2023.08.29 2023.09.23

TED要約:機械に奪われる仕事と奪われない仕事

marugotoyoten

Kaggleの創設者兼CEOであるアンソニー・ジョン・ゴールドブルームが「機械に奪われる仕事と奪われない仕事 | Anthony Goldbloom」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

アンソニー・ジョン・ゴールドブルーム

専門分野:データサイエンスコンペティションプラットフォーム
経歴:Kaggleは、NASA、Wikipedia、Ford、Deloitteなどの企業のデータ問題を解決するために予測モデリングコンペティションを使用したデータサイエンスコンペティションプラットフォームです。ダークマターやHIV/AIDS研究など、さまざまな分野で活動しています。Kaggleは、KhoslaVenturesとIndexVenturesが主導するラウンドで1,125万ドルのシリーズA資金調達を受けたことが報道され、大きな注目を集めました。ゴールドブルームは、フォーブスマガジンによってテクノロジー部門の30Under30の一人として挙げられ、FastCompanyの「次は誰？」シリーズやシドニーモーニングヘラルドに取り上げられています。ゴールドブルームは、ニューヨークタイムズ、ウォールストリートジャーナル、インデペンデントに引用され、ScienceShowCatalystに出演しています。2021年、彼はAIXVenturesの投資パートナーとして参加しました。AIXVenturesは、人工知能スタートアップに投資するベンチャーキャピタルファンドです。

３つの要点

要点１
仕事の未来は、機械による自動化の高いリスクにさらされている。
要点２
機械学習は90年代初頭から進化しており、人間の教師や眼科医と同等の精度を持っている。
要点３
機械学習は頻繁で大量のタスクに向いているが、新しい状況には苦労する。人間の創造性と新しい状況に対処する能力は機械の制約である。

要約

仕事と自動化の未来
オックスフォード大学の調査によると、ほぼ半数の仕事が機械による自動化の高いリスクにさらされていることがわかりました。機械学習という人工知能の分野がこの変革を牽引しています。私はKaggleという機械学習の最前線にいる企業のCEOとして、機械の能力や自動化によって脅威となる可能性のある仕事について、中学生でも理解できるような視点を持っています。

機械学習の進化
機械学習は90年代初頭から導入され、大きく進化してきました。最初は信用リスクの評価や郵便物の分類などの簡単なタスクに使用されていましたが、現在はより複雑なタスクに進化しています。例えば、Kaggleのコミュニティが開発したアルゴリズムは、高校のエッセイの採点や眼疾患の診断などで、人間の教師や眼科医と同等の精度を持っています。機械は大量のデータを扱うタスクで人間を上回る能力を持っています。

機械学習の限界
機械は頻繁で大量のタスクには向いていますが、新しい状況には苦労します。機械学習は過去のデータから学習することに頼っていますが、人間は見かけ上関連のない情報を結びつけて未経験の問題を解決することができます。この創造性と新しい状況に対処する能力は、機械が自動化できるタスクの基本的な制約です。箱の外の考え方が必要な領域では、人間が常に優位です。

仕事と人間の創造性の未来
仕事の未来は、頻繁にタスクをこなすことや新しい状況に対処する能力にかかっています。機械はエッセイの採点や疾患の診断などのタスクでますます向上していますが、創造性や革新を必要とする領域では人間には勝てません。マーケティングキャンペーンのコピーライティングやビジネス戦略の開発などの仕事には、人間の専門知識が依然として必要です。人間は毎日新しい課題に取り組むことで、機械に先んじて労働市場で繁栄し続けることができます。

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