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検証不能なドメインの場合、現時点でAIのパフォーマンスを向上させる唯一の方法は、より多くの注釈付きトレーニングデータをキュレーションすることですが、これはコストが高く、対数的な改善しかもたらしません。
そして、ほとんどの仕事には検証不能な要素があります。エンドツーエンドで検証可能な仕事はほとんどありません。数学者の仕事でさえ、エンドツーエンドで検証できるわけではありません。Sofwareエンジニアリングは多くの検証可能なタスクを含みますが、エンドツーエンドで検証できるわけではありません。
このため、「AIがほとんどの作業を自動化できる」と「AIがこの仕事を完全に置き換えられる」という格差は、ほぼすべての仕事で長期間続きます。自動運転と同様に、99%の時間働いているだけでは人間を取り除くには到底足りません。
ですから、超人的な自動定理証明器ができても、数学者は仕事を続けます。もしかしたら、もっと増えるかもしれません(怖いですよね)。

17時間前
AIによってスキルがほぼ完全に自動化される場合、何が起こるのでしょうか?これらの仕事は単に消えてしまうのでしょうか?
純粋に推測するのではなく、具体的な例を見るだけでも良いでしょう。通訳を例に取ろう。翻訳はAIによって100%自動化可能であり、この機能は2023年から存在しています。つまり、2〜3年分のデータがあります。
これまでに見られたこと:
- 安定したFTE数ですが、採用が遅いか採用がない
- 仕事の性質が自分で行うのではなく、AI出力の監督(ポスト編集)に切り替わった
- タスク量の増加
- 時間単価の低下
- フリーランサーが解雇される
今ではソフトウェアの仕事でも同じパターンが見られ始めています。
全体的に雇用に多少のプレッシャーはありますが、「仕事がただ消えてしまう」という状況からはかなり遠いです。実際、常勤の翻訳者数は依然としてわずかに増加しています。
経済が「ステルス景気後退」から回復し、企業が再び採用を始めれば、世界にはGenAI以前よりも多くの専門的なソフトウェアエンジニアが生まれるでしょう。
これから見ることになるテック業界での大量解雇は、ジョブの自動化によるものではありません。それは2022年のように経済への不安によって引き起こされるでしょう。ただし、AIとは無関係ではなく、大手テックの資本支出(capex)のニーズに結びついています。しかし、それは自動化によるものではありません。
放射線科医は良い例です――2016年から約束されていた仕事はまもなく消えると約束されていました。教訓は、たとえ仕事の基盤となる作業がAIでできるとしても、人間の専門家が必要でないということにはなりません。
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