機械が人に取って代わるので、人間は何をしますか？生涯学習者になる

10年前に生まれた人は、おそらく運転免許証を持っている必要はありません。そして、今日の赤ちゃんの多くは仕事を持っていません—少なくとも私たちが現在週40時間働いていることを知っているように。

これが、アレンブルーがテクノロジーの進化のスピードに起因する、近い将来のビジョンです。 LinkedInの製品管理の共同創設者兼副社長であるBlueは、世界は機械が心に取って代わる時代に向かっていると語った。

1世代以内に、既存のジョブの少なくとも10パーセント（一部の推定では40パーセントにもなる）がマシンに置き換えられます。

ブルーとPBSのホストであるハリスリーニバサンは、水曜日に開催されたコミュニティカンバセーションで、ポインターの「仕事の未来をカバーするジャーナリストのガイド」セミナーと併せて講演しました。どちらも、ソフトスキルを必要とする仕事は、機械の交換が最も難しいだろうと述べました。

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ブルー氏によると、人工知能、ロボット工学、その他のイノベーションの下流への影響は不明ですが、反復可能なタスクはほぼ自動化されています。スリーニヴァサン氏によると、カラーセンサーと繊細なピンチャーを備えた機械は、イチゴの列を通り抜けて、完熟の直前に果物を収穫することができます。それは農民に影響を与えるだけでなく、収穫を助けるための労働者（その多くは移民です）の流入にも影響を及ぼします。

それで、MITの学者がそれを呼ぶように、第二の機械時代が近づくにつれて、私たち人間はどのように最善の準備をすることができますか？

ブルー氏は、人間が持つ重要な能力はコラボレーションと効果的な計画であると述べました。少なくとも一歩先を行くための1つの戦術には、生涯学習の開発が含まれます。

「どうすれば自分に何か新しいことを教えることができるのか」という感覚。スリーニヴァサンは非常に重要だと述べた。 「その内部ドライブがない場合、リソースと適切な情報を見つける方法がわからない場合」、それを実現することはできません。彼は、アメリカ人は4年の学位が重要なライフスキルを養う唯一の方法ではないことを認識する必要があると言いました。彼がインタビューした教育者でさえ、学位に焦点を当てた学習は「バブルの中で生きる」ことを永続させる持続不可能なモデルであることを認めていると彼は言った。

ブルー氏によると、ユーザーがLinkedInに提供するデータを通じて、このサービスは職種の傾向と必要なスキルを確認できるという。 LinkedInはデータを監視することで、「スキルのギャップ」を特定できます。デンバーでは、住民の流入により医療従事者が不足しました。しかし、医師を増やすことは答えではありませんでした。市はまた、医療コーダーを必要としていました。そこでLinkedInは、医療コーディングを教える学校の提案を提供し始めました。

Sreenivasan氏は、「ブログラマー」がデータの収集と分析の方法のパラメーターを設定することを避けるために、テクノロジー分野では多様性（特により多くの女性と有色人種が関与する）が重要であると述べました。しかし、STEMのキャリアは別として、テクノロジーによって簡単に追い抜かれる可能性があるものもありますが、創造性と思いやりを育むことで、人々を機械から差別化することができます。

例えば？

「私たちは効果的な看護師になることができるロボットを持っていません」とSreenivasanは言いました。