情報漏洩を気にしてEU諸国のように対話型人工知能のChatGPTをブロックし始めている国もある。
社会に浸透し始めるとセキュリティ意識の低い人たちが日常で企業の機密情報や個人情報を何気にChatGPTに入力して分析し始める。
ChatGPTはその入力された情報を糧に更に成長する。
公務員や国家高官などが愚痴も気軽に入力し始めるとかなりの個人情報や国家機密がChatGPTに流出して蓄積されていく。
下手をすると数ヶ月後には「習近平氏の個人情報をできるだけ詳細に教えて」と尋ねるだけで家族構成や日々の行動スケジュールや女性の好みや食べ物の好みや実は共産主義者ではなくリアリスト思考の詳細などバイデンもびっくりな情報がツラツラ出せるようになるかもしれない。
現状のGPTは新しく学習した最新情報を外部に出していないのであり得ないが内部の人なら知り得る。
おそらくこれを恐れて中国は真っ先に使用禁止した。
自国の機密情報が他国に漏れてしまうことを懸念すれば政府として正しい判断だ。
どこぞの内閣特命担当大臣のように能天気に公務員の業務でどんどん使っていこう！なんてアホな発言はできない。
碌なブレーンがいないか本人が余程他人の意見を聞かない性格なのだろう。
しかし人工知能をブロックするのも期間限定で情報が外に漏れない施策ができるまで。
自国や自企業内で人工知能サーバーを立てて厳密な管理とポリシーが完成すれば問題ない。
形はどうあれ加速度的に人工知能は社会に浸透していく。
活用されている方ならわかるはずだがうまく業務に当てはめるとホワイトカラーの生産力は数倍に跳ね上がるので使わないと国のGDP相対比で大きく凹んでいく。
この激動の数年を人工知能鎖国のままでいるとwith AIの働き方の変化に差をつけられる。
だからEUや中国も人工知能を永続的に使わない選択肢は考えにくい。
作業効率が向上するので仕事に溢れる人も出てくる。
人工知能が社会に普及して奪われていく職種は増えていく。
これは産業革命が起きるたびに繰り返す人類の宿命でもある。
偉そうに述べているが見聞きしたのは母を訪ねて三千里程度の知識だ。
母を訪ねて三千里のイタリアでもそうだったが大変なのはその狭間にいる人々だ。
10代、20代に変革が始まるなら変化についていけそうだが30代、40代で産業革命が起きてしまうとその世代にとっては悲劇でしかない。
新しい技術に乗っていく柔軟さが失われつつある中で仕事が人ではなく人工知能に奪われていくと嘆き続けるか若者とともに無理して追いかけるかいずれかだ。
ただ過去の産業革命でも奪われる職業がある一方で生まれてきた仕事もある。
それを考えてみた。
当面は人工知能を業務にインプリ(埋め込む)する仕事で繁盛する。
これは間違いない。
機械産業革命黎明期であれば機械を購入して設置して従業員に少し操作を覚えればすぐに仕事の効率化に活かせた。
その後工場制機械工業が産業の中心になると機械を設置、整備する仕事が増えた。
人工知能の場合は人の代用なので設置して少し作業を覚えればすぐに活躍するわけでもない。
ChatGPTを各自が業務の中で好きなように使っていきましょうでは会社として大した効率化は図れないし前述の情報漏えいもある。
スケーラビリティを意識して特定業務を抜き出して特定の情報だけを扱うようにまとめて人工知能に任せる業務移行作業が必要だ。
これをしないと業務のサポートとして使用する程度から抜け出せない。
そのためには導入目的を明確にして何を任せるかいずれどこまで任せるかという大枠を決めて人工知能と業務をつなぐAPIの設計と開発が主な仕事になる。
次はその作った仕組みを実際に現場に導入する仕事だ。
例えば携帯ショップの店員を丸ごと人工知能化する案件を進めるなら現時点で人工知能を搭載したアンドロイドが勝手に現地に出かけてインプリメントしてくれるわけではない。
人工知能受付を設置して問題なく稼働するように人間が調整しなければならない。
更に人が作業で行っているスマホをパッケージから取り出してSIMを挿して簡単設定して顧客に渡すまでの一連の作業を自動化するなりバイトに任せる仕組みを構築する必要もある。
故障したスマホを持ち込む人もいるだろうからそれを読み取って人工知能が判断できるカメラの設置も必要だろう。
これら作業は業務を理解している人が実施する。
ちなみにChatGPTの回答はこんなところだ。
人工知能を携帯会社の受付に導入する場合、大まかに以下のような手順が必要になると思います。
1. 人工知能の目的や役割を明確にする。例えば、電話対応の自動化、顧客満足度の向上、コスト削減など。
2. 人工知能の種類や機能を選択する。例えば、音声認識や自然言語処理、対話エージェントやアバターなど。
3. 人工知能の導入に必要なシステムやデータを準備する。例えば、電話回線やサーバー、応答スクリプトや学習データなど。
4. 人工知能のテストや評価を行う。例えば、正確性や応答速度、顧客満足度など。
5. 人工知能の運用や改善を行う。例えば、問い合わせ内容やフィードバックの分析、応答スクリプトや学習データの更新など。
携帯の受付を例にしたが人工知能に置き換える業務全てにおいて必要になる。
その仕事に精通している人が移行を担当する方が効率がいいのでそのうち自分の仕事を自分で奪う「蛸足喰い」と呼ばれるのかも知れない。
それでも出来るだけ早く人工知能への移行業務を経験すればそれが貴重なノウハウとなり別の業務でも人工知能インプリメントの仕事が得られやすい。
これらは自律型アンドロイドが一般化するまで続くだろうし倫理観から自律型アンドロイドは我々が生きているうちに実用化は難しいだろう。
ただ人工知能の予想はことごとく外しているのでわからんw
もし社内で人工知能への移行案件が発生したら「我々の仕事を奪っていく憎き奴ら」なんて考えずにいかに共存するかを考えて率先して参加した方がお得だ。
黎明期のインプリが減少しても次は業務の人工知能化拡張インプリが常にあるし人工知能の管理や運用などの需要も増えていく。
産業革命で人の仕事が全て機械に奪われると騒いでいたが蓋を開けてみればそれを扱う人が必要になり機械で効率化を図れるようになり社会に余裕が生まれて第三次産業が活発化した。
変革に伴って新しく生み出される職業もあるはずだ。
GPTにこれらを踏まえて人工知能社会になり新しく生み出される仕事を尋ねても常識の範疇からはみ出した回答は出てこない。
人工知能（AI）が現在の人間が行う仕事の一部を自動化することは確かですが、同時に新しい職種や仕事の創出も期待されています。以下にいくつかの例を挙げてみます。
- AIエンジニア： AIの開発や実装に関する専門知識を持つ人材が必要となります。AIの開発はますます複雑化しており、機械学習やディープラーニング、自然言語処理などの分野でのスキルが必要です。
- データアナリスト：AIが生成する大量のデータを分析して、企業や組織の意思決定に役立てる仕事が必要になります。AIは大量のデータを処理できますが、そのデータを正しく解釈し、活用するために人間の専門知識が必要です。
- ロボットメンテナンス技術者： AIが制御するロボットや自動化システムのメンテナンスを行う人材が必要になります。AIは決定論的なルールに従って動作するため、そのシステムの故障や不具合を修復するためには人間の技術が必要です。
- クリエイティブ職業： AIがルーティン業務を担当することで、人々はクリエイティブな仕事に注力することができます。芸術家、作家、映画監督などのクリエイティブ職業は、AIによる自動化から比較的免れることができます。
- コンサルタント： AIを活用して企業や組織の業務改善を提案するコンサルタントが需要となる可能性があります。AIの導入によって、業務プロセスやビジネスモデルを最適化することができるため、コンサルティングサービスに対する需要が高まるかもしれません。
AIが人間の仕事を自動化する一方で、新しい職種や仕事が生まれる可能性があります。しかし、AIによる自動化が進展するにつれ、人間にしかできない業務に注力する必要があります。
GPTの中に何も展望がないのか持っているが秘匿しているのかはわからない。
それでも当面は創造性分野の仕事は生き残るだろうし前世代の産業革命のようにAIに及びもつかない新しい仕事が生まれる可能性も高い。
創造性といえば最近流行りのAIの絵もあくまでこれまで人間が描いた絵や撮った写真を組み合わせたり引いたりしているだけで学んでいないものから新しい芸術は作り出せない。
現状のホワイトカラーの比較的単純業務やブルーカラーの自動運転でも安全性が担保できる作業は真っ先にターゲットになるがそれ以上に新しい仕事が創出すると楽観的に見ている。
個人的には人工知能のインプリをして収益を上げる企業の株でも先回りして買っておきたいところ。
しかし日本のITゼネコンのトップとして考えるとやはりNTTグループになってしまうのか？
これだけ大企業では多少売上が伸びてもテンバガー銘柄候補にはならない。
もっと小さい資本でエッジが効いたスキルを持っている企業でも見つけられれば喜んで投資するんだけど。