차례:
비디오: ìí´ë¡ ì§ê¸ë²¨ë½ (십월 2024)
이번 주 플로리다 가트너 심포지엄에서 "스마트 머신"이 얼마나 많은 논의를했는지와 이들이 비즈니스, 고용 및 경제에 미칠 수있는 영향에 놀랐습니다. 주제는 시작 기조 연설, 주요 트렌드 목록 및 회사의 전략적 예측에서 계속해서 반복되었습니다.
여러 세션에서이 과정이 조금 더 진행되었습니다. 가트너의 톰 오스틴 (Tom Austin)은 스마트 머신을 "다음 큰 혼란"이라고 부르고 자율적이거나 "딥 러닝"의 예를 보여주는 머신으로 정의한 프레젠테이션을 진행했습니다. 이것들은 종종 인간 만이 할 수 있다고 생각한 일을함으로써 우리를 놀라게하는 기술입니다. 그는 이것이 어떻게 무버, 수행자 및 현자로 나뉘는 지에 대해 논의했습니다 (일부는 10 대 트렌드에 대한 글에서 자세히 설명했습니다). 그런 다음 전자 검색, 스포츠 정보를 뉴스 기사로 변환하거나 재무 데이터를 통해 텍스트로 권장 사항을 작성하는 방법 및 대학 수준의 에세이를 평가하는 데 사용되는 소프트웨어와 같은 다른 솔루션에 대해 자세히 논의했습니다.
일반적으로 그는 2020 년까지 스마트 머신이 경력에 해를 끼치는 것보다 더 많은 혜택을 제공 할 것이라고 가설을 세웠습니다. 가트너의 다이앤 모렐로는 스마트 머신이 어떻게 직업, 업무 및 고용을 재편 할 수 있는지에 대한 이야기에서 2024 년까지 10 명 중 4 명은 "가상 도플 갱어 (virtual doppelgangers)"팀에 자신의 작업을 배포 할 것이라고 기대했다. 그녀는 같은 숫자를 사용하여 2020 년까지 49 %의 일자리가 그러한 기계에 영향을받지 않을 것이며 34 %가 긍정적 인 영향을받을 것이라고 예측했습니다. 물론 결과적으로 일자리를 잃을 사람의 17 %가 여전히 큰 문제가 될 수 있습니다.
Morello는 또한 기계가 할 수없는 사람들이 할 수있는 일에 대해 이야기했습니다. 기계가 더 잘 수행하는 사람들의 목록 전투기 조종사 나 뇌 외과 의사와 같은 기계의 도움을받는 사람들이 가장 잘 수행하는 사람들.
사고 기계의 시대
Gartner Fellow Steve Prentice는 "사고의 시대"라는 제목의 연설에서 "스마트 시스템"에 대해 세 가지 큰 예측을했습니다.
그는 2018 년까지 스마트 시스템의 사용은 일부 활동 및 관할지에서 불법이며 다른 시스템에서는 의무화 될 것이라고 말했다. 2020 년까지 Asimov의 3 가지 로봇 법칙이 적어도 하나의 주요 국가의 법령 도서에 통합 될 것입니다. 2024 년까지, 잠재적으로 인간의 삶에 해를 끼칠 수있는 활동의 10 % 이상은 사람이 재정의 할 수있는 옵션이없는 스마트 시스템을 의무적으로 사용해야합니다. (이 마지막 것은 Plummer의 상위 10 개 예측 목록도 만들었습니다.)
이것들은 큰 예측이며 부분적으로 정의에 달려 있습니다. 앞서 말했듯이 자동차의 에어백 배치 시스템을 "스마트 시스템"이라고 생각하면 이미 일부가 필요합니다. 스마트 시스템을 친구들이보고있는 것을 기반으로 비디오를 추천하고 시청하고있는 것을 알려주는 시스템이라고 생각하면 이미 불법입니다. 그러나 일반적으로 시스템은 점점 더 똑똑해지고 있으며 허용해야 할 것과 허용하지 않아야 할 것에 대한 더 많은 논쟁이있을 것입니다.
프렌 티스는 실제 "인공 지능"또는 "컴퓨터가 살아 있다면"에 대해 이야기하는 것은 의미가 없다고 말했다. Skynet은 생각하기에 유용한 미래는 아니지만 사람들이 기계와 협력하는 것은 미래입니다. 그리고 그는 모든 노력이 인간의 뇌를 재생산하는 것이 아니라 실제로 비행기가 매우 다른 경우 새를 모방하여 비행하는 것과 같다고 지적했다.
대신 그는 사고 기계가 의사 결정을 내리는 기계에 대해 이야기했습니다. 그는 일반 정보에서 "비 선택적 자동화"에 이르기까지 이러한 기계의 계층 구조와 의사 결정 지원에서의 역할에 대해 논의했습니다.
이 모든 것이 많은 질문을 제기 할 것입니다. 자율 주행 차로 보험료가 낮아 지거나 의사가 전문 책임 보험료를 인상 할 경우 Watson 진단에 동의하지 않는지 여부와 같은 일부는 재정적 일 것입니다. 어떤 것은 허용되는 것과 허용되지 않는 것을 결정하는 규제가 될 것입니다. 그리고 사고를 피할 수없는 경우 기계가해야 할 일과 같은 윤리적 일 것입니다. 프렌 티스는 다시 법적으로 구속력있는 일련의 규칙, 특히 "로봇이 인간을 해치지 않거나 무 활동으로 인해 인간이 해를 입을 수 있도록 허용하는 법칙"으로 아시모프의 로봇 법칙으로 돌아 왔습니다.
그는 사람들이 새로운 장치에 익숙해 짐에 따라 시간과 세대에 따라 변하는 기계가 할 수있는 것과 할 수없는 것에 대한 "소름 끼치는 선"에 문제가 있다고 언급했다. 그는 이것이 제조업 노동자를 대체하는 기계 대신 지식 노동자를 대체 할 것이라는 점을 지적하면서 사회적, 정치적 변화를 이끌 것이라고 말했다.
이러한 생각은 MIT 슬론 경영 대학원의 디지털 비즈니스 센터 앤드류 맥아피 (Andrew McAfee)가 출연 한 점심 시간에 울렸다. McAfee와 Erik Brynjolfsson은 몇 년 전에 Race Against the Machine 이라는 책을 썼으며 곧 출시 될 The Second Machine Age 라는 책을 가지고 있습니다.
그는 수년 동안 인간이 패턴 매칭과 복잡한 커뮤니케이션 능력이라는 두 가지 큰 영역에서 디지털 노동에 비해 몇 가지 지속 가능한 이점을 가지고 있다고 생각했다. 그러나 최근에는 구글의 자율 주행 차와 같은 패턴 매칭의 사례와 정보를 이야기로 바꾸는 내러티브 사이언스 (Narrative Science)의 방법, IBM의 왓슨 (Watson), Rethink Robotics의 Baxter와 같은 패턴 매칭의 예를 보았습니다. McAfee는 사용 가능한 데이터의 양이 테라 바이트에서 페타 바이트에서 엑사 바이트에서 제타 바이트로 계속 증가하는 방식에 대해 이야기했습니다. 이제 Autodesk CEO Carl Bass가 "무한 컴퓨팅"이라고 부르는 것에 액세스 할 수 있습니다.
그러나 현재까지 이러한 모든 새로운 기술로 인해 우리가 본 모든 변화는 "우리가 보게 될 변화에 대한 준비 조치"일 뿐이라고 McAfee는 말했습니다. 현재까지 우리가 본 비즈니스에 미치는 영향은 크거나 이상하다고 그는 최근 직원의 도난을 모니터링하기위한 도구를 사용하여 도난이 약 25 달러 감소했지만 수익은 3, 000 달러, 팁 증가한 것으로 나타났습니다. 비율이 증가했습니다. 그는 카글 레가 경쟁을 통해 사고와 관련된 자동차를 예측하는 알고리즘을 만드는 것과 같은 데이터를 사용하는 새로운 방법에 대해 이야기하면서 Allstate의 예측 방법이 300 % 향상되었습니다.
그러나 경제적, 사회적 의미는 훨씬 클 수 있습니다. McAfee는 2 차 세계 대전 후 30 년 동안 경제의 모든 주요 지표가 어떻게 함께 추적되는지에 대해 이야기했습니다. 그러나 1980 년 이래로 중간 소득이 노동 생산성이나 GDP만큼 빠르게 증가하고있다. 최근에는 민간 고용도 지연되기 시작했습니다. 그는 1982 년 컴퓨터가 올해의 TIME 머신 인 방법에 주목하면서 이것을 기술에 썼습니다. 이제 우리는 "최고의 시간, 최악의 시간"을 가지고 있습니다. 대학 학위 미만의 사람들의 임금 증가율은 평평하거나 감소하는 반면, 대학 학위 또는 대학원 학위를 가진 사람들이 가장 많이 증가하고 있습니다. 그리고 그는 미국에서 임금 수입자의 상위 100 % 인 "슈퍼 스타"가 가장 많이 증가하고 있으며 더욱 양극화 된 경제를 창출하고 있다고 말했다. 그는 자본에 대한 수익, 다시 말해서 기업의 이익은 사상 최고치에 달하지만, 노동 수익률 또는 임금으로 지급되는 GDP의 비율은 우리가 그렇지 않은 비율로 감소하고 있다고 말했다. 전에 본 (그 슈퍼 스타들에게 지불 된 임금 포함).
그는 기술이 상단의 증가와 하단의 감소의 일부라고 말했다. 차별화 된 기술을 습득 할 수있는 더 좋은 시간은 없었지만 지금은 평범한 직원이 되기에는 좋은 시간이 아닙니다. 그는 MIT가 디지털 경제가 미칠 영향을보다 자세히 조사하기위한 계획을 세우고 있다고 말했다.
실업률 90 %
이 세션에서 가장 놀라운 것은 아마도 가트너 케네스 브랜트의 "90 % 실업률 생존"에 관한 이야기 일 것입니다.
브랜트는 최근 CEO 조사에 따르면 인재 부족과 혁신 률 향상에 동의하고 있지만 기계가 수백만의 중산층 일자리를 흡수 할 것이라는 믿음을 크게 무시하고 있다고 밝혔다. "Gartner는이 10 년 동안 스마트 머신의 붕괴가 업계에서 가장 영향력있는 기술 중 하나가 될 것이라고 생각합니다."
그는 디지털 기술이 스마트 기술이 사용되는 초기의 많은 사례들을 언급하면서 10 년 안에 인력을 만날 것이라고 말했다. 그는 이제 재능있는 사람들이 스마트 머신을 개발하는 경쟁이 있다고 말하면서 청중의 IT 리더들에게 "당신은 재능을위한 경쟁의 일부가되거나 남게 될 것"이라고 말했다.
브랜트는 스마트 머신이 다음 노동 비용 최적화의 최첨단이 될 것으로 기대하고 2020 년까지 스마트 머신 개발을위한 4 가지 가능한 시나리오를 제안했다. 여기에는 직원들이 자신의 머신을 배치하여 작업을 개선하는 "Bring Your Own Virtual Assistant"; "Digi-Taylorism"은 기계가 노동을 감독하는 역할을 효과적으로 수행합니다. 기계가 우리를 위해 일을 할 수 있기 때문에 우리는 실질적으로 완전한 실업을 가질 수있는 "Homo Ludens"; 또는 "Machina Suprema"는 기계가 스스로를 인식하고 스스로해야 할 일을 결정합니다 (Ray Kurzweil의 작품 인용).
그는 유토피아적이고 묵시적인 시나리오는 모두 "검은 백조"이며 90 % 실업률은 높은 확률이 아니라 실업률이 높아질 것이라고 말했다.
그는 또한 스마트 머신이 의사, 변호사 및 상인과 같은 고가의 전문화 된 직업인 "꿈의 직업"을 침범 할 수 있다고 생각한다고 말했다. 가트너는 2030 년까지 이러한 전문직 일자리가 사라질 것이라고 믿고 있으며, 앞으로도 다재다능한 전문가들과 기계 작업을 할 수있는 공감자가 될 것이라고 말했다.
그는 일자리 교체가 이미 시작되었으며, 과거 (창출 된 새로운 일자리가 항상 창출되는 곳)의 "창조적 파괴"는 전례없는 규모, 속도 및 일자리 손실 범위로 인해 "파괴적인 창조"로 대체되고 있다고 말했다. 이것이 얼마나 많은 영향을 미치는지에 놀랍니다.
브랜트는 레이스가 기계를 거스르지 않는다고 말했다. 그는 "우리가 스마트 머신을 발명 할만큼 똑똑하다면 소셜 시스템과 거버넌스를 재발 명하여 스마트 머신의 이점을 최대한 활용할 수있을만큼 똑똑해야한다"고 말했다.
