AI For Everyone:第1週「機械学習でできること、できないこと」

ITの世界では「1秒で判断できることは自動化することができる」という判断基準に共感しました。
講義では自動車が危険を察知する事例が紹介されていましたが、日常の事務作業にも当てはまりそうです。

先生は「入出力マッピング」input/output mapping (I/O mapping)を書く習慣を付けようと奨励されていました。

AIに仕事を取られるかも・・・なんて心配をよく聞きますが、現在のAIが担っているのはsimple concept（単純な概念）の学習。
人間の心情を読み取ることは、現在のAIでは難しいと言います。

「誕生日プレゼントにあげるはずだった品物が遅れて届いた」といったクレームに対し、sympathetic response（共感的な返事）ができるのは人間ならではだそう。

「ザッポスの奇跡」で習うような感動を売る通販なら、その品物は無料プレゼントした上で、家族の次の記念日を聞いて最適なプレゼントを贈るといった判断を、クレームを最初に受けた現場のオペレーターがやり遂げるのではないでしょうか。

「箱が破損していた」くらいの難易度のメール対応なら機械学習できるけれど、過去の対応履歴のデータセット1000件でも不足。
学習不足だと意味不明な文を出力してしまうことがあるそうです。

カスタマーサービスは感情労働だと言われますが、感情表現が業務の質や成果を決めるという領域は極めて人間的なものとして最後まで残るのかもしれません。
自動化は頭脳労働が先、感情労働は後なのだと理解しました。