『2025年までに、ChatGPTは数億のホワイトカラーの仕事を不安定にする』
起業家がAIを利用して生産性を10倍に上げている方法を紹介します。また、中国がどのようにAIを使用しているかについても説明します。
公開日:2023年5月14日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
2025年、ChatGPTは数億人のホワイトカラーの仕事を不安定にする。
ソロプレナーがAIを使って生産性を10倍にしている方法を紹介します。
つまり、中国はこうやってAIを使うらしい。
このAIツールは、チームのSlackに取って代わろうとしている。
このロボットは60のタスクを60秒でこなした。
AIを使った何百もの技術職への応募方法を紹介します。
ウォーレン・バフェットは、AGIを原子爆弾に例えました。
2025年までに、ChatGPTは数億のホワイトカラーの仕事を不安定にする。
高学歴の人たちの大量失業を意味する可能性もある。
歴史的に、オートメーションは低賃金労働者にマイナスの影響を与えてきました。
ロボットから電話応対システムまで、テクノロジーは工場労働者や受付嬢などを単純に置き換えてしまった。
しかし、ChatGPTやその他の生成型AIは、知識労働者やクリエイターを混乱させるだろう。
OpenAIとUPennのオープンリサーチの調査によると、最も影響を受ける仕事は、高賃金のライティング、プログラミング、情報処理、大卒以上の学歴を必要とする、ルーチンワーク、反復的な仕事であるとのことです。
学士号、修士号、専門職学位を持つ個人は、より露出度が高い。
別の研究では、生成AIの進歩に最もさらされる職業を特定しています。
言語モデルと画像モデルの両方が上位に挙げられています。
AIの言語モデリングスキルに最もさらされる職業は、中等教育後の教師、社会学者、政治学者、人事専門家、仲裁者、調停者、和合者である。
文字通り、ランクインした1位はテレマーケターです。
もうそんなものは必要ない。
AIの画像生成スキルに最もさらされる職業のトップは、インテリアデザイナー、建築家、化学エンジニア、アートディレクター、映画・映像編集者です。
生成AIへの露出は、75,000ドル以上の給与で最も高い。
言語モデルへの露出は、より高い教育レベルを必要とする職業で最も高い。
画像モデルや言語モデルへの露出は、より創造的な職業で最も高くなる。
LLMが実際の仕事に影響を与えるには何年もかかると指摘する有力な思想家もいるが、LLMはすでに大企業の採用決定に影響を及ぼしている。
AIを搭載したツールやワークフローは、将来の人員増加を遅らせたり、止めたりするだろう。
テック大手は数千人の雇用を削減するだけでなく、絶滅させようとしている。
ロイター通信によると、IBMは採用を一時停止し、7,800人の雇用をAIに置き換える計画だ。
Dropboxは約500人の従業員をレイオフしている。
BuzzFeedはAIを活用した大きな改革を行っている。
中国のBlueFocusは、外部のコピーライターやグラフィックデザイナーをジェネレーティブAIに置き換えている。
アマゾンは、ChatGPTがAWSのカスタマーサポートの質問に非常に優れていることを発見しました。
次のステップは明らかで、企業は機械を人の代わりにできるようになれば、そうする。
そこで、もしあなたがこれを心配しているなら、キャリアを崩壊させるAIにどう対応するか、13のヒントがあります。
だから、今すぐビデオを止めて、これらをすべて読んでください。
ソロプレナーたちがAIを使って生産性を10倍にしている方法を紹介します。
まず1つ目は、AIによるソーシャルメディアの自動化で、AIツールを活用して投稿のスケジュールを立てたり、複数のプラットフォームでソーシャルメディアのコンテンツを分析し、メッセージやビジュアルをターゲットに合わせ、エンゲージメントを最適化することができます。
例えば、Casper AIを使って自動化することで、第二言語でコンテンツを作成することができます。
さて、AIを活用したメールマーケティングはどうでしょう?
AIが作成した件名、パーソナライズされたコンテンツ、最適な送信時間などを使って、メールキャンペーンを自動化することができますね。
開封率、クリックスルー率、コンバージョンを分析して、メールマーケティング戦略に磨きをかけるのはどうでしょう。
次に、連絡先や文書の分析におけるAIはどうでしょうか。
契約書や提案書などの文書の分析から、重要な情報を自動的に抽出し、異常や潜在的なリスクを検知し、改善策を提案します。
次の1つは、競合分析。
AIを活用した競合分析、市場インサイトで競合を出し抜き、トレンドを見極め、チャンスを掴み、時代の先端を行くことができる。
次はカスタマーサポート。 AIチャットボットで24時間365日のサポートとパーソナライズされたインタラクションで、カスタマーエクスペリエンスを強化することができます。
お客様の満足度を高め、リピートしてもらえるようにしましょう。
だから、あなたはリラックスできるのです。
次は、SEO 2.0です。
1日あたり何十億もの検索が行われ、ウェブサイトへの無料トラフィックがアップしています。
ソロプレナーは、SEO 2.1の上にビジネスを構築することになるでしょう。
個人的に好きなAIを使った生産性ハックを下にコメントしてください。
中国はこうやってAIを使うらしい。
これは中国が持っているようなシステムだ。
とても危険なものです。
中国が学校でどのようにAIを使っているかを示すビデオです。
誰かが注意を払っていないことを正確に知ることができます。
このヘッドバンドは、各生徒の集中力を測定します。
そして、その情報は教師のコンピューターや保護者に直接送られる。
教室には、生徒の健康状態や集中力を分析するロボットがある。
生徒たちは、居場所を追跡するチップのついた制服を着ています。
授業中に生徒が携帯電話をチェックしたり、あくびをしたりする頻度を監視する監視カメラも設置されている。
しかし、学校側は、世界最大級のAI教育の実験に子供を参加させるのに、保護者の同意を得るのは難しいことではないと言います。
生徒の成績は、強力なアルゴリズムに送られながら、誰のものにもなるのです。
[音楽] おっと、殺されるぞ。
そんな世界には入りたくありません。
このAIツールは、チーム用のSlackに取って代わるものです。
Threads(スレッズ)と呼ばれています。
ご覧のように、右下をクリックすると、どのチャット項目でもプロンプトを出すことができます。
ご覧のように、新しいアクションを作成したり、メッセージをまとめたり、事後処理をしたりすることができます。
そして、それをクリックすると、すべてのテキストを分析します。
ご覧のように、アクションの実行をクリックすれば、根本的な原因、解決策、タイムラインなどのスレッドを書き始めることができるのです。
ここで、2つ目は、テキストが大量にあり、とても追いつかない場合、欲しい情報のTL;DR要約を行うことができるようになったことです。
そのうえで、あなたやチームが行うべきアクションアイテムが表示されます。
3つ目は、プラットフォーム上で直接通話ができるようになったことです。
ボイスチャットの録音が終わったら、「サマリー作成」ボタンをクリックします。
そうすれば、会話全体にTL;DRとアクションアイテムが表示されます。
最後に、この機能で素晴らしいのは、チャットで使用するプロンプトを無限にカスタマイズして作成できることです。
例えば、ここで彼はチーム全員の視点を個別に得たいと考えています。
そうすると、その通りになります。
コミュニティでは、すでにカスタムプロンプトが作られています。
もしこれを始めたいのであれば、threads.comにアクセスして、早期アクセスをしてみてください。
このロボットは60個のタスクを60秒でこなしました。
ご覧のように、ロボットはこのような姿をしています。
このロボットは、キュウリを切る、ボトルに入れる、ジャケットのジッパーを閉める、血圧を測る、熱収縮をかける、冷蔵庫に衝撃を与える、服を動かす、ホワイトボードを消す、コーヒーを扱う、掃除と接着剤を塗る、タマネギを切る、小瓶を開ける、カトラリーを分類する、フードサービスや郵便物を掃除する、ポリ袋を封をする、などなど、これからもっと多くのことができます。
トルティーヤチップスを箱詰めする、ボトルを作る、バルブを回す、バーコードをスキャンする、鏡をスプレーする、レンチを調整する、出発する、ツリーの飾り付けをする。
パズルをする、箱詰めをする、これらのことをすべてする、すぐにたくさん出てくるんです。
そして私には、ある意味、本当に家庭的なタイプのロボットだと感じられるのです。
そんなことをやっているうちに、なんだか妙に親近感が湧いてきたんです。
リングワイヤーを解決しました。 これは、障害を持つ人や家の中で助けを必要とする人にとって、大きな意味を持つでしょう。
あとは、世界を征服しないように、歩き始めるように仕向けるだけです。
これはかなり重要なことです。
AIを使って何百もの技術職の求人に応募する方法を紹介します。AIは応募に関する2つの本当に煩わしい部分を自動化することができます。
1つ目は、何百もの求人をリサーチしてフィルタリングすること、2つ目は、カバーレターやレジュメをカスタマイズすることです。
見ての通り、これはllmsで効率化することができます。
これは、シンプルなllmチェーンやエージェントのどちらでも可能です。
下手な求人情報を読んで人生の数ヶ月を無駄にするのではなく、雇用者側の立場に立って考えてみましょう。
AIエージェントが求人情報を読み、悪いものをフィルタリングし、応募書類を提出するのです。
応募先を決めるのはあなた自身ですが、AIを使った事前審査に過ぎないのです。
このサービスはまもなく開始される予定です。
アーリーアクセスを希望する場合は、返信してください。
NextWord DevをTwitterでチェックする。
このAIツールは、あなたの音声をあらゆる言語にダビングすることができます。
こんにちは、私の名前はマルガリータ、YouTubeチャンネルを持っています。
うまくいっているようですが、なぜでしょう?
私はすべての正しいことをやっているようです。
タイトル、サムネイル、説明、タグなど、動画を最適化しています。
ソーシャルメディアでコンテンツを共有し、視聴者と関わっている。
でも、それでも、十分な広告収入を得たり、チャンネルを素早く成長させたりするのは、とても難しいことなんです。
私の解決策は、より多くの視聴者にアプローチすることです。
でも、どうやって?
ブランドとの契約、完了。
他言語の字幕をつける。
スペイン語のボイスオーバー・アーティストを雇うことも考えた。
でも、手っ取り早く、簡単で、リーズナブルなものがいいんです。
Hola Chicos!
まあ、簡単でしたね。
紙コップがあれば、私と同じような声でビデオをスペイン語に翻訳することができるのです。
スカイニュースの事例ですが、オリジナルの動画が320万回再生され、それをスペイン語に翻訳したところ210万回再生されたそうです。
彼らはメディア企業、企業向けeラーニング、コンテンツクリエイターを狙っているのです。
これを見てください。
これらのデザインは、かつてインド全土で流行したものです。
英語のオブリガン。
リアルに聞こえますね。
つまり、これは大きなチャンスなのです。
オープンソースのLLMエコシステムは、カンブリア紀の爆発に近いものがある。
まず、llmのベースモデルは、非常に高価なままです。
スーパーコンピュータに数ヶ月かかると思えばいい。
第二に、LMSの微調整は、驚くほどうまくいくread-sent-p-ft技術によって、非常に安価で効果的であることが判明しています。
第三に、したがって、広い範囲と多くの実験を必要とするカンブリア爆発は、2.によってかなり扱いやすくなっています。
ただし、1.の条件付きで。
1番の事実上のOGリリースとしては、llmベースモデル、ですね、Facebookの(すみません、Metaの)LLaMAのリリースがありました。
7Bから65Bまで、非常によくできた高品質なシリーズで、いい感じに長く鍛えられたモデルです。
正しくは、チンチラの罠を無視して、LLaMAのウェイトは研究用で、フォーラムの後ろにロックされているが、あちこちで厄介なリークもされている。
ちょっと面倒なんです。
5では、利用可能で許可された1と2がないため、完全に進めることができません。
そこで、LLaMAという旗印のもと、1に関する多くの取り組みが行われていますが、実際にはオープンで、例もあります。
TogetherCompute、Mosaic、L-Matchingの現在のモデル、最小の7B LLaMAモデルの性能、そしてStabilityAIを含むこれらのものをここでも紹介しています。
今のところ近くは、順調に進んでいる。
OpenAIとGoogleにモードがない話についても、結論は納得できない、オープンソースコミュニティにエールを送るとコメントしています。
ChatGPT しかし、結論は、クローズドソースはまだいいとして、やりすぎている。
このAIは、全建築家の90%よりも優れていて速い。
見てください、AIがあなたの代わりに間取り図を作ってくれています。
Finch 3Dを使えば、カーボンフットプリントを計算できますし、実際に好きな建築物をレンダリングすることもできます。
また、私の旅のドリーの安定した拡散を利用して、あなたのためにデザインしたり、ドキュメントを作成したりすることもできます。
AIツールの上に、これでもかというほど細かい作業が行われているのです。
例えば、何?
建設準備中?
それはワイルドだ!
アップルがAIをどう考えているのか、みんな気になっていたんです。
バーチャルリアリティ、電気自動車......未来のテクノロジーに関する話題は尽きません。
見出しを見続けています。
アップルが最も関心を寄せているのは何でしょうか?
そうですね、それは私たちも少しは隠しておかなければならないことで、あまり多くを語りたくないのです。
しかし、私たちは拡張現実に非常に力を入れています。
人工知能にも力を入れています。
人工知能にも力を入れていますし、自動運転にも力を入れています。
これらすべてがコアテクノロジーであり、私たちはそれらをさまざまな方法で使っていくつもりです。
アップルには、次の大きなものを生み出す何かがあるのでしょうか?
もちろん、Appleは常に次の大きな何かを持っています。
幸いなことに、私たちは現在の大きなものであるものをたくさん持っています。
もちろん、Appleの新しいVR・ARヘッドセットの大きな噂はあります。
しかし、AIに関しては、アップルはまだ何も言っていない。
アシュトン・カッチャーはAIファンドのために2億4300万ドルを調達し、本当に基礎的なモデルにフォーカスしています。
それが今回の発表で私の目に飛び込んできたことです。
多くの人がそこに活路を見出そうとしていたのです。
なぜ?
なぜ、そこに集中するのか?
そこで、複数のビークルを用意しました。
中核となるのは、アプリケーション層に焦点を当てたものです。
そこでは、これまで不可能だったビジネスモデルが解放され、絶対的なイノベーションのブームが起こるはずです。
しかし、私たちのコアとなるAIファンドは、GPTが発足した11月にも紹介しましたが、私たちは過去7年間、AIに投資してきました。
アプリケーションベースの狭いAI企業にも何社か投資しています。
しかし、GPTが立ち上げられたのを見て、これは絶対的なブレークスルーであり、こうした基礎的なモデルが、テクノロジーの次の絶対的な変革の下支えとなることを理解しました。
ウォーレン・バフェット氏は、AGIを原子爆弾に例えました。
AIには、そこまで無条件にG状態に取って代わるものはないでしょう。
驚くべきことをやってのける。
ビル・ゲイツは私を最新版から連れ出してくれました。最新版ではないかもしれませんが、私が扱えるかもしれないと思ったもので、私を急がせるという点では注意しなければなりませんが、そうではありませんでした。
そうでなかったのは、驚くべきことですが、ジョークを言うことができなかったのです。
ビルは、前もってそのことを教えてくれて、準備してくれたんですが、それがなかったんです。
でも、法律上の意見をすべてチェックするとか、太古の昔からとか、サイダーを排除するとか、いろいろなことができるんですよ。
そして、何かがあらゆることをすることができる。
もしあなたが中国のBYUの工場に行ったら、信じられない速さでロボット工学が入っていくのを見るんじゃないかと、ちょっと心配になります。
だから、世界ではもっと多くのロボティクスが見られるようになるでしょう。
私は個人的には、人工知能の誇大広告には懐疑的です。
昔ながらの知能がうまく機能するのだと思います。
今日はここまでです。
引き続きご覧いただくか、コメントで愛を育んでください。
どちらを選んでも、きっと楽しいはずです。