Googleエグゼクティブ:AIはあなたの仕事に取って代わるものではなく、あなたの仕事をもっと好きにさせるだけです

トム・カーターによって書かれました。 コンパイル済み:メタバースの中心

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Google CloudのPhilip Moyer氏はInsiderに対し、ジェネレーティブAIは仕事の満足度を高めると語った。 *AIツールは退屈な作業負荷を軽減しており、従業員は現在「それが現れるのを待っている」と彼は言った。 *AIが失業を引き起こすことを懸念する人もおり、ゴールドマンサックスはAIが3億人の雇用に影響を与える可能性があると述べました。

Googleの幹部は、AIは面倒で退屈な作業を減らし、従業員が仕事をもっと楽しむことができるようにするのに役立つと述べました。

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Google Cloud のグローバル AI ビジネス担当バイス プレジデントである Philip Moyer 氏は、ChatGPT や Bard などの生成型 AI ツールは従業員の仕事に取って代わるものではなく、代わりに仕事の満足度を向上させ、従業員の生産性を高めるのに役立つ可能性があると述べています。

最近のインタビューで、彼は「満足と習熟度は、AIが本当に大きな影響を与える方向だと思います」と述べました。 "

「ジェネレーティブAIを使用した場合の人々の仕事の満足度を見ると、AIを実験している企業が行った調査によると、従業員のほぼ80〜90%が満場一致で「満足」しています。」 AIのおかげで私の仕事は良くなりました。 "

しかし、ジェネレーティブAIが広範囲にわたる失業につながる可能性があることを懸念する人もいます。 ゴールドマン・サックスは、ChatGPTなどのAIシステムが世界中で3億人ものフルタイムの仕事に影響を与える可能性があると予測しています。

ただし、一部の専門家は、新しいテクノロジーにより時間のかかる管理作業を削減できると考えています。 国立経済研究局による最近の調査によると、生成型AIは生産性を高め、従業員の士気を向上させることができます。

コロンビア大学のオデッド・ネッツァー教授(ビジネス)はインサイダーに対し、「AIが現在行っていることのほとんどは、私たちがやりたいことではありません。 彼は、ジェネレーティブAIツールを、メールの作成やスプレッドシートへの記入などの面倒なタスクを実行できる「拡張オートコンプリート」に例え、コールセンターなどの保持率の低い作業環境に特に大きな影響を与えると述べています。

彼は、移行の結果として一部の仕事が失われることを認めたが、AIが生産性を高めるため、広範な失業の予測が実現しない可能性があると述べた。

「それは生産性を向上させるので、仕事を減らすのではなく、より多くの仕事を見る可能性があります」とネッツァーは言いました。 どの会社が『ああ、私たちはとてもうまくやっているのに、なぜ私たちはより少ない人員を雇わないのですか?』と言うのを見たことがありますか?」

ネッツァーは、人工知能を銀行業界への現金自動預け払い機(ATM)の導入と比較しました。 この変化により、手作業による銀行の出納係の仕事が大量に失われましたが、支店を開くコストも減少し、支店の需要が増加し、多数の新しい仕事が生まれました。

Moyer氏はInsiderに対し、ジェネレーティブAIは金融、請求、ヘルスケアなど、多くの管理作業を必要とする業界を変革すると述べ、従業員は現在「AIの出現を待っている」ため、テクノロジーの採用は避けられないと述べた。

「彼の作業負荷を20%削減することを申し出た場合、動揺する人を私は知りません」と彼は言いました。 率直に言って、どの企業も『わかりました、もうこれをやらない』と言うことはないと思います。」 '"

Googleは今年、OpenAIやMicrosoftなどのライバルに追いつくために、多数の新しいAI製品を発売しました。

しかし、同社は、競合他社のChatGPTと同様に、多くの誤った情報を「空想」する傾向があるBardチャットボットなどの生成AIツールの精度についても疑問に直面しています。

Googleは、OpenAIのフラッグシップモデルであるGPT-4に匹敵する高度な「マルチモーダル」機能を備えていると言われている新しいAIモデル「Gemini」を今後数か月以内に発売する予定であると伝えられています。

Moyer氏はInsiderに対し、Googleの将来のモデルは「本当に難しいマルチモーダル問題」でいくつかの「大きなブレークスルー」を起こし、複数のタイプのデータを同時に解釈できるようになると語った。

しかし今のところ、ジェネレーティブAIは「管理」段階にあり、テクノロジー企業は精度の問題を根絶し、モデルを実行するための莫大なコストを削減しようとしていると彼は言いました。

「今後3年ほどで、業界はモデルの精度を向上させ、モデルのコストを削減し、企業や組織を参加させるために取り組むことを人々に伝えたいと思います」と彼は言いました。 "

「ですから、それは管理の時代になるでしょう。 そして、将来を見据えると、このマルチモーダル時代の推論や本当に複雑な問題に関与し始めるでしょう」と彼は付け加えました。