ChatGPTが奪う未来の仕事は？人間のライバル＋AI革命
Opening
ChatGPTは、人と人間のような会話をするために開発されたAI技術です。自然な発音で応答を返すことができるため、チャットボットやバーチャルアシスタントなどの会話システムなど、さまざまな用途で活用されています。
しかし、ChatGPTが一部の仕事を奪う可能性が懸念されます。現在、ChatGPTは、実験段階でありながら、メール、ブログ記事の作成などのタスクに高い効果を発揮しています。
その結果、ある種の職はChatGPTの能力によって影響を受けたり、完全に置き換えられたりする可能性があります。では置き換えの可能性の高い仕事について見ていこうと思います。
コピーライティング
ChatGPTの能力を知っておくべき職種として、マーケティングキャンペーンや広告、ソーシャルメディアなどのテキストを作成するコピーライティングが挙げられます。
例えば、Evernoteの広告を作るときに、その生産性を高める機能を強調したい場合、「Evernoteを生産性ツールとして宣伝する文章を書いて」というようなプロンプトを与えて、ChatGPTにコピーを生成するよう依頼することができます。
あまり知られてない製品について書くことは少し難しいかもしれませんが、これを回避する方法もあります。例えば、ChatGPTに生産性向上ツールのセールスコピーを作成してもらい、そのツールで何ができるのか、なぜ競合より優れているのかを追加で情報を与えればよい文章になるでしょう。
ChatGPTは、より多くの情報を提供すればするほど、より良いパフォーマンスを発揮します。ChatGPT が生成するテキストは一般的なものですが、同じプロンプトを繰り返し与えたとしても、毎回全く同じ出力を生成するわけではありません。
コンテンツ作成
ChatGPTは、ブログ記事も作成することができます。例えば、生産性に関するブログ記事を作成したい場合、まずは、クリック率が高そうなタイトルを5つ作成してもらうことができます。
タイトルが決まったら、「生産性を向上するための７つの習慣」という２０００文字の記事の本文をChatGPTに書いてもらうことができます。
また、プログラマーのための生産性向上のヒントなど、より具体的なトピックについて書くこともできるのです。プログラマーの課題やニーズに合わせて特別に調整されるでしょう。
カスタマーサポート
ChatGPT は、メールやメッセージを通じて顧客サポートを提供するだけでなく、顧客が実際の人間と話しているように感じることができる共感的なサポートを提供する能力を持っています。
例えば、オンラインで製品を購入しようとしたが、クレジットカードの使用に問題がある客がいたとして、ChatGPTに頼めば、よいサポートメールを書いてくれるでしょう。
メール生成自体は難しくないかもしれませんが、AI が会社のデータベースにアクセスし、顧客に関するより多くの情報を取得することは可能です。そうすれば、ChatGPTは単に基本的な応答を提供するだけでなく、問題の根本原因を迅速に特定し、対処することができるようになります。
客側も迅速に対応してくれて、助かることでしょう。
プログラマー
エントリーレベルのプログラミング職は、この高度なAIに取って代わられる危険性があります。ChatGPTは、コードのデバッグ、複雑なコーディングの質問の解決、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語へのコードの翻訳などを行うことができます。
Pythonを使って電卓アプリをつくることも簡単でしょう。
ボタンがクリックされたときの動作
def button_click(button):
current = display.get()
display.delete(0, tk.END)
display.insert(0, current + button)
=ボタンがクリックされたときの動作
def equals_click():
result = eval(display.get())
display.delete(0, tk.END)
display.insert(0, result)
Cボタンがクリックされたときの動作
def clear_click():
display.delete(0, tk.END)
GUIの作成
root = tk.Tk()
root.title("電卓")
ディスプレイ
display = tk.Entry(root, width=25)
display.grid(row=0, column=0, columnspan=4, pady=5)
数字ボタン
for i in range(10):
button = tk.Button(root, text=str(i), command=lambda i=i: button_click(str(i)))
button.grid(row=(i//3)+1, column=i%3, pady=5, padx=5)
記号ボタン
plus = tk.Button(root, text="+", command=lambda: button_click("+"))
plus.grid(row=4, column=3, pady=5, padx=5)
minus = tk.Button(root, text="-", command=lambda: button_click("-"))
minus.grid(row=3, column=3, pady=5, padx=5)
multiply = tk.Button(root, text="×", command=lambda: button_click("*"))
multiply.grid(row=2, column=3, pady=5, padx=5)
divide = tk.Button(root, text="÷", command=lambda: button_click("/"))
divide.grid(row=1, column=3, pady=5, padx=5)
クリアボタン
clear = tk.Button(root, text="C", command=clear_click)
clear.grid(row=4, column=1, pady=5, padx=5)
=ボタン
equals = tk.Button(root, text="=", command=equals_click)
equals.grid(row=4, column=2, pady=5, padx=5)
root.mainloop()
最後に
ChatGPTがチャンスなのか脅威なのかについては、ケースバイケースです。このAIは、初級のプログラミングの仕事に脅威を与えるかもしれませんが、その分野のプロフェッショナルには新たな機会、効率化をもたらすこともできます。ChatGPTやその他のAI技術が、今後どのように雇用市場に影響を与え続けるでしょうか？
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