最初に結論を導き出します。つまり、科学技術分野における人類の効率的な競争により、私たちが住むビジネスの世界は段階的にデジタル化されています。そして、デジタル化は AI 知能の発展の結果であるだけでなく、AI が熱心に取り組んでいる成長の温床でもあり、後続の人工知能のための優れた土壌をずっと築いています。
したがって、「需要パラダイムが明確で、標準化・定量化が可能で、手作業に比べて効率を大幅に向上できる」仕事は、徐々に置き換えられていくのは間違いない。
この側面から見ると、最も人気のある仕事は次のとおりです。
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コンピュータビジョン（画像認識、顔認識）、
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音声技術（マンマシン対話、インテリジェント運転）、
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自然言語処理（機械翻訳、意味解析）、
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ビッグデータ応用（基本モデルアーキテクチャ、科学計算）
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なお、ここで業界の違いはなく、上記の職種であればいずれも「AI代替の法則」に適合する、つまり職務要件を定義することができ、現在多くの人がAIに代替されているということです。 。
上記の特性はまさに AI の腕の中にあるため、インテリジェントなデータ モデルに基づいており、十分な時間とデータが与えられている限り、AI は猫や虎から学習し、私たちの既存の認識を繰り返し覆すことができます。（AIの成功と失敗にはちょっと悲壮感がある）
これまで、私たちは常に、その人は非常に技術的である = その人は職場でより良い仕事を見つけることができると信じてきました。しかし実際には、この 2 つは等しくないことがよくあります。その理由は、そのポストに対する大きな需要があるかどうかを無視しているためであり、これが職場の内向性の根底にある論理でもあり、退職するか結婚を決意するかのどちらかを選択することになります。
ビジネス部門は常に結果を重視するため、上司が誰かが留まるかどうかを判断する唯一の基準は、生産対 ROI の比率です。AI が労働者に取って代わり、さらにはパフォーマンス上のメリットを 2 倍にするのに十分であるとしても、会社にはまだ必要があると思いますか?あれ?人が多いの? （IT業界のピラミッドの頂点に上り詰め、替えのきかない人材にならない限り、下位の社員は淘汰される可能性が高い）
興味深いことに、この観点から見ると、理工系の論理的思考特性や専門性の高い仕事特性に比べて、感情的な文系学生や人気のない業界の方が恵まれているのです～～～
AI には、シミュレーション データが不足しているためシミュレーション データの能力が不十分であること、異なる分野のシステムを直接移植できないこと、適応性が低いことなど、AI 独自の欠点もあるためです。
したがって、代替されにくいポジションは以下のようなものであると考えられます。
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人工知能の設計者と構築者の皆様、現時点では AI 知能にはまだ改善の余地が多く、ビッグデータ技術と深層学習アルゴリズムの開発を継続的に改善する必要があるからです。(大人気につき品薄状態です)
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温度差のあるポジションや、深い感情的なコミュニケーションが必要なポジションは、その背後に比較的複雑な意思決定システムが関与しているため、現在の AI の弱点となっています。(超人気で品薄です)
しかし、だからといって、誰もが上記の産業にすぐに切り替えるべきだと言っているわけでは決してありません。なぜなら、商業社会の形態は完全とは程遠く、この社会の発展には依然としてさまざまな産業の労働力が依存しているからです。（少なくとも人工知能が日々完成するまでは、特定の職業が淘汰される、あるいは完全に消滅するという事態は起こらないだろう）
したがって、「超暑くもなく、超寒くもない」出稼ぎ労働者にとっては、実は過度に心配する必要はない。なぜなら、歴史のあらゆる段階を振り返ると、新しいものが生まれるたびに、必ず激しい議論が巻き起こるからである。メディアを伴って過度に誇張し、無用な不安を引き起こす。
英国の作家チャールズ・ディケンズは、「二都物語」の中で、これは非常に適切だと思います、と述べました。それは最高の時代であり、同時に最悪の時代でもありました。それは当時の第二次産業革命だけでなく、現在のインテリジェント時代や大きな変化のあらゆる時代にも当てはまります。
それが良い理由は、著者は人間社会の発展における飛躍の次元を理解することを目的としていると思いますが、それが悪い理由は、その中にいて強制されているほとんどの人々のためだと思います。力なく前に進む時代…。
人工知能の時代が到来した今、私たちは人工知能がもたらすリスクに積極的に抵抗する必要があります。なぜなら「長期的な不安を持たない人は、短期的な不安を抱えているはず」だからです。しかし、この規模をどのように制御するかには、合理的に対処する必要があります。ある先輩がとてもよく言ったと思いますので、ここで共有します。すべての技術革新には、実際には、個々の垂直企業だけが真に投資する必要があります。 （これは彼らの目標や使命でもあります。）実際、他の企業や対応する専門家は、作業効率の向上を支援するためにタイムリーにそれを使用できれば十分です。（突然の気づきはありますか？褒めてください〜）
たとえば、AI 塗装では、画家が仕事を失うのではないかと言われていましたが、実際には、AI の力によって、画家は絵を描く時間を短縮しただけでなく、よりビジネス ニーズに沿った仕事をすることができました。これを基に二次改良を行った結果、業務量が大幅に増加し、商業社会が豊かになるとともに、百花が咲く状況が形成されました。
同様に、オペレーターにとっても、ビジネス要件に精通していることを前提として、作業効率を向上させるためのインテリジェントツールの使い方を学ぶことが中核となります。また、前述した「 AIが知覚認知をいくら学習しても人間にはかなわない」という点から、いわゆる操作体位が完全になくなることはあり得ません。（たとえば、ブランド消費の意思決定プロセスに衝動的な要素がある限り、AIは人間の本質を正確に制御することはできません。ここで私は不可解にもタンタン3を思い出します）
したがって、ここで失業に直面している出稼ぎ労働者は、日々の業務プロセスを単純に処理するだけの本業務に陥る可能性が高いと考えられます。 3 ～ 5 人で十分です。節約された時間とコストは合理化されたチームに使用され、作業効率と作業結果の向上に役立つだけでなく、既存のチームのメンバーを大いに励まし、最終的にはチームを形成します。事実上win-winの状況。
人々の最適化された部分がどこに行くのかについては、ここで 3 つの可能性について簡単に説明します。
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自主的な学習と改善を通じて、職場に復帰できるようになる。
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職場での混合を継続しますが、AI 製品をまだ導入していない事業部門に限定されます (地理的移住は除外されません)。
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転職を余儀なくされ、新たなセカンドキャリアをスタートするのは、AIの侵入を受けていない業界かもしれないし、AIの誕生によって拡張された全く新しい業界かもしれない。(必ずしも技術的な限界がある必要はありません。典型的な例: 砂金採掘のための水の販売、ジーンズの販売と金鉱山の隣での水を販売するビジネスが増加します)
焼香や仏様への参拝、露店の出店などに対する若者の熱意については、それがAIによる職場の不安と一致するかどうかは人それぞれ意見が異なるが、（zhiを）見つけるサービスプロバイダーは（zhiを見つける）とだけ言っておこう。 zao) ビジネスチャンスはたくさんのお金を生みます それは本当です！
さて、ここまでお話しましたが、労働者と AI は決して二者択一のゲームではないことがお分かりいただけると思います。動的なバランスと Win-Win の共存を実現するには、それぞれの利点を活かしてヒンジ付きスパイラルを形成し、これがテクノロジー社会、進歩的な健康遺伝子を促進する方法です。
最後に少し余談ですが、
上記の発展法則に基づいて、AI 介入後の将来の社会形態を大まかに推測できます。これは、インターネットのマシュー効果に似ています。高度に発達した専門的なビジネス エコシステムは、成熟後に、一線都市から都市まで広がり始めます。プロセス全体 多くの場合、従業員の合理化と削減、および新旧のポジション間のローテーションと刷新が伴います（ここで、この 2 つが既存の総計の下で動的なバランスを促進できるかどうかを言うのは簡単ではありません）労働力）。
もし本当に仕事の需要が減少し、失業者の数が増加している、つまり人工知能が社会的労働力に限りなく近づいているか、あるいはそれを代替しているのであれば、職場から搾り出された余剰労働力はどうすべきなのだろうか？
まだわかりませんが、とにかく、あなたがただ横たわって恩恵を享受しているのを見るのは不可能です！できれば、新たな開拓プロジェクトを遂行するために全員が異星人の基地に送られるのではないかとさえ思うのですが、よく考えると怖いです…（ちょっと話が逸れました、うーん）