Artificial Intelligence
AI と LLM が仕事の将来に与える影響
人工知能 (AI) は近年目覚ましい発展を遂げ、雇用の将来に対する興奮と懸念を引き起こしています。大規模言語モデル (LLM) はその最新の例です。これらの強力な AI のサブセットは、人間のような言語を理解して生成するために、大量のテキスト データでトレーニングされています。
によると、 LinkedInによるレポート, 世界中のメンバーの 55% が、AI の台頭により仕事にある程度の変化を経験する可能性があります。
AI と LLM が雇用市場をどのように破壊するかを知ることは、企業と従業員が変化に適応し、急速に成長するテクノロジー環境で競争力を維持するために重要です。
この記事では、AI が仕事に与える影響と、労働力の自動化がどのように雇用を破壊するかについて考察します。
大規模言語モデル: 雇用市場破壊の触媒
ゴールドマン・サックスによると、生成 AI、LLM は、間もなく 300 億人の雇用を破壊する可能性があります。彼らはまた、ビジネス ワークフローへの AI の統合により、労働力の 50% が職を失う危険にさらされていると予測しています。
LLM 以前は人間の作業者の唯一の領域と考えられていたタスクの自動化が進んでいます。たとえば、以前のやり取りの膨大なリポジトリでトレーニングされた LLM は、製品の問い合わせに答え、正確で有益な応答を生成できるようになりました。
これにより人間のスタッフの作業負荷が軽減され、より迅速な 24 時間年中無休の顧客サービスが可能になります。さらに、LLM は常に進化しており、顧客サービスを超えて、コンテンツ開発、翻訳、法律調査、ソフトウェア開発などのさまざまなアプリケーションで利用されています。
大規模言語モデルと生成 AI: 自動化
LLM と generative AI がますます普及しており、部分的な自動化や一部の労働者の潜在的な解雇につながる可能性がある一方で、他の労働者に機会が生まれる可能性があります。
1. ルーチンタスクの再構築
AI と LLM は、データ入力、予定のスケジュール設定、基本的なレポートの生成など、定義されたルールを使用した反復的なタスクの処理に優れています。
この自動化により、人間の労働者はより複雑なタスクに集中できるようになりますが、雇用の置き換えに関する懸念が生じます。 AI と LLM が日常業務を自動化できるようになるにつれて、人間による入力の需要が減少し、その結果、雇用の喪失が引き起こされます。ただし、人間による高度な監視と入力が必要なジョブは、影響が最も少なくなります。
2. 自動化のリスクにさらされている産業
製造や管理など、大量の定型業務が発生する部門は、最も影響を受けやすいです。 AI と LLM の自動化。 LLM は、データ入力や生産ラインのスケジューリングなどの業務を合理化する能力があるため、これらの分野の雇用にとってリスクとなります。
ゴールドマン・サックスのレポートによると、AI 自動化は効率と生産性を高めて労働力を変革すると同時に、何百万もの日常業務や手作業を高いリスクにさらすことになります。
3. 低スキルの雇用が失われる可能性
AI が低スキル労働者に与える影響は、今後さらに大きくなると予想されます。AI 主導の自動化はスキルに偏っているため、技術知識の少ない労働者が雇用を拡大することが難しくなっています。これは、自動化によって高スキル労働者と低スキル労働者の間の格差が広がるためです。
低スキル労働者は、質の高い教育、トレーニング、スキル再教育プログラムを通じてのみ仕事を維持できます。また、AI テクノロジーを使用する、より高賃金で高度なスキルを必要とする新しい仕事への移行が困難になる可能性もあります。
これは、 マッキンゼーの最新レポート は、低賃金労働者は転職が必要になる可能性が 14 倍高いと予測しています。スキルを向上させたり、AI と互換性のある新しい役割に移行したりしなければ、急速に進化する雇用市場から取り残されるリスクがあります。
4. プロセスの合理化における AI と LLM の役割
AI と LLM の採用の増加により、ビジネス環境に大きな変化が生じています。最近の ワーカートからのレポート は説得力のある統計を明らかにしています。運用チームは 28 年にプロセスの 2023% を自動化しました。
AI と LLM は、運用コストを削減し、自動化によってタスクを合理化し、サービス品質を向上させる革新的なツールです。
AI 時代の仕事の未来
AI の導入は避けられませんが、十分なリソースと十分なトレーニングがあれば、従業員は AI と LLM を使用して日常業務の生産性を向上させることができます。
例えば、 国家経済研究局 (NBER) は、生成 AI (GPT) ツールを使用するカスタマー サポート エージェントの生産性が約 14% 向上したと述べています。これは、人間と機械のコラボレーションの可能性を示しています。
AIが雇用市場を変えることは間違いありませんが、その統合は脅威ではなく機会として捉えるべきです。真の可能性は、人間の直感、創造性、共感力とAIの分析能力の融合にあります。
LLM と生成 AI の再スキル化
GPT はテキストと画像を生成できましたが、その後継となるものは次のようなものです。 GPT-4o、テキスト、オーディオ、画像、ビデオ形式にわたるコンテンツをシームレスに処理および生成します。
これは、新しいマルチモーダル LLM と AI テクノロジーが急速に進化していることを示しています。人工知能が仕事の将来に与える影響により、現代の組織と労働者の両方にとって再教育は生き残るために不可欠なものとなっています。重要なスキルには次のようなものがあります。
- エンジニアリングを促す： LLM は、出力をガイドするためにプロンプトに依存します。明確かつ簡潔なプロンプトを作成する方法を学ぶことは、彼らの真の可能性を発揮するための重要な要素となります。
- データの流暢性: データを操作して理解する能力は不可欠です。これには、LLM とのやり取りに影響を与えるデータの収集、分析、解釈が含まれます。
- AI リテラシー: これらの強力なツールを使用した効果的なコラボレーションとコミュニケーションには、AI の機能と制限を含む AI に関する基礎知識が不可欠です。
- 批判的思考と評価: LLMは素晴らしい成果をもたらすかもしれませんが、その成果を評価することは重要です。LLMの成果を評価、更新、分析することは不可欠です。
職場における AI の倫理的影響
職場での AI の存在にはメリットとデメリットがあり、それらすべてを慎重に検討する必要があります。もちろん、前者は生産性を向上させ、コストを削減します。ただし、有害に採用されると、悪影響が生じる可能性もあります。
より大きな物語の一部として必要な倫理的考慮事項をいくつか示します。
- アルゴリズムのバイアスと公平性: AI アルゴリズムには、トレーニングの対象となるデータに含まれるバイアスが強化される可能性があり、その結果、不公平な採用決定が行われる可能性があります。
- 従業員のプライバシー: AI は膨大な従業員データに依存しているため、この情報が悪用される可能性があり、失業につながる可能性があるとの懸念が生じています。
- 不平等： ワークフローにおけるAIの活用増加は、不平等やアクセスの困難といった課題をもたらします。スキルアップやリスキリングプログラムなどの取り組みは、組織全体の従業員に対するAIの悪影響を軽減するのに役立ちます。
AI と LLM の統合の結果、職場のパラダイムは変化しています。これは今後の仕事やキャリアに大きな影響を与えるでしょう。
AI とデータ サイエンスに関するさらなるリソースと洞察については、次のサイトをご覧ください。 ユナイトアイ.
