「生成型AIが必須のスキルとなった理由」

Reasons why generative AI has become an essential skill

多くの人々が、生成AIがデータサイエンスのサブフィールドに過ぎないと理解していません。しかし、その利用できるツールのリストが拡大し、生成AIは必須のスキルとなりつつあります。自分自身に「なぜそうなのか?」と尋ねているかもしれませんし、既存のスキルを高めるために生成AIは必要ないと信じているかもしれません。しかし、それぞれの主張やその他の理由を説明し、なぜ生成AIが21世紀の必須スキルとなっているのかを発見しましょう。

需要があるため、時代遅れになりたくない

生成AIは、昨年以来ますます多くの雇用主に求められるスキルとなっています。他の新しい技術と同様に、企業や政府などの組織はAIがもたらす利益に気付き、それを自身の使命のために活用しようとしています。しかし、市場に新たな画期的な技術が導入された他の時とは異なり、生成AIの使用は独自のスキルとして認識されるようになっています。それは、既存のスキルセットを強化し、労働者がより早く新しいスキルを習得する能力を持つためです。

Forbesの先月の記事によれば、ますます多くの雇用主がAIを活用できる労働力を求めるようになるでしょう。心に留めておくべきことの一つは、生成AIをスキルとして身につければ、自身のキャリアを将来にわたり最速かつ最も安価かつ簡単な方法で将来に備えることができるということです。その先駆けとなっている企業の一つがMicrosoftです。彼らは自社内外で従業員とサービスを生成AIで向上させるために緊密に取り組んでいます。また、AIをより良く活用したいと希望する人々に対して常に教育機会を提供しています。

全体的に役立つツールです

私たちは皆、そういう経験をしたことがあります。プロジェクトが全く進まない時、対応しなければならない「やるべきこと」が他にあるのに、メインのプロジェクトに縛られているという状況です。データサイエンティスト、アナリスト、エンジニア、プログラマーの皆さんは、このような不運な状況を経験したことがあるでしょう。ですが、もし私が言ったとしたら、生成AIが助けになることを知っていますか?

信じるか信じないかは別として、生成AIの特筆すべき能力の一つは、人々の生産性の問題を解決することです。Makeuseof.comによれば、ChatGPTはあなたが働く日中に7つの異なる方法でお手伝いすることができます。そして、他にもたくさんの方法があることは間違いありません。例えば、あなたが優れた科学者であっても、ひどいライターかもしれません。チームで働いている場合、明確なコミュニケーションは重要であり、重要なメールを書く時間を短縮することができます。これには2つの方法があります。1つは、メールを送信する前にChatGPTにメールを確認してもらうこと(文法、スペル、その他の構造上の問題をチェックすること)、もう1つは、アウトラインを通じて十分な情報をプロンプトに提供することで、メールを自動的に作成することができます。

どちらの方法も、仕事中に貴重な時間を節約することができるため、時間を食いつぶすボトルネックを解消することができます。

異常検出に役立ちます

さて、生成AIがどのように役立つかを大局的に見てみましたが、具体的な例を見てみましょう。生成AIを使用すると、モデル内の異常を検出することができることをご存知でしょうか?人間の存在だけで行うよりも速く行うことができるだけでなく、コントロールが効かなくなる前にリソースコストを削減することもできます。

Science Directの論文によれば、機械学習やディープラーニングモデルは異常を迅速かつ効果的に検出することが示されています。発見された異常は、人間がデータを確認し、AIの指摘を承認または無視することができます。もちろん、膨大なデータセットとますます複雑なモデルとの作業では、異常を検出することがますます困難になることを理解しています。しかし、生成AIを利用することで、異常を検出する能力を高め、プロジェクトが進行するように確保することができます。

スキルを補完する

5月のForbesの記事でも述べられているように、ますます多くの企業が生成AIのスキルを持つ人材を求めています。それは、AIに関連するツールが労働者を強化し補完するからです。そして、最後のセクションがここで重要になります。生成AIを使用することで、データスキルを補完し、より創造的でコミュニケーション能力を高めることができます。

ChatGPTとBardは、SQLクエリが正しく実行されることを確認するのに役立つだけでなく、データを効果的に伝える方法をより創造的にするのにも役立ちます。例えば、ChatGPTはプレゼンテーションに少しの文脈を追加するためのアイデアを提供することができます。MidJourneyは、一言も言わずにアイデアを示す魅力的なビジュアルを作成する能力をあなたに与えることができます。そして、想像できるように、他にもたくさんのツールがあります。

全体的に、生成型AIはユーザーの想像力によってのみ制限されます。AIの力を引き出す方法を学べば、過去に考慮しなかった方向に自分のスキルセットを向けることができます。

結論

どう思いますか?生成型AIは、特に将来のゴールを確実にするためにスキルセットを強化する素晴らしい方法です。しかし、おそらくあなたはどこで生成型AIについてさらに学び、それを使用する方法を知ることができるか疑問に思っていることでしょう。そこで、うれしいお知らせです!

ODSCでは、7月20日に無料の生成型AIサミットを開催します。今日パスを手に入れ、新しい洞察力と高度な生成型AIスキルを身につけましょう。では、何を待っているのでしょうか?

今日、仮想生成型AIサミットのパスを手に入れましょう!

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

「ナレ・ヴァンダニャン、Ntropyの共同創設者兼CEO- インタビューシリーズ」

Ntropyの共同創設者兼CEOであるナレ・ヴァンダニアンは、開発者が100ミリ秒未満で超人的な精度で金融取引を解析することを可...

人工知能

スコット・スティーブンソン、スペルブックの共同創設者兼CEO- インタビューシリーズ

スコット・スティーブンソンは、Spellbookの共同創設者兼CEOであり、OpenAIのGPT-4および他の大規模な言語モデル(LLM)に基...

人工知能

「UVeyeの共同設立者兼CEO、アミール・ヘヴェルについてのインタビューシリーズ」

アミール・ヘヴァーは、UVeyeのCEO兼共同創設者であり、高速かつ正確な異常検出により、自動車およびセキュリティ産業に直面...

人工知能

ピーター・マッキー、Sonarの開発者担当責任者-インタビューシリーズ

ピーター・マッキーはSonarのDeveloper Relationsの責任者です Sonarは、悪いコードの1兆ドルの課題を解決するプラットフォー...

人工知能

「マーシャンの共同創設者であるイータン・ギンスバーグについてのインタビューシリーズ」

エタン・ギンズバーグは、マーシャンの共同創業者であり、すべてのプロンプトを最適なLLMに動的にルーティングするプラットフ...

人工知能

「マーク・A・レムリー教授による生成AIと法律について」

データサイエンス内で新しい分野が現れ、研究内容が理解しにくい場合は、専門家やパイオニアと話すことが最善です最近、私た...