自動化が人間と一緒に機能する場合

自動化について話すとき、私たちが行うすべてのことはほぼ完全に機械によって処理される未来を想像することがよくあります。車は自分で運転します。管理上の決定はAIに引き渡されます。クリエイティブアートでさえ、いつの日かロボットに乗っ取られるかもしれません。

しかし、当面の間、自動化は完全にはありません。そのため、機械と人間の労働者の間である程度の妥協が必要です。両者の相乗効果により、すでに素晴らしい結果が得られています。飛行の大部分で飛行機を操縦する自動操縦装置と、離陸と着陸のためだけに介入する人間のパイロットについて考えてみてください。

機械支援のより一般的な例は、ワードプロセッシングプログラムのスペルチェッカーの形で提供されます。そして、これらはより洗練されてきています。 GrammarlyやProWritingAidのようなアプリは、文法やスペルの誤りを識別するだけではありません。また、よりスタイル上の問題を特定し、技術的に間違っていない場合でも、文章をより明確かつ簡潔にするのに役立ちます。

これらの革新はすべて同じ傾向に従います。これらは、データ処理や情報収集などの予測可能な反復作業を排除します。これにより、他のよりやりがいのあるタスクのために人材が解放されます。私たちは前例のない機械化の時代に生きていますが、それでも雇用はかつてないほど高くなっています。

自動車の世界では、終盤は明らかです。運転席から人間を排除することです。この進歩が広まると、事故のほぼ解消につながる可能性があります。しかし、それは一夜にして起こりません。

Uberのような企業は、商用ジェット機のパイロットのように監督能力を発揮する人間のドライバーを使用して、実世界でAIのフィールドテストを行っています。プログラムの問題が発生した場合に備えて、彼らはハンドルを握ります。

他の進歩はそれほど明白ではなく、私たちがほとんど気付かないほど漸進的です。ルート計算の作業を行い、旅の途中でドライバーに口頭での合図の形で道順を提示する機械について考えてみてください。

これにより、場所から場所への移動が容易になるだけではありません。これは、商業貨物セクターに多大な影響を及ぼします。トラックの全車両について考えてみてください。トラックのすべての動きは、中央の人間のコントローラーによって指示および監視できます。

大量のデータ収集テクノロジーの助けを借りて、これらの人間は、特定のフリート内のすべての車両に関する最新情報を提供できるため、ボトルネックを排除して効率を向上させるために、短期的に最善の決定を下すことができます。 。

コールセンター

AIがすでに手を貸しているもう1つの点は、ターゲットを絞ったマーケティングです。データが利用可能になり、AIがデータを分析できるようになったため、マーケターはこれまで以上に顧客が何を求めているかをよりよく理解できるようになりました。

インテリジェントな通話追跡は、広告キャンペーンのコンバージョン率を最大化しようとしている企業にメリットをもたらしますが、消費者はより関連性の高い通話やメールを楽しむことができるため、迷惑をかける可能性が低くなります。

もちろん、以前は衛星測位システムに制限されていた種類の音声アシスタントは、AmazonやGoogleによるデバイスの形で、またスマートフォンでも、家に持ち込まれています。

これにより、特に高齢者や能力の低い人にとって、日常のタスクを簡単に実行できます。しかし、コマンドを声に出して話すことは、モバイルデバイスに入力するよりも速く、直感的であることがよくあります。したがって、人間と機械の相互作用の将来には、大量の音声自動化が含まれる可能性があります。

この進歩は、オンラインでの消耗品の注文を容易にするため、eコマースおよびロジスティクスセクターでの仕事を促進するのに役立ちます。しかし、それはまた、高度に熟練した技術的な仕事を生み出します。

これらのデバイスに電力を供給するテクノロジーは、必然的に独自のものであり、不透明であることがよくあります。結果として、知識のある人間は、特定の決定がどのように達成されたかを説明する必要があります。

EUのGDPRは、すべての消費者にAIの決定がどのように行われたかを要求する権利を与えます。そして、すべての住宅ローン、ローン、株式市場のギャンブルが機械知能によって通知される世界では、そのような専門家に対する膨大な需要がある可能性があります。今後数年間で。

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