AI and context: which jobs will it replace?

제품 시장에 대이동이 있는 것 같습니다. 제품 관리자, 제품 디자이너, 데이터 과학자, 사용자 연구원이 한꺼번에 해고되었습니다 . 이 글을 쓰는 시점에서 사용자 연구 책임자 및 가장 큰 플레이어의 유사한 직책을 포함하여 250.000명 이상의 사람들이 이러한 역할에서 해고되었습니다. 반면에 우리 엄마도 ChatGPT에 대해 알고 있습니다. 몇 년 전에 이메일과 같은 훨씬 더 일상적인 발명품을 그녀에게 소개해야 했기 때문에 이상합니다. 나는 그녀의 찌푸린 얼굴이 그녀의 생일에 첫 번째 태블릿을 받고 10년이 채 지나지 않아 Netflix 중독이 된 것을 아직도 기억합니다. 직업의 피라미드: 육체 노동(화장실 청소, 벽돌 쌓기, 배관 공사, 요리), 쉬운 정신 작업(로고 디자인, 카피라이팅) 및 어려운 정신 작업(법률 제정, 관리, 과학) 정신 작업 "우리가 AI가 수행하기를 원하는 작업" 및 "AI가 실제로 수행할 작업"을 가리키는 쉬운 작업을 가리키는 화살표 우리는 우리 자신을 위해 쉬운 일을 원했습니다… (자신의 일) 이제 AI가 우리의 일을 현실로 가져갈 것 같습니다. 우리는 AI가 한편으로는 집을 청소하고, 자동차를 운전하고, 다른 한편으로는 우리를 위해 크고 어렵고 세상을 정의하는 결정을 내리기를 원했습니다 . 시 와 그림 예술 . 물론 Ginsberg의 Howl이나 Klimt의 Kiss와 같이 우리 모두가 동경하는 정말 특별한 것은 아니지만 예술 산업의 99.95%가 2022년까지 수천 년 동안 일상 생활을 한 연재물입니다. AI가 모든 잡다한 일을 대신할 수 있는 것처럼 보이거나 우리는 비밀리에 그렇게 되기를 희망합니다. 아직 몇 년이 더 남았지만 걱정할 필요는 없습니다. 곧 올 것입니다. 그러나 현재의 AI 기술이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 무엇입니까? 컨텍스트에 관한 모든 것 하루나 이틀 후에 생산성을 얻을 수 있는 (중급 또는 중급) 직업에 있었던 적이 있습니까? 추억을 간직하세요. 그 일자리는 망할 것입니다. AI 학습의 두 단계 그것은 모두 AI 기술이 작동하는 방식에 달려 있습니다. 본질적으로 학습과 실행의 두 단계로 구성된 번역기입니다. AI가 "훈련 중"일 때 데이터 과학자는 하루 종일 AI를 지켜보며 프로세스를 감독합니다. 그들은 특정 질문(예: 시체를 숨기는 방법 ) 에 대답하지 않는 방법을 가르치며 , 일반적으로 이때는 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. ChatGPT는 대화의 과거 부분을 기억하는 것으로 유명해졌지만(다소 새로운 현상이며 Turing Award의 경쟁자 … 거기에서 멈춰라. 따라서 ChatGPT(및 일반적으로 모든 딥 러닝 AI)는 일반적으로 세계가 자신의 관점에서 어떻게 작동하는지에 대한 광범위한 지식을 가지고 있지만(때로는 말 그대로 테라바이트 단위로 측정됨) 사용자의 세계가 얼마나 구체적인지에 대한 지식은 프로필의 복잡성에 관한 것입니다. / 개인 설정 페이지. 그리고 그것은 우리 인간이 될 직원(및 계약자가 될 사람)에게 이점입니다. 외과의사가 되기 위한 두 단계 AI는 학습에 두 단계가 있는 유일한 직업이 아닙니다. 외과 의사도 마찬가지입니다. 수년 동안 그들은 일반 의학을 공부하고(대부분의 유럽 학교에서 약 6년, 미국은 다름) 본질적으로 훈련생 프로그램에 등록하기만 하면 어느 정도 통제된 환경에서 이론과 실제 사이의 피할 수 없는 차이에 직면하게 됩니다. 모든 고등학교 해부학 모델의 몸통 아래쪽 가장자리 바로 위의 왼쪽에 멋지게 놓일 것입니다. 불행하게도 외과 의사가 되려는 사람들에게는 실제 충수돌기가 적합하다고 생각되는 다른 곳에 나타나는 경향이 있습니다. 이론과 실제의 차이는 맥락이라고 할 수 있습니다. 다행스럽게도 우리 모두에게 다행스럽게도 대부분의 외과 의사는 수술실에서 다양한 작업을 완료하는 몇 년 안에 이러한 차이를 이해할 것이므로 맹장염은 우리 시대에 꽤 무해한 문제가 됩니다. 따라서 다음과 같은 두 가지 분명한 이유로 외과 의사는 AI로 대체되지 않을 것입니다. 많은 현장 상황에 대해 지식을 적용해야 합니다. 그들의 직업에는 일정 수준의 손재주가 필요합니다. 수술 전과 후 모두 사람의 얼굴이어야 합니다. 앞으로 몇 년 안에 AI에 사용할 수 있는 것은 없을 것입니다. 위험에 처한 컨텍스트 프리 작업 내 질문 기억나? 며칠 만에 하급 또는 중급 직원이면서 생산성을 높일 수 있었다면 그것은 귀하의 업무가 추적하는 데 많은 컨텍스트가 필요하지 않았기 때문입니다. 레지스터 작동 방법과 같은 하루나 이틀 교육을 받고 그게 다였습니다. 웨이터/웨이트리스/Apple Store Genius가 되는 것은 위험하지 않습니다. 당신은 얼굴 없는 서비스(요리 또는 다국적 기술 대기업)의 인간 얼굴입니다. 마케팅 실습생이신가요? 그러나 그것은 문제입니다. 아시다시피 모든 교육 및 주니어 프로그램이 위험에 처해 있습니다. 특히 컴퓨터를 통해 원격으로 수행할 수 있는 경우: 이러한 작업은 너무 많은 컨텍스트 없이도 수행할 수 있는 작업입니다. 특정 시점에서 봇은 귀하의 젊은 자아 대신 귀하가 받은 Slack 메시지를 수락하여 귀하가 초기에 개발한 마케팅 이메일 또는 슬로건만 생성합니다. 그러나 또 다른 문제를 제기합니다. 마케팅 실습생과 마케팅 주니어 관리자가 로봇에 의해 제거되면 누군가가 어떻게 수석 마케팅 관리자가 될 수 있습니까? 기계가 인간을 대체한 것은 이번이 처음이 아니다 인간과 동물을 기계로 대체하는 것은 증기 기관의 발명 이후 이루어졌습니다. 단순히 고대 나무를 태울 수 있다면 누가 왕족의 마차가 되고 싶겠습니까? 새로운 시대가 시작된 이래로 많은 직업이 자동화되었으며 이것도 크게 다르지 않을 것입니다. IT의 첫 번째 탈출: 초기 컴퓨터의 여성 두 명의 여성, 한 명은 서 있는 종이의 지시 사항을 읽고 다른 한 명은 쪼그리고 앉아 거대한 1940년대 컴퓨터의 플러그보드에 전선을 꽂고 있습니다. ENIAC를 프로그래밍하는 여성, 현재 저작권이 없는 것으로 생각됨(출처: columbia.edu ) 컴퓨터라는 단어는 원래 기계를 의미하지 않았습니다. 대신 그들은 프랑스 혁명으로 실직한 미용사 였습니다. 세계 대전 적의 비밀 메시지를 해독하고 핵폭탄의 매개 변수를 계산하는 데 도움이 되는 최초의 기계를 다루는 여성에게 적용되었습니다. 나중에야 기계가 자체 프로그래밍이 가능해지면서 이 하찮은 작업을 순수한 자동화로 대체하여 여성이 컴퓨팅에서 더 의미 있는 역할을 맡을 수 있게 되었습니다 . 비서가 교체되었을 때 컴퓨팅 인력의 이탈은 ENIAC 자체로 끝나지 않았습니다. 비서가 있었습니까? 그렇지 않다면 비서가 Microsoft 제품인 Outlook으로 대체되었을 가능성이 있습니다. 받은 편지함과 보낼 편지함을 체계적으로 유지하고 동료와의 회의 일정을 잡는 데 도움이 되며 작업을 상기시킬 수 있는 가능성을 제공합니다. 물론 Microsoft Office 에는 이미 몇 년 동안 해당 기능이 있지만 직접 입력하는 방법을 배워야 했습니다 . 물론 일부 직업에는 특정 어휘가 필요하지만 이를 위한 업계 선수가 있습니다 . 그러나 일부 사람들은 여전히 ​​비서를 고용합니다. 요즘에는 "사무실 관리자", "프로젝트 관리자", "내각 책임자" 등으로 불리며 그들의 임무는 기본 조직에 휴먼 인터페이스를 제공하는 것입니다. 그들 중 일부는 완전히 사라지지 않을 것이지만, 몇 년 안에 SIRI로 에어비앤비 예약을 할 수 있을 것입니다. 싸우지 말고 끌어안아 분명히, 우리의 첫 번째 반응은 모든 기술을 경멸하는 러다이트 가 될 수 있습니다 . 위선적이지만 완전히 전례가 없는 행동은 아닙니다. 반면에 우리의 임무는 거의 항상 자동화를 통해 효율성을 높이는 것이었습니다. 모든 "사용자 경험", "인체 공학", "유용성"은 결과를 달성하는 데 필요한 인적 노동량을 줄이는 것입니다. 이를 수행하는 방법은 컨텍스트에 대해 배우는 것입니다.사용 컨텍스트, 불러라페르소나, 불러라체험 지도,고객 여정또는서비스 청사진또는 간단히매크로 환경, 요청에 인코딩되지 않고 서비스 클라이언트가 기대하는 뉘앙스를 이해하는 것이 전부입니다. 도구가 밖에 있지만 이번에만 우리는 한 단계 더 높은 수준을 목표로 해야 합니다. 특정 사람이 작업을 더 쉽게 수행하도록 돕는 대신 인간 직원이 관여하지 않고 그들의 상사가 동일한 결과를 달성하도록 해야 합니다. 결국 우리 모두에게 더 나은 세상을 가져다주길 바랍니다.