MITの最新報告によると、AIが近い将来に仕事を奪うことはないとされています。現在のAIシステムのコストが高く、多くの仕事がAIに置き換えられる状況にはないことが明らかにされました。コストは徐々に下がっていますが、広範囲の導入には数十年かかる可能性があると予測されています。AI導入には企業特性への適応やカスタマイズが必要であり、社会的受容性も導入の障害となる場合があります。しかし、約60%の仕事がAIの影響を受けると予測されており、その影響は仕事の需要の減少だけでなく、生活の向上にもつながる可能性があります。研究者たちはAIのコスト削減に取り組んでおり、将来的にはコストがほぼゼロになると見込まれています。結論として、AIは経済や生活の向上に貢献する可能性がありますが、導入にあたってはコストや社会的受容性などの課題が存在します。
公開日:2024年2月4日
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AIがあなたの仕事をすぐに奪わないという、最近のMITの報告書がありました。
もちろん、MITはアメリカで評価の高い大学なので、彼らの報告書や研究はAIの分野において非常に重要だと思いました。
この記事を見て、報告書が何を言っているのか、そして多くの人々がAIと仕事の未来を考える際に考慮されていないいくつかの要素について見ていきます。
この記事はフォーブスに掲載されており、MITの研究者たちはAIがすぐに仕事を奪わないと明言しています。
この記事では、彼らが具体的になぜそう言っているのかを詳しく解説しています。彼らが示す理由は非常に興味深いものであり、本当に良い点を挙げていますが、この論文では議論されていない要素もあり、いくつかの部分はあまり多くをカバーしていないと主張できますが、それでも非常に良い研究です。なぜなら、AIのイノベーションが現在多くの仕事が消えることを意味しないことを示しているからです。
この研究の主なポイントは、AIシステムのコストについて話しているということです。
AIシステムとは、大規模言語モデルやビジョンベースのシステム、ロボットなどを指すことがありますので、それを念頭に置いてください。
AIシステムという言葉を使う際には、それを考慮してください。
ここで言っているのは、これらの欠点を解消し、彼らが「最初のエンドツーエンドのAI自動化モデル」と呼ぶものを構築するために、AIシステムのコスト見積もりに焦点を当てているということです。
MITの研究者たちは、AIシステムのコスト見積もりがより具体化されているビジョン関連のタスクに焦点を当てています。
このモデルは、関連する労働者の調査に基づいてタスクに必要な熟練度のレベルを評価し、その熟練度を人間の労働者またはAIシステムを使って達成するためのコスト、それらのAIシステムの開発には非常に高額な費用がかかること、そして企業が特定のタスクにAIを採用するかどうかの経済的な意思決定を評価します。
ここで言っているのは、AIシステムは安く運用できないということです。
現在の状態では、GPT-4を振り返ると、GPT-4は現在、3時間ごとに70件のメッセージ、またはAPIによっては3時間ごとに約40件のメッセージしか処理できないという制限があります。
そして、彼らはこのことがかなり高価であると指摘しています。
そしてもちろん、その高価さ、計算上の高コストさから、現在の状態では人々がAIに置き換えられることはあまり現実的ではないということを意味しています。
彼らは、この論文でいくつかの例を挙げて、これは実現可能ではないと言っています。
ここでは、彼らが話している他のポイントもあります。
したがって、MITの研究者たちは、新しく改良されたモデルを使用すると、AIコンピュータビジョンにさらされた労働者の補償のうち、企業にとってコスト効果があるのはわずか23%だと述べています。これは、AIシステムの大きな前払いコストによるものであり、AI開発のコストを下げるか、AI展開のコストを増やすことによって、AIをサービスプラットフォームとして使用することで、これらのコストを下げることができます。
しかし、コストが年間20%ずつ急速に減少しても、コンピュータビジョンのタスクが企業にとって経済的に効率的になるには数十年かかると彼らは述べています。
つまり、彼らがここで述べていることは、私たちが見てきたものに基づいてかなり真実だということです。
覚えている人がいましたが、彼らはGPT-4ビジョンAPIを使用していました。
本質的には、それが何であるかを知らない場合、それは本質的には画像を持つChatGPTですが、かなり高価でした。
覚えている限り、彼らはたった1時間でかなりの請求額を蓄積しました。
これは経済的には実現可能ではありませんでしたが、本当に本当に安い場合は実現可能でした。
しかし、年間20%ずつ減少しても、数十年かかると述べています。
私は、コストが年間20%ずつ減少することが、彼らが言っているよりもはるかに早く起こると思います。なぜなら、AIの開発が急速に進んでいるからです。
そして、私はそれが本当にそうなのかわからないんです。なぜなら、AIの開発が急速に、急速に進んでいるからです。
彼らが数十年かかると言うのは、他のAIのものと比べてどのタイムラインに位置するのかよくわかりません。なぜなら、例えば、レイ・カーツワイルが実際に2040年ごろにシンギュラリティが訪れると予測したことを考えると。
したがって、それを考慮に入れると、彼らが数十年かかると言っているのはどういう意味なのかよくわかりません。数十年とは、本当に長い時間のことを指します。
それが言われているのに、何十年もかかると言っているのはどういう意味なのか、私にはわかりません。
だから、彼らがいくつかの研究の一部を見ているのかもしれないと提案しています。私たちが考慮していないかもしれません。
さらに、MITの研究者たちは、彼らの結果が生成的AIや言語関連のタスクの自動化にも適用されると主張しています。
AIの展開のすべての領域は、企業固有の特性に適応するために微調整やカスタマイズが必要であり、迅速な採用のための重要なコスト要因と障害です。
正直に言いますが、これは非常に良いポイントです。
ここでは2つのことを考慮する必要があります。なぜなら、GPT-4がリリースされ、OpenAIがカスタムファインチューンモデルについて話したとき、実際には会社の場合、カスタムチューニングされたモデルを入手したい場合、例えば、モデルのファインチューニングについて話しているわけではなく、単純なバージョンではなく、会社向けに完全なものを構築することを話していました。
これは本当かどうかはわかりませんが、噂では100万ドルから始まると言われています。かなり狂った話ですね。
しかし、私は大企業の中には簡単にその金額を支払える企業もあると思います。
しかし、私たちはデータを使ってモデルをトレーニングすることがますます簡単になっていることを見てきました。もちろん、覚えているかもしれませんが、最近リリースされたものもありました。
そしてもちろん、それがGPTストアです。
つまり、覚えているかもしれませんが、これはGPTストアというものがリリースされたということです。
そして、これによって、AIを簡単に使う方法があると言えるでしょう。あなたのデータでトレーニングされたAIを特定の企業に適用する方法です。
つまり、あなたのデータに基づいて訓練され、特定の企業に適用できる方法で訓練されたと言えるでしょう。
これは、幻覚やガードレールが機能しないことがあるため、何度も何度も見てきたことですが、それについては後で探求していきます。
そして、もちろん、彼らはGPTSの採用によって変わろうとしています。
もちろん、彼らはGPTSの採用によって変化しようとしています。
そして、もちろん、そこにはもちろん、これらのことがあります。
ですので、もちろん、これらのこともプラグインです。
そして、これらは企業がこれらの異なるチャットボットを利用する方法でもあります。
ですので、採用の障壁は非常に、非常に、非常に良いポイントだと思います。それはもちろん、真実です。
しかし、私は言ったように、将来的にはデータに迅速にトレーニングできるシステムがあると思います。
私が話す新しい進展があります。
そして、もちろん、それらを企業の特定の特性に適応させることによって、非常に大規模な自動化プロセスがすぐに実現されると私は信じています。
今、基本的に、ここで彼らが言ったのは、経済学者や他の人々によって常に考慮されていない採用の障壁である、別の研究がAIの社会的受容性と呼んでいるものです。
一部の専門家はAIツールをシームレスに統合するかもしれませんが、他の人々は文化的、倫理的、運用上の懸念から抵抗を受けるかもしれません。
そして、これは非常に大きな真実であり、AIは良いかもしれませんが、それは人間ではありません。
そして、もちろん、人間ではないという本質的な性質から、ただ単に人間ではないために受け入れられないこともあるということです。
そして、私はもっと詳しく説明します。なぜなら、私にはいくつかの魅力的な例をお見せできるからです。
ですから、基本的に、彼らはここで言っているのは、先進国ではIMFの報告書によれば、約60%の仕事がAIの影響を受ける可能性があるということです。
露骨に言えば、そのうちの約半数の仕事はAIの統合によって恩恵を受け、生産性が向上する可能性があります。
そして、もちろん、このことについて、人々はパニックになったのです。
しかし、基本的には「impact」という言葉は否定的または肯定的な意味を持つわけではありません。
単に何らかの影響を与えるという意味です。
ですので、60%の影響というのは基本的には何らかの影響を与えるということです。
それは肯定的な影響を与える可能性もあります。
もちろん、否定的な影響もあり得ます。
しかし、研究によると、仕事の50%が否定的な影響を受けるということで、基本的にはその仕事への需要がなくなる可能性があるということです。
そして、もちろん、もう半分は生活を楽にするということです。
もちろん、経済の変化です。
しかし、もちろん、これによる影響は長期的なものになるでしょう。
さて、話したいことの一つは、実際にコストが下がっているかどうかです。なぜなら、最初のポイントを振り返ると、これが現実的なものになり、これらのシステムが将来の利用に適しているかどうかを判断するためには、コストが下がっているかどうかを見る必要があると言っていたからです。
ここで見ていただけるように、これは実際に多くの人が見逃してしまった論文です。
しかし、これはICLR 2024でのカンファレンス論文になります。
これは「SliceGPT」と呼ばれるもので、行とコメントを削除することで言語モデルを効果的に圧縮します。
つまり、列も同様です。
基本的には、ここで述べられているように、「SliceGPT」は70兆パラメータのLama2、66兆パラメータのOPD、Phi-2モデルにおいて、元のモデルの性能の高い割合を保持しながらモデルを30%まで効果的に圧縮すると述べられています。
それは、25%のスライシングでも、それぞれ99%、99%、90%の密なモデルの性能を維持しています。
つまり、彼らはこれらのモデルを小さくすることができ、ほとんどの品質を保持することができました。
だから、このような研究は、もちろんコストが主要な要素の一つであると述べているにもかかわらず、20%減らしても数十年かかると彼らが言っていることには少し異論があります。なぜなら、私たちが見ているのは、これらのモデルが本当に非常に効果的であるということです。大きくなくても。
さて、少し詳しく説明したいことがもう一つあります。コスト削減を考えると、私たちが話す主なことの一つは、これはすごいことだということです。
ここでは、Phi-2があります。Phi-2は27億のパラメータを持つ大規模言語モデルであり、25倍大きい他のモデルよりも優れています。
基本的には、ここで言っているのは、モデルのスケーリングとトレーニングデータのキュレーションの新しいイノベーションのおかげで、Phi-2は25倍大きいモデルと一致するか、それを上回る性能を発揮するということです。
つまり、研究者たちは、モデルがあまり優れていなくても、パラメータに焦点を当てるだけで、モデルを兆個のパラメータにスケーリングするのではなく、モデルと与えるデータの種類に焦点を当てるだけで、はるかに小さなサイズでより高い性能を得ることができるということを見つけました。
そして、それが彼らが実際に行ったことです。
これは非常に画期的なことでした。
そして、私は将来のモデルでも、現在のモデルよりもはるかに小さくなるだろうと確信していますが、同じレベルの品質を保持することもできるでしょう。
さて、次のことは実際にはサム・アルトマンから来ています。なぜなら、サム・アルトマンはこのビル・ゲイツとのインタビューでAIのコストが下がることについて話しているからです。
そして、それは多くの人が見逃していたことでした。
しかし、それはかなり重要だと思います。なぜなら、コストはサム・アルトマンが考えていることであり、GPTにかかっている制限は長い間続いていたため、いつ下がるのかという疑問がありました。
見てみましょう、しかし私は非常に楽観的で、あなたに同意します。
それはどれほどの貢献になるでしょうか?
公平性の観点からすると、テクノロジーはしばしば高価です。例えば、PCやインターネット接続などです。
そして、コストが下がるまでには時間がかかります。
これらのAIシステムの運用コストについては、評価ごとのコストがかなり下がる可能性が高いと思います。
実際、既に莫大な額まで下がっています。
GPT-3は、最も長く最も最適化されたモデルです。
3年間、ちょっとした期間ですが、リリースされています。
私たちは、コストを40分の1にまで下げることができました。
だから、3年間で考えると、かなり良いスタートです。
4、3.5、私たちはそれを下げました、私は賭けるでしょう、この時点で10に近いです。
4は新しいので、まだコストを下げるための時間があまりありません。
しかし、私たちは引き続きコストを下げていきます。
私は、私が知っているどんな技術よりも、コスト削減の曲線が最も急な状況にあると思います。
ムーアの法則よりもはるかに優れています。
そして、モデルをより効率的にする方法を見つけるだけでなく、研究をより理解することで、より小さなモデルにより多くの知識や能力を組み込むことができます。
そして、私たちは知能のコストをほぼゼロにまで下げることができると思います。それは社会にとって、前後の変革となるでしょう。
今のところ、私の世界の基本モデルは知能のコストとエネルギーのコストです。
これらは、特に貧しい人々にとって、生活の質に最も大きな影響を与える要素です。
しかし、全体的には、同時にこれらのコストを大幅に下げることができれば、持つことができるものや人々に提供できる改善の量は非常に大きいです。
そして、少なくとも知能に関しては、私たちは本当にその約束を実現するでしょう。
しかし、現在のコストでも、これは最も高くなるものであり、20ドルの価値以上のGPT-4のアクセスが得られます。
だから、私たちは既に-
だから、そのクリップからはっきりとわかるように、知能のコストの面では実際に下がっていくと思います。
そして、サム・アルトマンのコメントからはっきりと私たちが進んでいる方向が示されています。
それはまさに、AIの進むべき方向を正確に知っている人物です。
だから、それ以上の代弁者を見つけることはできなかったでしょう。
さて、次に実際に話したかったことは、人々がAIを嫌っているという事実です。
この点については、私の話を聞いてください。それはあまり話題になりません。
しかし、多くの人々が実際にAIを受け入れていないことを理解する必要があります。
以前にも話したように、AIの受け入れが困難になる社会的、文化的、倫理的な理由があることを覚えています。
しかし、私が実際に取り上げたい例の一つは、もちろんこのチャンネルです。
AIは素晴らしいと言う人がたくさんいます。
ただ、AIはみんなを置き換えるだけです。
しかし、例えば、このチャンネルでは、私はほとんどAIの声を使いません。
そして、使うときも、私はとても忙しくて環境が声を録音することを許さないからです。
または、健康上の問題があり、咳や風邪などの理由で声を使えないかもしれません。
それだとひどい音になってしまいます。
しかし、人々はまだニュースや最新情報が必要です。
さて、この一つの動画のコメントを見てみると、なぜこれがそうではないかがはっきりわかります。
人々は私たちの自然な声を好み、慣れていると述べています。
録音できないときには、レモンラボでそれをクローンできませんか?
もうAIの声はやめてください。
もし、それらのコメントが選りすぐりだと思うなら、このコメントを見てください。
AIの声を使用する問題は、観客がコンテンツ作成時に本物の努力合成が行われたのかどうかを推測するしかないということです。
私たちは、現在のAIが字幕に慣れていないため、現実のデータに基づいて訓練された人々が研究を行うことを望んでいます。
私たちはAIの声が嫌いなわけではありません。
それはむしろ私たちが専門知識のレベルに疑問を抱いているという感じです。
23いいねもついていることがわかります。
ですので、もう1つコメントを見せます。なぜなら、別のコメントがかなり魅力的だからです。
ここに書いてありますが、私は本物の人の声の方が好きです。
より温かみがあり、より魅力的です。
声が生成されたものだとわかると、正直に興味を失います。
本物の人が話しかけてくれると、コンテンツをより信じることができます。
このコメントには82いいねがついています。
それはその動画で最もいいねがついたコメントでした。
そして、その動画は決して悪くはありませんでした。
動画を見ることができます。
それはLK99についての動画でした。
しかし、その日は本当にただただ疲れ果てていました。
風邪を引いていました。
私はただ、「この動画を出すことは絶対にできない」と思っていました。
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そして人間は、コンテンツを楽しむかどうかを決める権利を持っています。
今、私はいくつかのビデオ作品ではAIの声は問題ありませんと思います。
例えば、完全にそれでうまくいっているYouTubeチャンネルもあります。
それは完全に問題ありません。
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そして、これがこのようなコメントが出てくる理由です。
それは完全に理解できます。なぜなら、人々はただ単に人間の感情を持たず、抑揚もなく、一時停止もなく、停止もないAIのナレーションを聞きたくないからです。
そして、AIは人々を置き換えることができるということを示していると思います。
そして、なぜ声のオーバーについて話しているのかと思うかもしれませんが、
私はさらにいくつかの例を挙げて、これがさまざまな業界に広がっていることを示します。
これは現実のことです。
私は、データのように完全にロボットのような自動化ソフトウェアの場合を除いて、人間が人間と対話することが重要だと思います。
人間的なアプローチが通常存在すると思いますが、人間は常に人間的なアプローチを好むと思います。
今、もし聞いていなかったら、とても大きなゲームがありました。
もしゲーム業界やその規模に詳しくない場合、実際にはチームのチャートのトップに立った非常に大きなゲームがありました。
そして、このゲームは私が見たかったよりもはるかに多くの嫌悪感を引き起こしました。
そして、それはTwitterがうるさいと言っています。
私が見つけたすべての大きな嫌悪感の投稿は、一つのことに焦点を当てています、それはAIです。
彼らはゲームモデルとゲームがAIを使用して作成されたと言っています。
だから彼らはそのゲームを嫌っています。
しかし、証拠を求める前に、私には証拠がありません、基本的には。
OK、作成されたゲームがあり、それは非常に人気がありました。
そして、一部の開発者は基本的にはゲームをより良く作り、より迅速にアセットを作るためにAIを使用したと言っていました。
そして、その嫌悪感の多くはこれに関連していました。
そして、私は言いたい、そのゲームは素晴らしいです。
それは世界中で愛されています。
そして、多くの人々は気にしないと思いますが、単に「ああ、私はそのゲームをプレイしない」と言っている人々もたくさんいました。
それはまるでAIが生成したゲームのようです。
ただただ無機質で、いろいろなことを言っているだけです。
そして、再び、人々が何かがAIによって生成されたものであることを理解すると、たとえ最終的な製品が何らかの価値があるとしても、そのようなコンテンツから遠ざかる傾向にあることがわかります。
もう一つ考慮すべきこともあります。
そして、それがなぜ私が顧客サービスとチャットボットについて話したい理由です。
これは長い間のことです。
もしあなたがそういう人々と話したことがあるなら。
そして、私はおそらくそれはAIの初歩的な形態と言えるかもしれませんが、チャットボットと話したことがあるなら、電話で女性のようなSiriのような声が聞こえることがあります。
あなたはそれがどれだけイライラするか知っています、特にあなたが本当に深刻な問題を抱えていて、人間が対応する必要があることを完全に理解しているのに、ロボットは決して理解しないだろうということがわかっている場合、それらはただの枝のようなものです。
それはまるで5を押すような感じです。
人々は本当にそれらを嫌います。
私は完全に理解できます、なぜなら、電話をかけた時に、お金を払ったのだから、ある種のサービスを期待していて、それに対してロボットが応対すると、ただただ無機質に感じるからです。
そして、顧客サービスは、人々が大規模言語モデルで置き換えようとしているにもかかわらず、それが狂気じみて起こることはないと思います。なぜなら、この人物はここにいますが、これについては1週間で取り上げましたが、要するに、この人物は1ドルでシボレータホを購入することに成功しましたが、法的拘束力はなかったので、実際に1ドルで車を手に入れることはできませんでした。
もちろん、法的拘束力はなかったので、彼らは実際に1ドルで車を手に入れることはできませんでした。
しかし、ポイントは、幻覚はまだ大きな問題であるということです。
そして、将来的にはこれを改善するためのガードレールがあるでしょうが、人々が将来的にそれらのガードレールを回避する方法や、それが可能であるかどうか、そして将来的にはどのようなことがこれらの問題を防ぐためにあるのか、興味深いと思います。なぜなら、人々がそれがAIであることに気付くと、常にガードレールを回避しようとするからです。
そして、AIかどうかを常に明らかにするための何らかの質問や思考の連鎖、あるいは促しのようなものがあるのかと思います。
もしかしたら、新しいチューリングテストがあるかもしれません。
そしてもちろん、DPDの顧客サービスチャットボットが悪態をついたり、会社を最悪の配送会社と呼んだりするのも見えます。
だから、私がここで言いたいポイントは、AIはあなたの仕事を奪うことができるし、一部の産業では需要を減らすかもしれないということです。
私は、人々が人間が本当に価値があると認識する場所、あるいは単に人間がそこにいるべき存在であると認識する場所では、AIでそれを置き換えることは常にうまくいかないと思います。
そして覚えておいてください、AIアートにはいくつかの組織が禁止をかけました。法的な問題があるという理由や、AIアートについての論争もありました。
例えば、この作品がありました。彼はMidjourneyを使ってSpace Opera Theatreという作品を作り、コロラド州の年次芸術コンテストに応募し、一等賞を獲得しました。人々はかなり怒っていましたし、私も完全に理解できます。
問題は、これはとんでもないことであり、機械に何かを作らせることはあなたを芸術家にはしないということです。
あらゆるスタイルや技法の芸術家として、私たちは手を動かして何かを作り出すために時間をかけますが、この人は数回プロセスをタイプしてリフレッシュするだけで、それが職人技と比較されています。
私はこのTwitterのスレッドを完全に理解しています。
つまり、適切なプロンプトを選ぶこと、最高の画像を選ぶこと、Photoshopでの後処理はすべて創造的な表現であり、それが芸術であると言っている人もいます。
あなたは努力に基づいて作品を評価していますが、抽象的な作品は技術的には努力を要せずに芸術とされています。
これはもちろん真実の指摘です。あなたが5秒でできるようなものに見える現代美術館はどれくらい見たことがありますか?そして、それを素晴らしいと言っている人もいます。
だから、芸術はもちろん最良の例ではありませんが、この人がしたようにAIを使って何かを作り出すと、もちろん一等賞を獲得すると、他の多くの問題が浮かび上がります。AIがそれをより良くできるからといって、即座に人々がそれを評価するということです。
もちろん、私たちはいつもチェスの例に戻ってきます。チェスは、チェスが最高のAIだというように、人間を代替することができるものです。
誰もがチェスのAIのプレイを見たいとは思いません。
AIがチェスをプレイするのを見たいと思う人はいません。完全に退屈ですから。
さて、これは私が最も魅力的だと思うことの一つです。もちろん、健康は良いですが、本質的にはここに書かれているように、アメリカ人の60%が自分の健康管理にAIを頼ることに不快感を抱くと言っています。
それで、医療の偏見の問題を解決するためにAIが約束されていると多くの人が考えていると言っています。
したがって、基本的にはここに書かれているような研究がありました。
それで、アメリカの一般的な大衆は、AIよりも人間の医師が自分の医療を担当することを好むと言っています。
しかし、調査結果を全体として見ると、一般の大衆の意見はまちまちです。
基本的には、医療の問題に関しては、人間を好む人が多いのです。
それはすごいことです。対照を見てみると、健康は良いですが、実際には、もしこれに注意を払っていない場合、GoogleのAmyというものがありました。
基本的には、AI支援医師の方がAI医師よりも優れたパフォーマンスを発揮しました。
しかし、AI自体はAI支援医師よりも優れたパフォーマンスを発揮しました。
そして、全体的にはそれがより良いとしても、研究からは人間は人間を好むことが明確です。
そして、これは繰り返されるテーマであると理解する必要があると思います。
ですから、将来的にはAIを使用しないと宣言し、人間を使用することを好むということで、多くのポジティブなPRを得る企業がいくつか出てくるでしょう。
もちろん、AGIが手に入るまで、プリンストン大学のロボットに関する今後のビデオからお見せしたいものがあります。それは本当に素晴らしいものです。
基本的には、段差を乗り越えることができる配達ロボットです。
そして、このロボットは荷物を配達するために作られました。
ポイントは、一般的な目的のAGIヒューマノイドロボットが手に入るまで、人間がいくつかのことをやらなければならないということです。なぜなら、いつもロボットを盗む人がいるからです。
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そして、それを正しく行う必要があります。
人間は、このようなシナリオで非常にうまくやることができますが、この種のロボットは本当にうまくやれません。
だから、私はほとんどの場合、しばらくの間は人間が必要だと思います。
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もし質問があれば、どうぞ。