藤野貴教のレビュー一覧

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

第4章で蜂獲り師について紹介がありますが、これが大変興味深かったです。
目次を見たときは「なぜこの本で蜂獲り師？」と疑問符が浮かびましたが、テクノロジーとの関わりを広い括りで見たときに、この方のような生き方も大切だろうと思いました。

第2章では①営業・接客、②製造、③技術、④事務・管理……と4つの職業とAIの関わり方について、図を用いながら述べられています。ここに当てはまる以外の仕事の人も、図を見つつ自分の仕事をどうシフトさせれば良いか考えるのが大事だと思いました。

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

AIが人の仕事を奪うという認識があったが、人間が人間らしく生きるためにAIを利用するという考え方を学ぶことができた。

人間らしくとは？哲学的なテーマだが大事なことであると感じる。
AIにできる仕事はAIに任せる。
人は好きなことをとことんやる。

また、あえてテクノロジーの世界から離れて日々を過ごすことも大事なことだと理解した。

AIに対する考え方が変わった本であった。

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

働いてお金をもらうのと引き換えに、「時間」「自由」「感情」を奪われていないかという指摘にハッとさせられた。
AI時代が来るからこそ、もっと人間らしく生きていきたい。

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

AIの活用方法が非常に具体的に説明されていたのはよい。しかしながら、インタビューで取り上げられた3人の方はいかがなものか？ああいった方々を見本として取り上げられても、実際にはなかなか難しい。

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

人工知能の進化の状況を踏まえて人がどのように進化していけば良いのかを考察し、これからの働き方を展望する読みやすい好著です。「テクノロジーに触れながら、同時にテクノロジーと離れて生きる。」はとても示唆に富んだ表現で、気に入りました。

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

人工知能が仕事を奪う。それはある分野では急速に進むが、逆に言うと「人間にしかできない仕事」がより際立ってくるだろう。
これまた不思議なものだが、人間にしかできない仕事なのに、人間の中で「できる人（得意な人）・できない人（苦手な人）」がいるのも事実だ。
単純な接客。銀行の窓口など、手続きや作業についてはどんどん機械に代替えされるだろう。
ただし、分からない人に優しくサポートしたり、悩みを聞いてあげるのは人間しかできないだろう。
問題なのは「優しくサポート」「悩みを聞く」などが不得手な人が結構いるってことだ。
あんまり人と接するのが得意でなく、出来ればコツコツと事務的な入力作業を行うことが好きな人がいる。
しかし、そういう人こそ仕事が代替えされると困ってしまうだろう。
いずれにしても、未来を予測して、自分の働き方の方向性をチェンジしていかないとダメだろう。
より「感情」が大事になることは間違いない。
「情」と言葉のつく気持ちが、より人間らしいと思う。
愛情・情熱・情動・温情・恩情・情緒
意識していきたいところだ。
（2019/7/28）

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

藤野貴教

ルールを教えるのではなく、大量のデータを与えて学習させる=機械学習。データは餌。良質な餌があれば賢くなる。
Imagenetに画像データがある。

りんな＝マイクロソフトのAI女子高生。

シンギュラリティ＝AIが人間の知性を追い越す。2035年、2045年。
7年ごとに変化が起こる。とすると2020年にはAIがあるのが当たり前になる可能性がある。

人工知能に関するニュースサイト、SNSをフォローする、テクノロジーの勉強会、などに行く。

チャットボットを作るAPI.AI。

経済産業省の「新産業構造ビジョン」で各産業の未来が描かれている。

横軸に論理的（エクセル）から感性的、縦軸に構造的から非構造的に分類すると、感性、非構造的な分野の仕事が残る。

みずほ銀行のワトソン＝コールセンターの業務をＡＩ化。

20世紀は人間をロボット化する時代、21世紀は効率化はAIに任せて、感性的、非構造的分野を人間が担うことになる。

AIの導入当初は、教えることが多くてやっかい。一時的に生産性が下がる。機械化の最初と同じ。

マインドフルネスは正解を探さない。どのようになったらいいか、とは考えない。

事務系はとりあえず使う、という戦略にはなじまない。仕事のやり方を変えたくないというマインドが働く。

ボーっとすることは機会には苦手。人間はボーっとしたところからイノベーションが始まる。

日本は一人一人の仕事がグレーゾーンだからAI化が難しい。リプレイスしにくい。
ゴールドマンサックスのトレーダーは600人が二人とAIだけになった。

AIはデータを与えると鵜呑みにして学習する。人間は学ぶ理由を問う。