技術が進歩するにつれて、実際の職業も進歩します。 近年、ニューラル ネットワークと機械学習の分野で大きなブレークスルーがありました。 のようなツール AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 および DALL-E は、すでにその機能に驚くべきものを備えており、さまざまな分野で使用されています。 TNWがインタビューしました AI の専門家は、言語と生成モデルが将来の仕事にどのような影響を与えるかを調べます。
AI は私たちの仕事を変更したり盗んだりする可能性があるため、私たちを怖がらせます。 でも本当にこうなるの？
ChatGPT や同様のチャットボットですが、一般的に人工知能は、情報へのアクセスを容易にし、新しいアイデアの探求にも役立ちます。 彼らのテキストは論理的に定式化されていることが多く、生成に数分しかかかりません。 したがって、私たちが好むプログラミング言語でエッセイ、カリキュラム、広告スローガン、さらにはコードを作成することも可能です。 しかし、その結果は人間の仕事と同じくらい優れているでしょうか?
最良の結果を得るには、AI にわかりやすく明確な指示を書く人の創造性も必要になります。 しかし、テネシー大学の研究者である Lynn Parker 氏によると、仮想アシスタントに頼りすぎると、長期的には重要なスキル、つまり自分の考えと一致する文章を書く能力の喪失を早める可能性があるとのことです。 したがって、教育機関でニューラルネットワークを使用するためのルールを導入して、トレーニングの効果を低下させず、効果を高める必要があります。
人工知能が基本的に気にしない剽窃の問題もあります
専門家は、著作権で保護されたコンテンツを AI のトレーニング マテリアルとして使用する問題についても懸念しています。 これは、画像を生成するツールに当てはまりますが、エッセイ/記事に「スロー」された引用やテキストの断片も除外しません。 研究で判明したように、ChatGPT に適用された人工知能は、他の人の作品の盗作を作成することができます。 あなたの作品はオリジナルと見なすことができますか、それとも既存の作品からのみインスパイアされたと見なすことができますか? この件に関してはまだ論争があります。
間違い: AI は完全ではない （まだ）
より深刻な問題は、人工知能のエラーです。 コロラド大学のコンピューター サイエンスの Daniel Akuna 教授は、ChatGPT で次の例を挙げています。 そのため、ニューラル ネットワーク製品には重要な分析と修正が必要です。 別のケースでは、Meta 社は、科学テキストを作成する Galactica チャットボット プロジェクトを閉鎖しました。 人工知能は、説得力があると思われる誤った事実を思いついたことが判明しました。 アルゴリズムも歪んでいます。 常に客観的ではないデータから学習するため、これを回避するのは困難です。 ChatGPT の作成者は、ニューラル ネットワークがデリケートなトピックについて話さないようにする制限メカニズムを開発しました。 しかし、それらはしばしばユーザーによってバイパスされます。
ただし、これらの問題を解消するためのオプションがあると専門家は確信しています。 時間の経過とともに、言語モデルは情報自体の正確性を検証する方法を学習します。これは、情報をナレッジ ベースと比較し、高度な剽窃検出ツールを使用してテキストを実行することによって行われます。 ただし、提供された情報を批判的に評価することをお勧めします。
では、AI は私たちの仕事を奪うのでしょうか?
どうやら、少なくとも現時点ではそうではありません。 一部の分野で人間のスキルが引き続き求められている場合、他の分野では、タスクを人工知能に任せた方がよい場合があります。 たとえば、本のイラストを描く場合は、正しいクエリとタグを見つけてください。 平均的な読者は違いに気付かないでしょう。 しかし、ここでの状況は思ったよりも複雑です。人工知能はどこまで暖かさと共感を取り戻すことができるのでしょうか?
シンプルで標準的なテキストを書くことに関連する職業では、ChatGPT のようなボットが役に立ちます。 しかし、ここでも、有能な要求とさらなる変更を策定する人が必要です。 AI は何が読み取られたかを理解し、虚偽の情報と真の情報を区別することができないことに留意することが重要です。 したがって、結果の品質はさまざまであり、手作業による改良が不可欠です。
確かなことは、新しい職業も生まれるということです。 たとえば、高度に専門化されたシナリオの言語モデルを構成する技術専門家。 研究者たちは、本質的に、人工知能アシスタントを私たちの事業に統合することで、人々が世界とやり取りする方法を変えるエキサイティングな機会をもたらすと結論付けています. しかし、彼らは労働者に取って代わることはありません。
