2017/07/12/ (水) | edit |

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。
ソース:http://president.jp/articles/-/22558
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1 名前:ノチラ ★:2017/07/11(火) 14:59:44.86 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。
「2011年度にアメリカの小学校に入学した子供たちの65%は、大学卒業時に今は存在していない職業に就くだろう」 (ニューヨーク市立大学教授 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。しかし今から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。いずれ、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。
そう考えると、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。こうした“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。
中略
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。
そして、経験を持ち、感情がある人間だからこそできることとは、“実践知”を生かすことである(参考:正しく考えられる人の“実践知”とは? http://president.jp/articles/-/21188)。ただ掃除をするだけなら、ロボットで十分だ。しかし仕事に必要なのは、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。
・柔らかな発想のある論理的な思考
・初めてのことにも対応できる、臨機応変な問題解決能力
・共同作業し、欲することを読みとり統括し、新しいことを生み出す力
・知識やデータを、人との関わりやコミュニケーションで生かす術
経済協力開発機構(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。だが、そ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。
http://president.jp/articles/-/22558
2 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 15:01:37.89 ID:avxrFcLf「2011年度にアメリカの小学校に入学した子供たちの65%は、大学卒業時に今は存在していない職業に就くだろう」 (ニューヨーク市立大学教授 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。しかし今から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。いずれ、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。
そう考えると、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。こうした“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。
中略
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。
そして、経験を持ち、感情がある人間だからこそできることとは、“実践知”を生かすことである(参考:正しく考えられる人の“実践知”とは? http://president.jp/articles/-/21188)。ただ掃除をするだけなら、ロボットで十分だ。しかし仕事に必要なのは、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。
・柔らかな発想のある論理的な思考
・初めてのことにも対応できる、臨機応変な問題解決能力
・共同作業し、欲することを読みとり統括し、新しいことを生み出す力
・知識やデータを、人との関わりやコミュニケーションで生かす術
経済協力開発機構(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。だが、そ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。
http://president.jp/articles/-/22558
その時になって、手足が動かないと廃棄処分に
25 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 15:34:53.93 ID:WrJhfqwI公共の業務は、早くAI化したら良い!
33 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 15:57:36.69 ID:xvMrXik+AIに営業はできない
47 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 16:16:56.79 ID:w6/5844eこのての話はもう飽きたよ。
何十年も前から繰り返し言われてきた事だぞ?
何十年も前から繰り返し言われてきた事だぞ?
50 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 16:23:59.31 ID:GqGYtt27
そんなにうまくいくかね
51 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 16:27:27.87 ID:8UKsZxV9各国が年金の運用をAIにやらせるようになると、
優れたAIを持つ国だけが勝ち続けるってことか。
127 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 18:24:27.40 ID:3R8r6/vy優れたAIを持つ国だけが勝ち続けるってことか。
AIを使う術を身に着けなきゃ世界についていけなくなるぞ
128 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 18:30:40.41 ID:RkaFSJ7H人が減れば存在しなくなるな
156 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 21:03:13.77 ID:IkA+ileO別におどろかない
だってユーチューバーが子供の憧れる職業とか
10年前にはまったく想像もつかんわけだったし
スマホだって無かったし
160 名前:名刺は切らしておりまして:2017/07/11(火) 21:43:48.35 ID:3R8r6/vyだってユーチューバーが子供の憧れる職業とか
10年前にはまったく想像もつかんわけだったし
スマホだって無かったし
どうやったら自分の仕事が楽になるか
考えたら楽しいけどな
引用元:http://egg.2ch.net/test/read.cgi/bizplus/1499752784/考えたら楽しいけどな
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タイトルの「今は」が邪魔なんだな
これだと何か新しい職種が65%くらい増えそうな勢い
これだと何か新しい職種が65%くらい増えそうな勢い
また日本語苦手民かこわれるなぁ
AIなめすぎ
3Dプリンタがすべてを解決してくれるんじゃないんけ?
80年代の初め頃に、自動車工場などにロボットが導入されて そう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。でも現実は、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。
シンギュラリティは近い
AIに論文書く手伝いしてもらいたいス
じゃあAIにとって変わられない職業に就くよ
うーん、ヒアリ鑑定士とかどうかな
うーん、ヒアリ鑑定士とかどうかな
道路交通調査
交通誘導員
シンクタンク(マッキンゼーとか)
新聞
大量調査・分析・誘導関係
は無くなるだろうな
大体過去にもこの手の予測が当たったことがほとんどない、というか当たったのがあるのか
そもそもAIが実用化の目途が立ってない時点で希望的観測に過ぎない
そもそもAIが実用化の目途が立ってない時点で希望的観測に過ぎない
膨大なデータを解析して冷静に数値を予測する
投資こそAIの独壇場だと思うんだが
未だに個人投資家は自分の頭で判断してるよね
投資こそAIの独壇場だと思うんだが
未だに個人投資家は自分の頭で判断してるよね
アメリカだと司法の場にも導入されてるよね
人種や出身地、家庭環境その他諸々のデータから、AIが再犯や更生の可能性を数字で弾き出す
人種や出身地、家庭環境その他諸々のデータから、AIが再犯や更生の可能性を数字で弾き出す
1838189
交通誘導員、かぁ。なくなってもおかしくないなぁ。
交通誘導員、かぁ。なくなってもおかしくないなぁ。
人間の代わりにAIが仕事してくれるならありがたいけどそんな夢みたいな世界本当に実現するのかな?
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。
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。
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。
ただし
ただし
>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。
しかも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。
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。
しかも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。
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