ロボット、自動化、テクノロジーの引き継ぎ-あなたの仕事は危険にさらされていますか？

歴史を通じて、テクノロジーと自動化による失業は常に労働力を脅かしてきました。映画館で配電盤のオペレーター、エレベーターのオペレーター、料金徴収者、または映写技師として働いている人を知っていますか？はい、仕事は行き来しますが、その傾向は驚くべき速度で広がり、加速しています。仕事が危険にさらされているかどうかを判断する最善の方法は、現在の統計と予測を確認することです.

数字が示すもの

アナリストが最近および過去のデータを精査すると、ジョブ損失の傾向が明らかになります。このデータは、短期的にどのジョブが影響を受けるかについての良いアイデアを提供します。しかし、多くの専門家が正確なタイムラインに同意していないため、人間の労働力の長期的な将来を予測しようとすると、物事が難しくなります。それはすべて、ロボット工学と人工知能（AI）の技術的進歩がいかに速く進むかにかかっています。それまでの間、専門家が思いつく将来の予測は、有益ではあるものの、知識に基づいた推測にすぎません。.

失業統計

2000年から2010年の間に、米国は製造業で500万人以上の職を失いました。多くの政治家は、この大規模な雇用の流出が製造業の立ち上げを中国にもたらしたと考えています。しかし、ボール州立大学のビジネスおよび経済研究センターによる研究は同意していません。この調査によると、その期間中の85％の失業は技術と自動化によるものでした.

この統計の注目すべき点は、製造業の労働者の数が少なかったにもかかわらず、工業生産高が増加したという事実です。言い換えれば、製造部門はより少ない人でより生産的になりました.

将来の予測

オックスフォード大学の予測によると、米国のすべての仕事のほぼ半数が、今後数十年で自動化の圧力にさらされるとされています。この目を見張るような見積もりは、未熟で低賃金の仕事が最も危険にさらされる雇用カテゴリーになるとさらに述べています。しかし、より高いレベルの熟練労働者が完全に安全であるとは言いません.

マッキンゼー・グローバル・インスティテュートが発表したさらに別の研究では、世界中で8億人の雇用が自動化によって失われる可能性があると述べています。この研究は、人間の労働力削減に関する犯人としてのロボット工学とAIの進歩に焦点を当てています.

あなたがこれらの報告書や研究がすべて運命的で憂鬱だと思っているなら、そうではありません。彼らの多くは、本当に自動化がまったく新しい仕事のカテゴリを切り開くことを言及して、本当に恐ろしい数字にバラ色のスピンをかけました。それは暗い雲の上の銀色の裏地かもしれませんが、ロボットに仕事を失いそうな人にとっては非常に薄い裏地です。だから、私たちのどれが最も危険にさらされています?

あなたの仕事はヒットリストに載っています?

技術の進歩と自動化により、製造部門が最も影響を受けているのは事実です。ただし、大きな影響を受けているセクターは他にもあり、新しい技術がまもなく登場するため、他の多くのセクターは数年以内に影響を受ける差し迫ったリスクにさらされています.

すでに苦しんでいる仕事

工場労働者. ロボットは組立ラインの床に新しいものではありません。製造業は、ロボット工学と自動化を採用した最初のセクターの1つでした。製造業の仕事がこれまでで最も厳しい打撃を受けたのも不思議ではない.
テレマーケティング. 私たちが夕食の席に着く直前に受ける厄介な電話の大半は、実際にはロボコールであることに気づきましたか？最近、生きている人があなたに何かを売ろうとするのはあまり一般的ではありません.
銀行の窓口. ATMは銀行の窓口係の数を大幅に削減しました。次に銀行に足を踏み入れると、今では多くの人にとって珍しいイベントですが、カウンターの後ろにいる従業員の数に注目してください。ほとんどの支社では、一度に平均5〜7人の従業員が働いています。 20年前、小さな支店でもそれ以上の人がいました.
在庫および倉庫作業員. ロボット自動化の最良の例は、Amazonの倉庫ネットワークです。 Amazonはまだ20万人を超える従業員を雇用していますが、多くの倉庫では、実際のうなり声の作業はさまざまなタイプのロボットによって行われています。これらのロボットは、Amazonの人間の倉庫の従業員全員をまだ完全には置き換えていませんが、出荷の注文の並べ替え、積み重ね、梱包に役立ちます。 Amazonは、プロセスをさらに自動化し、倉庫の生産性をさらに高める計画を立てています。結果？より多くの人間の仕事が失われた.

リスクのある仕事

レジ. 私たちは皆それらを見てきましたが、私たちのほとんどはペストのようにそれらを避けています。食料品店や他の小売店のセルフチェックアウトステーションは何年も前から存在し、店は私たちが使うのに非常に必死でした。人間のキャッシャーはまだ正確に交換されていませんが、ますます多くの人々がセルフチェックアウトステーションに慣れていますが、これは人間のキャッシャーにとっては朗報ではありません.
ローンオフィサー、保険担当者、会計士. 質問に答えたり、式に基づいた決定を行ったり、記入するフォームがある場合はいつでも、自動化のための完璧なレシピがあります。この種の自動化の良い例は、IntuitのTurboTaxや消費者向け保険商品などのオンライン税プラットフォームです（InsurTech Newsのレポートによると、「insurtech」スタートアップの資金調達活動の急増の主な理由）。もちろん、これらの職業で実行されるすべてのタスクを自動化できるわけではありません。ただし、必要な人員を削減することは非常に可能です。人工知能システムが進歩すると、これらの職業への影響はさらに大きくなります.
運転者. タクシー運転手、トラック運転手、および運転手はすべて、自動運転車で仕事を失うことになります。確かに、この技術はまだ完全ではありませんが、いくつかの顕著な進歩がフィールドで行われています.
フードサービスワーカー. バーテンダーから料理人まで、フードサービスのすべての仕事は、自動化にとって公平なゲームです。ファーストフード会社は、自社の食品の生産と配送を自動化する可能性を積極的に追求しています。マクドナルドはそのような会社の1つであり、すでにいくつかのレストランに自動注文キオスクを設置しています。マクドナルドはこの動きは従業員に取って代わるものではないと言っているが、ハンバーガーATMからビッグマックを手に入れるまでどれくらいかかるのか疑問に思うかもしれない。.
ジャーナリスト. インターネットでニュース記事を定期的にスキャンしている場合、人工知能ソフトウェアによって書かれた記事を読んでいる可能性が高いでしょう。 AIにはまだ長い道のりがありますが、データベースを精査し、情報を見つけ、それを読みやすいストーリーにまとめることは、現代の機能を超えたものではありません。 GetVoIPからのこのブログ投稿は、会話型AIの可能性に関する目を見張るような概要であり、最終的には人間の作家や編集者を奪う可能性があります。.
警備員. 米国の多くの主要都市では、ロボット警備員、または歩sentがすでにパトロール中です。セキュリティデスクに座っているロボコップのようなものを想像しているなら、それを忘れてください。 R2-D2の線に沿ってもっと考えてください。これらのタフな小さな歩riesは、熱画像センサーから音声認識および顔認識ソフトウェアまで何でも装備できます。.
配達員、郵便局員. USPS、またはFedExやUPSなどの会社で働いている場合、心配することがあります。自動メールおよびパッケージ仕分けシステムはすでに実装されています。キャリアまたはドライバーは安全だと思うかもしれませんが、それほど速くはありません。無人車両-他の雇用された人間のドライバーが直面する自動化の問題は、今後もこれらの仕事に対する脅威です。配送トラックが自分で運転できるようになれば、すぐに荷物を降ろすことができると考えるのにそれほど遠くありません。.
パラリーガル、財務アナリスト、書記官. 情報の収集、並べ替え、分析、および整理に基づいた仕事は、自動化の有力な候補です。 AIソフトウェアシステムはすでに必要なデータソースに接続されているため、これらのジョブをより速く、より効率的に実行でき、人間のシステムよりもミスが少なくなります。 AIが今後数年間で進歩し進化するにつれて、これらの職業はより大きな失業に直面するでしょう.
兵士. 米軍が、武器、戦闘機、さらには船の自動化を目指して、ロボット工学とAIシステムに取り組んでいるのは国家の秘密ではありません。ある程度まで、彼らは非常に成功しています。特定のスマート武器、ミサイル、およびドローンの導入により、軍がこれらのシステムをさらに開発し続けることは間違いありません。次の論理的なステップは、戦車、戦闘機の自律能力を強化し、おそらくロボットの地上部隊を導入することです。ほとんどの専門家は、これらの自動化された武器が戦場の兵士に取って代わらないことに同意します。ただし、将来的には必要な人間兵の数が少なくなるというのは理にかなっています.

今のところ安全な仕事

ソーシャルワーカー、セラピスト. このタイプの作業では、患者と開業医との関係を発展させるために、一対一の人間の相互作用が必要です。ロボットとAIソフトウェアは、この種の作業に必要なサービスの提供に近づくことができません-少なくとも近い将来には.
医師、歯科医. IBMのAIスーパーコンピューターであるWatsonは、ノースカロライナ大学医学部でテストされました。数百人の癌患者からのデータが分析と診断のために入力されました。症例の99％で、ワトソンは、人間の医師が行ったのと同じ治療を勧めました。印象的ではありますが、医療専門職の人々を実際に置き換えることにはまだ程遠いです。今日のロボティクスとソフトウェアは、主に医療従事者を置き換えるのではなく支援するために開発されています.
パイロット. パイロットの仕事が自動化から安全であるかどうかの問題は、難しいものです。一方では、軍隊は何年も前からドローンのような完全に自律的な航空機を使用しています。ただし、同様の技術を旅客機で使用すると、安全性の問題が生じます。自動運転車がまだすべてのバグを解決していない場合、航空会社が広範なテストの前に無人航空機が乗客を飛行させることは疑わしいです。一方、世界の配送会社は、自律ドローン技術を使用して貨物機を飛ばすことを検討しています。今のところ、航空会社のパイロットの仕事は安全です。しかし、貨物飛行機のパイロットの仕事-それほどではない.
警察官. 先に述べた警備隊員を考えると、警察官の仕事も自動化によって脅かされることは理にかなっています。そうではありません。役員の日々の職務には、AIが再現できない強力な意思決定と対人スキルが必要です。高度なAIシステムがロボット工学に組み込まれるまで、警察官の仕事は安全です.
先生. この時点で、他の人間の発達を管理する能力は、人為的に再現できるものではありません。これは、対人関係、人間の経験、および非厳格な判断に関する専門知識を必要とするため、高度な技術でさえ模倣する最も難しいタスクの1つと思われます-スキルAIシステムは、再現にさえ近づいていません.
ロボティクスエンジニア. これは言うまでもありません。その技術の設計者や技術者よりも技術の進歩から安全な仕事は何か?
ソフトウェアエンジニア. AIの分野で働くエンジニアは、彼らのために仕事を削減します。これらのシステムの開発には数十年かかる可能性が高く、これらのソフトウェアエンジニアは非常に人気があります。それは、すべてのIT担当者が安全であると言っているわけではありません。自律型サーバーとセルフプログラミングコンピューターはまだ開発段階ですが、多くのITプロフェッショナルが仕事の喪失を感じるまでにそう長くはかかりません。.
聖職者. 一人の人が自動化に決して負けない職業があれば、これはそれでしょう。ロボットが日曜日のミサや葬儀を行うことを本当に想像できますか?

上記の仕事に共通する特徴を特定してみることが重要です。最も危険なのは、退屈な、または反復的なタスクを必要とするもののようです。さらに、本質的に物理的な仕事の多くは、ロボット工学と自動化の影響を受けやすいようです。そして最後に、情報処理を扱うジョブも自動化の良い候補です.

対照的に、非常に創造的な仕事や強い対人スキルを必要とする仕事は、当面は安全な仕事のようです。これらの技術の進歩は猛烈なスピードで発展しているように見えるため、誰が未来がもたらすかを知りません。しかし、私たちの技術は急速に進化していますが、ソフトウェアまたはハードウェアが人的要因を完全に置き換えるには、もう数十年はかかりません。.

AI、ロボティクス、自動化の未来

ロボット工学とAIは、現在明らかになっている方法で既に現代社会に大きな影響を与えていますが、これらの技術はまだ初期段階にあることに注意することが重要です。彼らは私たちの労働力の自動化に貢献していますが、彼らはここからどこに向かっていますか？推測することしかできませんが、真実は現実よりもサイエンスフィクションのように見えるかもしれません.

ロボット工学はどこへ向かっているのか?

一部の人々が信じているかもしれないことに反して、ほとんどの工場の仕事はまだロボットによって達成することができません。工場内のロボットは、反復作業や肉体作業に非常に役立ちますが、より複雑な製造に必要な器用さと柔軟性に欠けています。現代のロボットは少し不格好であることがあり、時には、動作中に周囲にいることはあまり安全ではありません.

エンジニアがより良い設計を思いつくと、明日のロボットはより高度な器用さで物事を操作できるようになります。また、低レベルのAIを含むロボットソフトウェアの進歩により、ロボットはより良い判断と意思決定を行えるようになります。これらの予測された進歩が行われた場合、それは人間が作業するのがはるかに簡単な新世代のロボットを意味します。また、より多くのロボットと自動システムが工場のフロアやその他のポストに追加されることも意味します.

AIの次のステップ

私たちが知っているように、基本的な思考形式を模倣できるソフトウェアは、人工知能システムとして分類されます。 AIはしばらく存在しますが、過去に使用されたアルゴリズムは人間の心を模倣することができませんでした-これまで.

最近、ソフトウェアエンジニア、設計者、およびデータサイエンティストは、スキルを組み合わせて「ディープラーニング」と呼ばれるAIを開発するための新しい手法を考案しました。一言で言えば、ディープラーニング技術により、AIは、考えられるすべての決定を考慮しようとするアルゴリズムに頼るのではなく、いくつかの異なるデータソースから情報を引き出すことができます。言い換えれば、人間の心のように振る舞います。ディープラーニングにより、AIはコード化された指示に従うだけでなく、いくつかのデータベースの情報にアクセスし、独自の結論に達し、その誤りから学ぶことができます。.

AIは、ハードコーディングされたプログラムに依存して、無数の起こり得る状況を説明するという不可能なタスクを引き受けるので、それ自体を自由に把握できます。これは少しあいまいで、とてつもなく聞こえるかもしれません。膨大な量のデータが無数のデータストアに保持されているAIインターフェイスは、正確にどのように学習し、意思決定を行うことができますか？ビッグデータ技術なしでは不可能です.

ビッグデータとは、大量のデータセット（通常は数テラバイトのサイズ）を分析して、人間の買い物行動から天体観測までのすべての傾向とパターンを明らかにすることです。これは、安価なコモディティサーバーをクラスタ化して処理負荷を負担することで実現されます。現在、政府、科学研究、企業の世界でビッグデータシステムが使用されています-大量のデータが傾向とパターン分析を必要とする場所.

これがAIの方向です。伝えるにはまだ早すぎるかもしれませんが、ディープラーニングがAIシステムを人間のように思わせる鍵である場合、それは大規模なブレークスルーになります.

AIとロボティクスを組み合わせたパワー

最終的に、これらの2つの技術が今日よりもはるかに多くのことを行えるようになる日が来るでしょう。私たちの人体の器用さ、柔軟性、および動きの自由を備えた完全に自律的なロボットを実行する高度なAIソフトウェアを想像してください。次に、コンピューターの脳が考える速度と、ロボットの手足が持つ強さを想像してください。.

その日が来ると、伝統的な意味での仕事は、人間にとって新しい意味を持つようになります。これについて非常に悲観的な見方をしている人もいますが、それほど悪くはないかもしれません。アレクサンダー・グラハム・ベルが最初の電話を発明してからどのくらい技術が進歩したかを考えてください。また、今日のスマートフォンに到達するまでにどれくらい時間がかかったかを考えてください。多くの技術的進歩のように、それはかなり時間がかかり、社会に適応する時間を与えました.

未来のために自分を位置付ける

仕事が自動化によって脅かされている人と話せば、将来に対する不安や欲求不満を感じるでしょう。ただし、この方法である必要はありません。歴史を通じて、人々はイノベーションのために職を失いました。人間は回復力があり、常に適応する方法を見つけており、今日の労働者はスキルが必要な新しい分野を発見します.

AIまたはロボティクスの学位を取得できる場所?

AIまたはロボット工学の大学の学位を取得することが目標である場合、米国には多くの優れた学校があります。これらの大学の多くは、将来のロボット工学エンジニアとAI開発者の両方に対応する卓越したエンジニアリングおよびコンピューターサイエンス部門を持っています.

マサチューセッツ工科大学（MIT）、ジョージア工科大学、カリフォルニア大学バークレー校、スタンフォード大学などの大学には、ロボット工学とAI開発の優れたプログラムがいくつかあります。しかし、国内には他にも多くの素晴らしい学校があります-ここで言及するには多すぎます-同様のプログラムを持っています。また、AIやロボット工学の分野に応じて、各大学のさまざまな学科が提供しているものを調査する価値があります。.

たとえば、カリフォルニア大学バークレー校のRobotics and Intelligent Machines Labは、この技術をロボット工学に組み込むことができるように、動物の動きを再現することに焦点を当てています。ジョージア工科大学のロボティクスおよびインテリジェントマシン研究所では、ロボットメカニクス、人工知能、認知などの幅広いトピックに焦点を当てています。.

最後の言葉

テクノロジーは、好むと好まざるとにかかわらず変化しています。変更は避けられませんが、これは常に事実です。マシンまたはコンピューターシステムの潜在的な失業に直面することは、混乱を招く恐ろしいことです。しかし、あなたが正しい心の状態であなたの状況に近づくと、古いものに取って代わる新しい機会があることに気付くかもしれません.

変化と戦うことは逆効果であることを忘れないでください。結局のところ、それは何も解決しません。代わりに、この新しい技術的に高度な労働力にあなたが適合する場所を参照してください。自分のストックを取り、スキルを強化し、将来開かれる新しい雇用分野を活用できるように自分自身を配置します。幸運を.

あなたの仕事はテクノロジーの影響を受けていますか？もしそうなら、どのように状況に対処していますか?