예, 로봇이 우리의 일을 맡을 것입니다.하지만 괜찮습니다.

수십 년 동안 수많은 산업에서 로봇이 우리의 직업을 차지할 것이라는 두려움이 항상 만연해 왔습니다. 많은 동안 증거 자동화는 궁극적으로 인간 작업자를 생산 라인에서 이동 시키므로 자동화는 허용 가능한 범위 내에서 작동하기 위해 종종 인간 상호 작용이 필요합니다. 이 로봇이 우리의 일을 맡고 화를내는 것을 생각할 때, 우리는 우리가 있든 없든 바뀔 세상에 대한 낡은 작업 관점을 붙잡고 있습니다..

로봇이 우리의 일을 맡는다 고 생각할 때, 우리는 우리가하는 일을 말 그대로 수행하는 휴머노이드 안드로이드의 비전을 겹칩니다. 많이 있지만 추측 이런 유형의 강탈에 대해 우리는 규모가 조금 더 작게 생각해야합니다. 물리적 의미 (로봇 팔 또는 좀 더 실체적인 것)에서 로봇 공학과 인공 지능은 이미 다음과 같은 산업에 통합되었습니다. 보건 의료 과 소매. 이것은 로봇 지원의 구현으로 이동함에 따라 인력을 변화 시켰습니다..

AI는 일반적으로 이러한 시나리오에서 가장 자주 참조되는 기술이지만 블록 체인도 역할을 할 수 있습니다. 스마트 계약은 두 시스템간에 일련의 조건을 쉽게 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 사무실 환경에서 블록 체인과 암호화 기술이 특정 관리 또는 인적 자원 기능을 대체하는 세상을 상상하는 것이 합리적입니다. 작업 할당과 같은 반복적 인 작업은 가까운 장래에 블록 체인에서 처리 될 수 있습니다..

그것은 우리 로봇의 미래의 일부일뿐입니다

예를 들어 AI가 강화 된 콜 센터와 같은 소규모 로봇 응용 프로그램은 우리 대부분이 운영하게 될 응용 프로그램입니다. 예를 들어 이러한 콜센터 내에서 AI는 챗봇, 음성 라우팅 시스템 및 고객 서비스 강화 서비스 역할을합니다. 고객 서비스 에이전트는 필요할 때 인간이 될 수 있으며 데이터를 라우팅하고 분석하여 클라이언트와 고객 모두에게 서비스를 제공 할 수 있습니다. AI 시스템을 구현하는 많은 산업에서 이전에는 인간 팀이 처리했던 많은 데이터와 지루한 작업을 처리하는 것은 동일합니다..

실직에 대한 두려움을 불러 일으키는 작업에 대한 직접적인 접점 가시성을 상실하고 있습니다. 이러한 사고 방식 또는 변화에 적응하고 우리가 직장에서 운영하는 방식을 바꾸려는 의지는 새로운 것이 아닙니다. 자동차 조립 라인에 첫 번째 자동화가 도입 된 이후로 그랬습니다. 그러나 인간은 민첩하고 항상 적응할 방법을 찾았습니다. 복잡한 작업을 신속하게 처리하고 비즈니스의 성장 및 데이터 관리를 지원하기 위해 구현되는 AI 시스템이 점점 더 많아짐에 따라 점점 더 많은 인간이 자신이 가진 것과는 다른 새로운 역할로 전환해야하는 것을 보게 될 것입니다. 이제까지.

경제학자 예측하다 2030 년까지 로봇은 인간 노동자로부터 2 천만 개의 일자리를 인수하게 될 것입니다. 미국이 운영 지금 기록적인 실업률에서 많은 일자리를 잃었습니다. 여기에서 우리의 생각을 조정해야합니다. 로봇은 그러한 일을 할 수 있습니다. 그들은 그러한 직업을 가져야합니다. 그것 없이는 혁신도없고 변화도 없습니다. 우리는 프로세스를 발명하고 그 프로세스를 완성한 다음 자동화를 구현하여 해당 프로세스를 간소화하여 다음 프로세스로 넘어갈 수 있도록합니다..

항상 다음에 뭔가가 있습니다

거의 모든 로봇 프로세스 또는 자동화 창조하다 인간을위한 새로운 직업. 새로운 정상은 로봇 구현에 대한 인간의 감독뿐만 아니라 작업을 위해 만들어진 인간의 일자리를 볼 수있는 보완적인 역할을 요구합니다 함께 소위 로봇으로. AI는 교육을 받아야하고 배달 로봇은 유지 관리되어야합니다. 로봇이 취하게 될 일이 인간이 가능한 한 오래 유지하려는 노력의 가치가 없다는 말은 아닙니다..

작업 지향적이고 기능적인 작업을 자동화에 적절하게 넘겨주기 위해, 그것들을 연구하고, 연습하고, 단일 정보 비트로 세분화하여 AI 시스템이나 물리적 로봇에 프로그래밍 방식으로 훈련시킬 수 있어야합니다. AI 시스템을 사용하면 해당 교육은 향후 사용 사례 및 애플리케이션을 위해 모니터링하고 문서화해야하는 기계 학습으로 발전 할 것입니다..

우리는 크고 작은 산업에서 구현되고있는 현재의 AI 속도로 소모가있을 것이라는 것을 깨닫기 시작해야합니다. 이것이 혁신으로가는 유일한 길이 기 때문에 소모가 있어야합니다. 이것은 혁신으로가는 유일한 길이 인간 노동자의 실직이라고 말하는 것은 아니며, 어떤 식 으로든 실업을 혁신적인 아이디어로 바꿔야한다는 말은 아닙니다. 예를 들어 로봇은 우리가 공급망을 운영하는 방법과 컴퓨터 인터페이스와 통신하는 방법을 발전 시키도록 강제 할 것입니다..

비즈니스 프로세스의 이러한 진화는 스마트 머신이 다른 스마트 머신과 통신하는 방법 및 AI 시스템을 활용하여 에너지 및 제조와 같은 분야에서 지속 가능한 기술을 구현하는 방법과 관련이 있습니다. 이러한 발전은 일자리를 얻는 자동화에 대한 저항과 싸우지 않고서는 존재하지 않을 것입니다..

로봇이 일자리를 얻는다는 생각은 항상 전체 그림에 대해 일반적으로 부정적인 시각을 가져 왔습니다. 초점은 종종 자동화에 의해 생성 된 작업이 아니라 로봇으로 대체 된 단일 작업 또는 역할에 있습니다..

더 큰 그림은 끊임없이 변화하는 사고 방식과 사업 방식의 변화입니다. AI는 상상할 수없는 데이터 세트를 분석하고, 이전에는 달성 할 수 없었던 프로세스를 자동화하고, 궁극적으로 모든 사람에게 일자리를 제공 할 미래를 가져올 수있는 기능을 제공합니다..

여기에 표현 된 견해, 생각 및 의견은 작성자의 단독이며 반드시 Cointelegraph의 견해와 의견을 반영하거나 대표하는 것은 아닙니다..

도미닉 쉬너 베를린에 본사를 둔 비영리 재단 인 Iota Foundation의 공동 창립자입니다. 그는 파트너십과 프로젝트 비전의 전반적인 실현을 감독합니다. Iota는 사물 인터넷을위한 분산 원장 기술이며 가장 큰 암호 화폐 중 하나입니다. 또한 그는 상하이에서 가장 큰 블록 체인 해커 톤에서 우승했습니다. 지난 2 년 동안 그는 Iota를 통해 기계 경제를 활성화하는 데 주력해 왔습니다..