Andrew Un氏によると 、短期的には、AIシステムは多くの人の仕事を奪う可能性があります。これは、人工知能が自動化できるタスクの範囲が今まで以上に大きくなったためです。 しかし、この点でITプロフェッショナル自身が待ち望んでいるのは何でしょうか？
この問題をITセクターの3つの分野の例として検討し、近い将来にあなたがマシンに置き換わる可能性がどの程度あるかを議論することにしました。
この資料では：
- システム管理者、技術サポート、開発者をAIシステムに置き換えることはどれほど現実的か
- そのような自動化の例の長所、短所、未解決の問題は何ですか
- IT業界の主要企業、アナリスト、専門家自身がこれについて言っていること
- さらに、ここには黒い白鳥、大きなハドロンコライダー、英国の科学者がいます
ダンカンハル CC-BY写真
サポートスペシャリスト：唯一のベストは生き残ります
自動化：よくある質問への回答、基本的な顧客トレーニング。 特にB2C分野で顧客が興味を持っている多くの質問は、マシンで本当に信頼できます。長いFAQを読んだり、電話でハングアップして回答を待つ代わりに、ユーザーは質問をチャットに送信してすぐに回答を受け取ります。
自動化の方法：機械学習に基づいたチャットボット。 既存のソリューションは、多くの場合、機械学習アルゴリズムを使用して、テクニカルサポート部門とナレッジベースおよびFAQの両方のチャットログを分析します。
長所：迅速な対応。 この分野の人に比べて、マシンの紛れもない利点の1つ。 ユーザーがすぐに答えを得ることが重要です。これは、ボットができることであり、現在の時間やオフィスで働いている「生きている」従業員の数に関係なく、質問に答える準備ができています。 同時に、AIシステムは答えを完全に「人間」にすることを可能にします。 言うまでもなく、ボットは気分を損なうことはなく、長時間のルーチンに悩まされることもありません。
短所：複雑な自然言語パターンを認識するチャットボットの制限された能力。 状況が非標準であり、ユーザーが質問に対して明確な回答をすることができない場合、サポートサービスのスペシャリストがいなければ、事実上不可能です。 ところで、現代のチャットボットが直面している問題の奇妙な分析とその可能な解決策は、自然言語の分析を専門とするDeepGrammarプロジェクトの共同設立者であるJonathan Muganの記事で紹介されています。
予測と予測： AIシステムに基づいたチャットボットには、技術サポートの分野で根を張るチャンスがあります。 もちろん、ボットはすべての質問に答えるわけではありませんが、ユーザーが本当に人の助けを必要とする時期を判断できるため、従業員の数を最も有能な人に減らすことができます。 そして、これは一般に、ユーザーは特に人間のコミュニケーションを特に必要としないという事実にもかかわらず-HubSpotの回答者の 40％が、誰からアドバイスや推奨事項を得るかを気にかけていないと述べました。 この分野の「生きている」専門家を追い出すために、チューリングテストボットが合格する必要はないことがわかります。
システム管理者：支援するAI
自動化されたもの：作業効率の向上、「ブラックスワン」の検索、複雑な分散ITシステムの監視と診断。
システム管理者はすでに作業を自動化するために多数の製品を使用しています。 Redditなどのテーマ別スレッドでは、3〜5人のシステム管理者のチームが何千ものクライアントマシンの動作に必要なインフラストラクチャを正常に維持する方法の十分な例があります。
それにもかかわらず、人工知能に基づくソリューションは、この、そして非常に自動化されたこの分野に登場します。 Canonical （および世界で2番目の宇宙旅行者）の創設者であるMark Shuttleworthは、たとえば、AIシステムを使用すると、多くのサーバー（組織の内部と外部の両方）のログを比較および調査し、数百万の統計を比較できると述べていますサービスおよびシステムの展開。 このような大量のデータに基づいたトレーニングにより、AIシステムはいわゆる「ブラックスワン」を見つけることができます。これは、重大な問題に先行し、振り返ってみると、完全に適切な合理的な説明を持つ一見取るに足らないイベントです。
自動化の方法：そのようなシステムを構築する興味深い例は、CERNの大型ハドロンコライダーの作業に関連するITインフラストラクチャの状態を監視および診断するために、機械学習とAIベースのシステムを使用するプロジェクトに取り組んだ科学者によって与えられます。 著者は、Journal of Physicsの記事でシステムの動作原理を説明しました。メカニズムのより詳細な実装は、科学者の 1人の博士論文で説明されています。
長所： CERNのIT専門家の結論から判断すると、AIベースのソリューションは複雑なシステムの監視に適しています。 最終的に、Large Hadron Colliderのようなプロジェクトに取り組んでいる管理者は、人工知能などの追加の支援を放棄することはほとんどありません。 また、一般的に「黒い白鳥」を検索する追加の機会は、システム管理者を新しいレベルに引き上げます。これは、現在のインフラストラクチャの展開とサポートだけでなく、高度な分析です。
短所：そのようなツールの展開と実装の難しさに加えて、（システム管理者ではなく人工知能自体の）主な欠点は、少なくとも予見できる将来において、そのようなソリューションが人々を完全に職業から追い出す可能性が低いことです。
アンドリュー・ウンは、ハーバードビジネスレビューの資料で彼らの欠点のいくつかを強調しました。 まず、ソリューション自体が何であれ、システムが学習および分析できるデータセットがなければ、ほとんど役に立ちません。 多くの企業は、システムが本当に適切な意思決定を行うために必要な情報の配列を収集するためのリソースを物理的に持っていません。 これにより、配布と実装が遅くなります。
第二に、Andrew Unによれば、アルゴリズムを効率的に使用するには、生きている人の才能が必要です（サンプルでアルゴリズムを訓練するだけでは不十分です。ビジネスコンテキスト、データ機能を理解し、結果を正しく解釈できる必要があります）。
予測と予測： VMwareの副社長であるJoe Baguleyは、時間が経つにつれて、AIシステムがこの作業のライブオペレーターに完全に置き換わると確信していますが、ほとんどのアナリストとシステム管理者自身はそれほど過激ではありません。 Redditユーザーの1人が正しく強調したように、自動化（AIベースを含む）はDevOpsプラクティスと完全に一貫しており、より少ない時間と労力でより多くのことを行うことができ、「ロボットが会社に来て選択するホラー映画」あなたには仕事があります。」
開発者：遠い将来の展望
自動化するもの：もちろん、プログラミングには自動化する方法があり、多くの方法があります。 実際、プログラミングの開発自体により、開発者は、コードを記述するより高度な手段（アセンブリ言語からKotlinまで）に徐々に切り替える機会を得ることができました。 ただし、一部の予測者は、「AIが原因で」プログラマーが完全または部分的に消失することをさらに予測し、予測します。
たとえば、2013年に、オックスフォードの科学者による研究 「雇用の未来：情報化に対する職業はどれほど敏感ですか？」が出版されました。著者は、特定の職業を機械に置き換えるリスクを研究しました。 この調査では、将来この職業から人々が移動する可能性に関してコンピュータープログラマーを293の場所（702のうち）に配置しています（場所が高いほど、代替の可能性が高くなります）。
オックスフォードの科学者の調査結果に基づくプログラマの仕事は、人工知能によって「置き換えられる」ことが48％あります。 ちなみに、リハビリテーションの専門家が最初に（完全にコンピューター化されていない仕事）、テレマーケティングが最後に来ました（コンピューターに委託できる仕事は99％）。
自動化の方法：原則として、そのような開発オプションは英国の科学者だけでなく可能性が高いようです。 Googleのアメリカのコンピューター科学者兼リサーチディレクターであるPeter Norvigもこのシナリオを考慮し、プログラミングの将来を人工知能の仕事として説明しています。
長所：理論的には、「AIプログラマー」は、選択した問題を解決するために記述された既存のコード例をすべて分析できます。このアプローチにより、システムは既存のすべてのプログラマーの真髄になります。
短所：現代のニューラルネットワークの場合のように、「AIプログラマー」は、科学者や先見の明の空想の中でも、ブラックボックスのように機能します。 つまり、特定の結論、アイデア、ある段階または別の段階で決定を下す理由、さらには中間的な決定自体もオブザーバーから隠されます。 そして、これはすでにプログラミングに対する完全に特別なアプローチであり、現代の開発者がコードとドキュメントを記述する原則とほとんど互換性がありません。 しかし、そのような未来について語るのは早すぎるか、少なくともありそうにありません。これについては以下で詳しく説明します。
予測と予測： ITの研究と予測を専門とする会社であるDiaz Researchの責任者であるIain Smithは、「英国の科学者の最新の発見」 について非常に懐疑的です。 そして、彼はこれだけではありません。Quora、Reddit、Hacker Newsの主題スレッドのほとんどの開発者は、AIプログラマーが入れ替わることはないと信じています。
このビューをサポートする最も興味深い理論は次のとおりです。
1.プログラマーはすでに1つの自動化レベルから別の自動化レベルに絶えず移行しています-C ++やJavaなどの言語の出現により、開発者の作業が妨げられただけでなく、反対に、さまざまなスキルと能力を持つプログラマーに対する雇用主の要求が増加しています。 また、「プログラミングAI」の出現は、開発者にとっての職業の終わりではありません。逆に、「実際の」コーダーの新しいタスクと新しい要件が現れます。
2.プログラマーは、人工知能が人間に取って代わる最後の職業になります。コンピューターがプログラミングのための人間の能力を超えると、私たちは特異点（再帰的自己改善への移行）に直面し、この時点で雇用よりもはるかに深刻な問題を抱えるからです。
3.開発者のための真にインテリジェントな「代替」が出現する前に、時間がかかりすぎます。人類は「 人工知能の冬 」の長い期間を克服しなければなりません（核の冬との類推によって）。 したがって、そのような開発が現実となる場合、債券は確かに私たちの時代にはありません。
Ian Smithによると、開発者にとっての本当の困難は、予測にあまりにも刺激を受けているCEOやCFOが、実際には彼らのために働くプログラマーの数を増やす必要があるときにスタッフの一部を減らすことを決定した場合にのみ起こります。