VOLOVLO職業の自動化リスクと転換を、業務ごとに
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自動化が仕事をどう変えるかを掴むために——業務ごとに、証拠を見せて、不確かさは不確かだと認めて。

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立場を選んで入る:働いている学んでいる会社を経営している何かを作っている
On this pageこれまでにAIは実際にいくつの職を置き換えたのか自分の仕事のどの部分が実際にAIに引き取られるのか、そしてそれを前もってどう見分けるのかAIに職を奪われるまで、私にはあと何年あるのかAIの規制は、実務として私の仕事をどう変えるのかAIは実際、会社のどの部分にまず導入されるのか
長文

一度に一つの問いを、記録から答える

職業のページは参照するものです——何かを調べに行くところです。こちらはもう一方のもの——こちらが持っているすべての検証済みの記録を横断して、人が実際に問う問いについて論じたものです。

一つの規則が、これを意見のページと分けています。そしてそれは善意ではなくテストによって守られています——どの節も、検証済みの記録か業務の判断を引かなければなりません。引用のない節はビルドを落とします。引用は節ごとにその下に印刷され、記録へ直接つながります——出典と、適用範囲と、誰が検証したかとともに。

20件の引用6の節

AIは実際にいくつの職を奪ったのか——確かめられた数字のすべて

一つの数字は存在しないし、その正直な理由はデータが欠けているからではない——公表されているほぼどの数字も、職以外の何かを数えているからである。以下は、こちらで確かめられた一つひとつと、それが実際に何を数えているかである。

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14件の引用6の節

実際に自動化されるのは何か、そしてそれを前もって見分ける方法

業務の難しさではない。報酬の高さでもない。ある業務が動いたかどうかを予測している性質は、人間以外の何かが「それは間違っている、やり直せ」と言えるかどうか——そして疲れずに、一晩で千回それを言えるかどうかである。

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13件の引用5の節

なぜ誰も、あなたに残された年数を言えないのか

こちらはこれに数字で答えることを拒み、その拒否は構築を落とすテストによって守られている。以下はその背後にある論である——年数の見積りに要る材料は、一つ残らず、測られていないか、逆戻りしうるか、あるいはまだ決めていない誰かが決めることである。

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23件の引用5の節

AIが来る前に、法がすでに変えてしまった仕事

AIと仕事についての文章のほとんどは、技術が到来し、そのあとで職が変わる、と描く。検証済みの記録のなかで最も多い順序は逆である——規則が義務を生み、その義務が名前のある職に落ち、そして何も導入されないうちに、誰かの職務記述書に一段落が増える。

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10件の引用5の節

AIが会社の中で実際に落ちる場所と、それを担う人

導入は報道が思わせるより狭く、いつも同じ三つの場所に落ちる。面白い問いは、どの機能が道具を買うかではない——道具が生む仕事をどの職が引き受けるかであり、検証済みの記録のなかで、その職はほとんどの場合、それを選んだ職ではない。

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