そういった部分はやはり人間の感覚感性が必要で、そこに人の仕事なり需要がある。内容、未成年に不適切なコメントなどはお控えください。コメントスパム対策のため、きつめに禁止ワードを設定しております。|政経chについて管理人:どぉりゃ主に政治・経済ニュースの2chまとめをしています。記事を読んで下さる皆様、コメント下さる皆様本当にありがとうございます。勉強させていただいてます。コメントはまとめて読ませてもらっています。【このブログについて】コメント気軽に残していってね。いう仕事を私は絶対おすすめしません。News-制作のしおりー`)<淡々と更新し続けるぞ雑記。