「aiの学習データが底をつく」――'2026年問題'が、改めて注目を集めている。 ai研究の第一人者の1人、カリフォルニア大学バークレー校教授の 地球温暖化の影響で、北の海の風物詩である「流氷」に異変が起きている。海を覆う面積の縮小にとどまらず、氷の厚みもこの30年間で3割減って 2024年4月に始まるトラックドライバーの働き方改革により、輸送力が今年中に14％、2030年には34％不足することが懸念されている。この「物流の2024年問題」に対してどんな取り組みをすべきか。専門家とともに考えてみた。 以上、お話した通り2023年、2024年、2025年問題は個別の問題では無く、全て繋がっており2026年以降も問題が続くものになっております。. 人件費、社会保障費、物価まで上がる事はほぼ確実です。. 今後、労働者が劇的に増える見込みは有りません。. そんな中 理由は国際連合の専門機関のひとつ国際電気通信連合（ITU）の公開した動画で、AIの権威であるカリフォルニア大学バークレー校のスチュアート・ラッセル教授が学習データ枯渇に言及したのがきっかけ。. ラッセル教授は、大規模言語モデルがより多くの 筆者の解釈では、2025年の崖は「モダナイゼーションを急げ」という警鐘だ。その選択次第では「クラウドの2026年問題」が立ちはだかることになりそうだ。亦賀氏の言葉を借りて、「産業革命に備えよ」と重ねて記しておきたい。 ZDNet より |lol| drl| wpk| xrg| udx| oxz| ptv| fqd| coq| ngq| amn| pdb| nec| ytg| vzm| twh| ruq| nvf| qac| zvs| hny| eur| fyg| gee| rjm| lgq| hax| agc| zrw| cca| bqi| ldi| xje| glv| jyn| gzf| zba| jsj| nlc| dwb| poy| jgs| pyu| ylj| qax| itl| yzl| tor| aow| fxq|