- 人々の時間を節約し生産性を向上させるために、生成的人工知能（AI）ツールは有用であるとされる。
- 生成的AIやLLMsの実装には多くの人的労力が必要であり、AIが提供する利益よりも後方作業が大きな負担になる可能性がある。
- 技術の予測はしばしば誤りがあり、自動車業界における自動運転トラックや車の予測が現実化していない例が挙げられる。
- プログラマーはコンピュータプログラミングとは無関係な作業に多くの時間を費やしており、AIの活用には現実的な課題が存在する。
- 生成的AIや操作AIは新たな作業を生み出し、データベース管理や問題解決が必要とされる。
- ジェネラティブAIやLLMsへの移行にはさまざまな課題があり、データの分析や品質管理への支援が重要である。
自動車業界における自動運転技術の予測の誤差や、プログラマーがコーディング以外の作業に多くの時間を費やしていることなど、技術の進化は現実の課題によって阻害されることが示唆されています。生成的AIやLLMsの実装には多くの人的労力が必要であり、新たな作業や課題が発生することが指摘されています。データの分析や品質管理など、AIの活用においても、現実の課題を克服する必要があるとされています。
元記事: https://www.zdnet.com/article/generative-ai-may-be-creating-more-work-than-it-saves/