仕事の未来 の商品レビュー

小林雅一(著者)

2020/05/23

＜目次＞
はじめに
第１章　　　誰のための技術革新なのか？～AIに翻弄される世界の労働者たち
第２章　　　自動運転車はなぜ人に憎まれるのか？～ギグ・エコノミーの先にあるもの
第３章　　　AIロボットの夢と現実～我々（人間の労働者）と競う実力はあるのか？
第４章　　　医療に応用されるAI～人から学ぶ人工知能は人（師）を超えられるのか？
第５章　　私たちの生産性や創造性はどう引き出されるのか～GoogleとAmazonの働き方改革

＜内容＞
科学系ライターを経て情報セキュリティ大学院客員准教授。現状のAIについて、バラ色ではなく、かといって批判一辺倒でもなく、わりと客観的に書かれている本。５年後には笑い話かもしれないが、このルポは価値があるのではないか？

2020/05/21

この種の話題は怪しい自称ITジャーナリストがいい加減な取材といい加減な理解でトンデモな話になることがままあるのだが，この著者はちゃんと取材して，理解して書いている。

断片的にしか知らなかった裏話的な話題も面白かった。

ラジオの番組で知ってAmazonで購入

2020/04/25

自動運転のような未来のAI開発を縁の下で支えているが、ビッグデータ工場で働く多数のラベル付けワーカー

多面的で奥深い能力の中で、これまでAIが目立った成果を上げたのはパターン認識のみ

人から何かを学んで一人前の医療用AIに成長するという点においてワトソンとディープラーニングは基本的に同じ

ワトソンが人からマンでいるのは宣言的知識
ディープラーニングが人から学んでいるのは手続き的知識

暗黙知　言葉で明示的に説明するのが難しい知識　ディープラーニングの発達によって、そうした暗黙知までも実装できるようになった

AIが何らかの診断結果や治療法を提示したとしても、そこに至った理由や経緯を説明できなければ、患者やその家族の理解を得られない

グーグル　プロジェクト・アリストテレスでわかったこと

社員一人一人が会社で本来の自分をさらけ出すことができること、そして、それを受け入れるための「心理的安全性」、つまり他者への心遣いや共感、理解力を醸成することが、長い目で見ればチームの生産性を高めることにつながる

医師の診断　過去に無数に患部画像を見てきた経験に基づいて、半ば直感的に診断している　これはまさしく手続き的知識、あるいは暗黙知に該当する　その点では医師の頭の中もブラックボックスといえるわけで、一概にAIだけを責めるのは不公平

アマゾン　給与水準きめるため１２段階のレベルがある
レベル１−３　配送センターのアルバイトや契約社員
4 フルタイムの正規従業員
レベル１２がジェフ・ベゾス

制限付き株式　restricted stock

アマゾン　Lab126
Aはキンドル
B ファイアフォン　失敗
C AR失敗
D エコー