私は最近、Dying Careersについての記事を書きましたが、私が言及したキャリアは ではないと言って、多くの人が憤慨しました。 消える。私の目標は、新しい仕事の世界に参加するには、一部である必要があることを説明することでした。 仕事の新しい世界の。スマートコンピュータの出現はここにとどまり、あなたのキャリアの多くに取って代わるでしょう。
砂に頭を隠しても、仕事を続けるのに役立ちません。起きろ。 Google、Amazon、Apple、Microsoftは、AI製品とサービスに数十億ドルを費やしています。 MITだけでも、米国政府がAIの研究開発に注いでいる数十億に言及するのではなく、AIに焦点を当てた、コンピューティング専用の新しい大学に10億ドルを費やしています。
AIの未来についての否定論者–AIの影響を受けていない主要な現代産業について教えてください。それが私のポイントでした。この新しい世界とそれが要求するスキルに適応しなければ、取り残されてしまいます。
ビニールレコード、ビデオカセット、プリンセスフォン、タイプライターを使い続けることはできますが、自分のキャリアでテクノロジーの開発を無視すると、Netflixを待っていたBlockbusterの営業担当者と同じように仕事ができなくなる可能性があります。失敗する。
消える仕事は特徴を共有しているようです。反復的なスキルを伴う製品やサービスを提供し、自動化が簡単で、需要に応じて変動する傾向があります（オンデマンドの本の作成や、小売業者が望まないその他の製品など）。在庫を運ぶ）。
好むと好まざるとにかかわらず、AI（人工知能）はここにとどまり、毎日量子（しゃれは意図されていません）の飛躍を遂げています。 AIは基本的に、人間が示す自然な知能とは対照的に、機械が示す知能です。アプリケーションには、Web検索（Google）が含まれます。レコメンデーションシステム（YouTube、Amazon、Netflix）;人間のスピーチを理解する（SiriとAlexa）;自動運転車（TeslaおよびPony.ai）;戦略ゲーム（チェスやレーシングカーのゲーム）でも競います。 AIマシンはお互いから学ぶことさえでき、人間よりもはるかに優れたものを見て検出することができます。
危険にさらされている可能性のあるいくつかのキャリアを見てみましょう。 AIができることとできないこと、そして避けられない事態に備える方法についてもう少し詳しく見ていきましょう。
AIはデータを検索し、血圧、心拍数、BMI（身長/体重、CTスキャン、EKG、血液検査など）などの過去および現在の診断テストを入力できます。しかし、AI対応デバイスが遺伝的履歴を利用できるとしたらどうでしょうか。デジタル計測器が必要なすべてのテストを評価して注文できるとしたらどうでしょうか。そして、同じ症状を持つ他のすべての人々のデータを瞬時にグローバルに検索しますか？次に、治療に使用されたプロトコルとその結果がわかるとしたらどうでしょうか。
病気をより迅速に診断し、治療法を見つけ、薬や他の治療法を推奨し、仮想看護師が患者を監視することができます。これはすべて、ビッグデータの収集と普及によって行うことができます。好むと好まざるとにかかわらず、それが医学の未来です。 AIは、複数のソースから収集された患者データを収集して分析できるようになります。これらのデータコレクターは、フィットネストラッカー、在宅モニター、および実施されたテストからのデータを混合することもできます。誰もそれをすることはできません。そして、特定の医師の必要性さえなくなるかもしれません。たとえば、放射線科医、病理学者、心臓病専門医によって行われる作業の多くは、まもなく機械に置き換えられる可能性があると考えられます。
これまでのところ、AIができないことは、患者の心理状態を読み取り、テストを超えて確認することです。神経学には、たとえば、患者と医師の高度な相互作用と批判的思考を必要とする医学的状況もあります。自分の人生の課題を解釈するためのロボットの入力だけで満足できるかどうかはわかりません。医者はまだ必要ですか？私はイエスと思う。しかし、すべての場合ではありません。良い面として、AIは医療を大衆にとってより利用しやすいものにするでしょう。
あなたが医療を受けている場合、あなたは何ができますか？ コンピューターに精通する。つまり、AI診断ツール、共有研究、ビッグデータ、遠隔医療などのトレンドを先取りする必要があります。医学部はこの傾向を認識しており、カリキュラムの一部をテクノロジーに集中させています。実際、マウントサイナイ医科大学は現在、新しい博士号を取得しています。 AIと医学における新興技術への集中。
自動運転車は、2020年代後半までに一部の場所で市販され、合法になる可能性があると考えられています。初期費用はおそらく高くなるでしょう。ほとんどのイノベーションと同様に、初期の製品は高価ですが、受け入れと製造のコストが下がると、値札も下がります。最初の電子計算機、Bowmar Brainを覚えていますか？それが革命的な新製品であったとき、それはもともと1971年に245ドル（今日ではほぼ1,700ドルに相当）で販売されました。 10年以内に、同様の計算機が10ドルで販売されました。
あなたが運転手なら、何ができますか？ ジョブも自動化されて作成されます。自動化のためのツールを構築および保守するためのスキルを学ぶことができます。
米国はロボットに6000万人以上の仕事を失い、AIはさらに何百万人もかかると予測されています。世界経済フォーラム（WEF）は、AIが既存の人間の仕事の大部分を置き換える可能性があることを示しています。うつ病？続きを読む：データによると、自動化が進むことで、米国では7300万人もの雇用が失われる可能性があります。
あなたが工場労働者の場合、あなたは何ができますか？ アップスキル。 繰り返しになりますが、これらのロボットを構築および保守するために必要なスキルを学びます。工学は需要の多い素晴らしい分野です。不平を言うのではなく、再訓練を検討してください。多くの企業は、新しいスキルを再訓練するために労働者にお金を払うでしょう。ソフトウェア会社のElementAIは、2019年に約144,000のAI関連の求人があったと推定しましたが、仕事を求めているのは約26,000の開発者とスペシャリストだけです。 Retrain.aiという会社があります。「…AIと機械学習を使用して、政府や組織が将来の仕事のために人材を再訓練してスキルアップし、多様性イニシアチブを可能にし、従業員や求職者がキャリアを管理できるように支援します。」
町の図書館が追いついて、進化し、新しいデジタル時代への道を先導しなければ、それは死ぬために取り残されるでしょう。デューイ十進法は遺物であり、カーディガンのセーターに革の肘のパッチが付いた素晴らしい司書もそうです。グーグルはインクと紙で覆われた彼らの王国に食い込んだ。
図書館の専門家の場合、何ができますか？ 図書館の役割を再発明する必要があります。あなたが図書館学を勉強している人で、カリキュラムが再設計されていない場合は…実行してください。図書館は多額の公的資金を受けているため、「公共サービス」プロバイダーと見なす必要があります。どういう意味ですか？彼らはコミュニティで壊れているもののいくつかを修正することができます。現在、教育のための幅広いデジタルアクセスやコミュニティの集まりの場所は、すべての人が利用できるわけではありません。図書館は、研究、家族向けエンターテインメント、イノベーションへのアクセスという新しいデジタル世界で最高のものを提供する、インクルージョンとテクノロジーの新しいコミュニティセンターでなければなりません。私は彼らが修復機関に変身しなければならないと言っているのですか？はい。
厄介なもの。ですから、あなたが仕事で（文字通りまたは比喩的に）手を汚すなら、あなたの仕事の安全は安全だと思います—今のところ。いくつかの厄介な仕事：
AIは多くの業界で使用されており、実際、ロボットはレンガを敷設することさえできます。建築計画はAIによって作成されています。しかし、今のところ、配管や電気工事の面倒で実践的な作業は、依然として人間が行う必要があります。詰まったトイレに金属製の腕を突き刺そうとするボットに会ったことはありませんが、友好的な配管工に頼ることはできます。
散らかっていると言えば。 AIは、コンピューターシステムを介して車の問題を診断でき、解決策を推奨することもあります。しかし今のところ、人間は袖をまくり上げ、その車の下を這い回り、そのシャーシやパンクしたタイヤを修理する必要があります。
AIがこの役割に踏み込むことは想定していません。機械は墓を掘ることはできますが、家族を慰めることはできません。
機能不全の家族生活についてロボットに話すのは本当に奇妙に思えます。さらに悪いことに、彼らのアドバイスに耳を傾けてください。
ロボットは髪を染めたり切ったり、美容師の話をしたりすることはできません。今のところ、機械でおしゃべりをすることを考えるのは気味が悪いです（彼らが汚れを落とすことができない限り）。
調査とケースの準備は現在AIによってますます行われているため、必要な弁護士の数を減らすことができます。そうは言っても、法廷であなたを主張するロボットを想像するのは難しいです。ただし、デジタルの世界と競争することになるため、この分野の管理部分には近づかないようにすることをお勧めします。
「未来を予測する最良の方法はそれを作成することです」ということわざを覚えておいてください。
