Amazon CTOによる2024年以降の技術予測

xguru · 2023-12-06T11:12:02+09:00

ヴェルナー・ヴォーゲルス博士の文章人類は歴史を通じて、自らの能力を拡張し増幅するためのツールとシステムを開発してきたクラウド技術、機械学習、生成AIへのアクセス性が高まるにつれ、メール作成からソフトウェア開発、さらにはがんの早期発見に至るまで、私たちの生活のほぼあらゆる側面に影響を与えている今後数年間で、技術へのアクセスは大衆化し、さまざまな分野で革新に満ちたものになるだろう。その始まりはジェネレーティブAIからとなる [生成AIが文化を認識するようになる] - Generative AI becomes culturally aware "文化的に多様なデータで学習した大規模言語モデル（LLM）は、人間の経験と複雑な社会問題をより繊細に理解できるようになる。文化的流暢さ（fluency）は、世界中のユーザーがジェネレーティブAIにより容易にアクセスできるようにするだろう" 文化はあらゆるものに影響を与える。私たちが語る物語、食べるもの、服装、価値観、マナー、偏見、問題への向き合い方や意思決定の方法まで、すべてである文化は、私たち一人ひとりがコミュニティの中でどのように存在するかの土台である文化は、私たちの行動や信念を規定し支配するルールや指針を提供するが、そのような取り決めは、私たちがどこにいて誰と一緒にいるかによって変わり、こうした違いが時に混乱や誤解を招くことがある人間は複数の文化圏で働くことに慣れているため、このような情報を文脈化し、統合し、理解を調整して適切に対応できる今後数年の間、文化は技術を設計・展開・消費する方法に重要な役割を果たし、その効果はジェネレーティブAIで最も明確に現れるだろう文化的流暢さを確保するための取り組み LLMベースのシステムが世界中のユーザーに届くには、人間が本能的に感じる「文化的流暢さ」を備える必要がある多くのLLMの学習に使われたCommon Crawlは約46%が英語であり、言語に関係なく利用可能なコンテンツのさらに大きな割合が文化的に西洋寄り（米国に大きく偏っている）であるここ数か月で非西洋圏の言語学習モデルが登場し始めている。アラビア語と英語のデータで訓練されたJais、中国語/英語のバイリンガルモデルYi-34B、膨大な日本語Webコーパスで訓練されたJapanese-large-lmなどこれは、文化的に正確な非西洋圏モデルを通じて、何億人もの人々が教育から医療に至るまで幅広い分野に影響を与え得るジェネレーティブAIを利用できるようになる兆しである言語と文化は同じではないことを忘れてはならない完璧な翻訳ができるからといって、文化に対する模範的な認識があるわけではないこれらのモデルには無数の歴史と経験が内在しているため、LLMはより幅広く世界的な視点を発達させ始めるだろう人間が議論や討論、アイデア交換を通じて学ぶように、LLMにも視野を広げ文化を理解するための似た機会が必要であるこのような文化交流において、2つの研究分野が中核的な役割を果たすだろう 1つは、あるモデルが別のモデルからのフィードバックを取り込む、AIフィードバックによる強化学習（RLAIF）である。このシナリオでは、異なるモデル同士が相互作用し、その相互作用に基づいて多様な文化概念に対する理解を更新できる 2つ目は、マルチエージェント討論による協調で、1つのモデルの複数インスタンスが応答を生成し、各応答の妥当性とその背後にある推論について議論し、その討論プロセスを通じて最終的に合意された回答に到達するというものどちらの研究領域も、モデルの訓練と微調整にかかる人的コストを削減する LLMが互いに交流して学ぶことで、多様な文化的視点に基づいて複雑な社会問題をより繊細に理解できるようになるだろうこうした進展はまた、モデルが技術のような分野の幅広いテーマについて、より強力で技術的に正確な応答を提供することも保証するだろうその効果は、地域、コミュニティ、世代を超えて深く現れるだろう [FemTechがついに飛躍] - FemTech finally takes off "フェムテックへの投資が急増し、医療サービスがハイブリッド化し、豊富なデータによって診断と患者治療の結果が改善されることで、女性医療は転換点に到達した。フェムテックの台頭は女性に利益をもたらすだけでなく、医療システム全体を活性化するだろう" 女性医療はニッチ市場ではないのに軽視されている女性向け医療サービスはニッチ市場ではない。米国だけでも、女性は年間5,000億ドル以上を医療サービスに支出している女性は総人口の50%を占め、消費者としての医療意思決定の80%を担っているが、現代医学の基盤は本質的に男性中心だった 1993年の米国国立衛生研究所活性化法が制定されて初めて、米国内の女性が臨床研究に参加し始めた生理管理や更年期治療のような一般的なニーズは歴史的にタブー視されてきたうえ、女性は臨床試験や研究から除外されてきたため、その結果は一般的に男性より悪かった平均すると、女性は男性より多くの疾患で診断が遅れ、心筋梗塞後に誤診される確率が50%高い不平等を最も鮮明に示す例が処方薬であり、女性は男性よりはるかに高い割合で副作用を報告しているこうした統計は一見すると憂慮すべきものだが、クラウド技術とデータへのアクセス向上に後押しされ、女性向け医療サービス、いわゆるフェムテックへの投資は増加している AWSは女性主導のスタートアップと緊密に協力してきており、フェムテックの成長を直接目撃している。昨年だけでも資金調達は197%増加した。資本、機械学習のような技術、そして女性向けに特別設計されたコネクテッドデバイスへのアクセス性が高まることで、私たちは女性ケアに対する認識だけでなく、その管理方法においても前例のない変化の岐路に立っている技術で武装したフェムテック企業が登場している Tia、Elvie、Embr Labsのような企業は、データと予測分析を活用して個別化医療を提供し、自宅でも移動中でも患者が快適な場所でケアを受けられるという大きな可能性を示している女性の健康課題に対するスティグマが薄れ、この分野により多くの資金が流入するにつれて、フェムテック企業がこれまで見過ごされてきた女性の健康課題やニーズに積極的に対処する姿を今後も目にするだろう同時に、オンライン医療プラットフォーム、低コスト診断機器の利用可能性、医療専門家へのオンデマンドアクセスを活用するハイブリッド治療モデルのおかげで、女性の医療サービスへのアクセスは大きく改善するだろう Mavenは、メンタルヘルスと身体的健康の境界を取り払い、関係カウンセリングから更年期管理まであらゆるものを提供することで、この分野の先頭走者であることを示している NextGen Janeが開発中のスマートタンポンシステムにより、女性は自らの子宮健康プロファイルを構築し、疾患の潜在的なゲノムマーカーを特定し、それを臨床医とシームレスに共有できるまた、ウェアラブルはユーザーと医師に、分析可能な豊富な縦断的健康データを提供するだろう今日では70%以上の女性が更年期症状を治療されないまま放置されている状況にあり、教育の強化、データの利用可能性、非侵襲的ソリューションは産婦人科医療の結果を画期的に改善し得る。それは産婦人科医療にとどまらない意味を持つ女性健康管理の転換点私たちは女性の健康管理における転換点に立っているコンピュータビジョンやディープラーニングのようなクラウド技術と組み合わされた多様なデータへのアクセスは、誤診を減らし、今日女性に不均衡に影響している薬剤副作用を最小化するのに役立つだろう子宮内膜症と産後うつは、受けるべき注目を受けるようになるだろうついに女性医療が周縁から最前線へ移るのを見ることになるだろうそして、女性主導のチームは男性のみのチームより幅広い健康課題を解決するのに有利であるため、フェムテックは女性と認識する人々に利益をもたらすだけでなく、医療システム全体を改善するだろう [AIアシスタントが開発者生産性を再定義] - AI assistants redefine developer productivity "AIアシスタントは、基本的なコード生成器から、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって支援を提供する教師であり、疲れを知らない協力者へと進化するだろう。複雑なシステムを平易な言葉で説明し、改善目標を提案し、反復的な作業を代行することで、開発者が最も大きな影響を与える部分に集中できるよう支援する" 私は2021年に、ジェネレーティブAIがソフトウェアの書き方に重要な役割を果たし始めると予測した。開発者のスキルを補強し、より安全で信頼性の高いコードを書く助けになるだろうと AIアシスタントは同僚であり師でもある現在、自然言語プロンプトに基づいて関数、クラス、テスト全体を生成できるツールやシステムへの広範なアクセスが可能になり、この現象は本格化している実際、2023年のStack Overflow開発者調査では、回答者の70%が開発プロセスですでにAI支援ツールを使用しているか、使用する予定だと答えているこれから登場するAIアシスタントは、コードを理解して書くだけでなく、疲れを知らない協力者であり師ともなるだろうどんな作業でも彼らのエネルギーを使い果たすことはなく、何度質問しても、概念を説明したり作業をやり直したりすることに苛立つことはないだろう無限の時間と忍耐でチームメンバー全員を支え、コードレビューから製品戦略まで、あらゆる仕事に貢献するだろう境界が曖昧になるプロダクトマネージャー、フロントエンドおよびバックエンドエンジニア、DBA、UI/UXデザイナー、DevOpsエンジニア、アーキテクトの間の境界は曖昧になるだろう AIアシスタントは、孤立したモジュールだけでなくシステム全体に対するコンテキスト理解に基づいて、ナプキンのスケッチをスキャフォールディングコードへ変換したり、要件文書からテンプレートを生成したり、作業に最適なインフラ（例: サーバーレスとコンテナ）を推奨したりするなど、人間の創造性を強化する提案を行うだろう高度にカスタマイズ可能こうしたアシスタントは、個人、チーム、または会社レベルで高度にカスタマイズできるジュニア開発者は、馴染みのないインフラをすばやく習得するために活用でき、シニアエンジニアは、新しいプロジェクトやコードベースを迅速に理解し、有意義な貢献を始めるために使える以前ならコード変更のダウンストリーム影響を完全に把握するのに数週間かかっていたが、アシスタントは修正を即座に評価し、システムの他の部分への影響を要約し、必要に応じて追加の変更を提案できるすでに開発者の手間を減らし始めている単体テスト、ボイラープレートコードの作成、エラーのデバッグなど、現代のソフトウェア開発で最も退屈な部分が、すでに開発者の手から離れつつあるのを目撃しているこうした作業はしばしば「付随的」な仕事と見なされて後回しにされてきたが、アシスタントによって処理されるもちろん、開発者は依然として成果物を計画し評価しなければならないしかし、こうした補助ツールは、学術研究を通じて分散システムに適したアルゴリズムを選択し、プライマリ/バックアップ方式からアクティブ/アクティブ実装へ最適に移行する方法を決定し、リソースが個別に効率性へどのように影響するかを理解し、価格モデルを開発する助けとなるため、これまで以上に多くのことを可能にする開発者はJavaバージョンアップグレードのような差別化につながらない過重労働から解放され、イノベーションを主導する創造的な仕事に集中できる今後数年間で、エンジニアリングチームは生産性を高め、より高品質なシステムを開発し、ソフトウェア業界全体でAIアシスタントが目新しさから必須要素へ移行するにつれてソフトウェアのリリースサイクルを短縮するだろう [技術革新の速度に合わせて進化する教育] - Education evolves to match the speed of tech innovation "高等教育だけでは技術変化の速度に追いつけない。業界主導の技術ベース教育プログラムが登場し、それは熟練技術者の歩みにより近いものになるだろう。この継続学習への転換は、個人と企業の双方に利益をもたらす" 特に技術分野では、優秀な人材を採用し、最高の職場に就くには大学学位が必須だという認識が広く行き渡っているが、個人・企業の双方でこのモデルは崩れ始めている学生にとってはコストが上昇しており、実務教育が可能な状況で、従来の大学学位の価値に疑問を呈する人が多い企業の立場では、新入社員には依然として実務教育が必要であり、ますます多くの産業で従業員の専門性が求められるにつれ、学校で教える内容と雇用主が必要とするものとのギャップはさらに広がっている数十年前のソフトウェア開発コースと同様に、技術教育も重要な時点に到達しており、かつて少数のためのカスタムな現場教育だったものが、今や多数のための業界主導の技術ベース教育へと発展するだろうすでに何年もこの変化は進行中もともと消費者向けに焦点を当てていたCourseraのような企業は、企業と提携し、アップスキリングと再教育の取り組みを拡大している今では企業も技術ベース教育に大規模かつ本格的に投資し始めている。実際、Amazonはすでに世界で2,100万人の技術学習者に技術教育を実施したと発表しているこの考え方はもともと存在していた電気工、溶接工、大工のような熟練職では、大半の技能は教室で身につけるものではない彼らは訓練生から見習いへ、見習いから一人前へ、そしてさらに熟練工へと進んでいくこともある職場での学習は継続的に行われ、技能を向上させるための道筋が明確に定義されている学び、好奇心を持ち続けるこのような生涯教育のスタイルは、個人と企業の双方にとって良い兆候であるだからといって既存の学位がなくなるわけではないこれは「二者択一」の状況ではなく、選択の問題である技術分野では、依然としてこの種の学術的学習が重要な領域が存在するだろうしかし、技術の影響力が従来の教育システムを上回る産業分野も多くなるだろうビジネスの需要を満たすため、無視できない業界主導の新たな教育機会の時代が開かれるだろう

(allthingsdistributed.com)

22 ポイント投稿者 xguru 2023-12-06 | 6件のコメント | WhatsAppで共有

ヴェルナー・ヴォーゲルス博士の文章

人類は歴史を通じて、自らの能力を拡張し増幅するためのツールとシステムを開発してきた
クラウド技術、機械学習、生成AIへのアクセス性が高まるにつれ、メール作成からソフトウェア開発、さらにはがんの早期発見に至るまで、私たちの生活のほぼあらゆる側面に影響を与えている
今後数年間で、技術へのアクセスは大衆化し、さまざまな分野で革新に満ちたものになるだろう。その始まりはジェネレーティブAIからとなる

[生成AIが文化を認識するようになる] - Generative AI becomes culturally aware

"文化的に多様なデータで学習した大規模言語モデル（LLM）は、人間の経験と複雑な社会問題をより繊細に理解できるようになる。文化的流暢さ（fluency）は、世界中のユーザーがジェネレーティブAIにより容易にアクセスできるようにするだろう"
文化はあらゆるものに影響を与える。私たちが語る物語、食べるもの、服装、価値観、マナー、偏見、問題への向き合い方や意思決定の方法まで、すべてである
文化は、私たち一人ひとりがコミュニティの中でどのように存在するかの土台である
文化は、私たちの行動や信念を規定し支配するルールや指針を提供するが、そのような取り決めは、私たちがどこにいて誰と一緒にいるかによって変わり、こうした違いが時に混乱や誤解を招くことがある
人間は複数の文化圏で働くことに慣れているため、このような情報を文脈化し、統合し、理解を調整して適切に対応できる
今後数年の間、文化は技術を設計・展開・消費する方法に重要な役割を果たし、その効果はジェネレーティブAIで最も明確に現れるだろう

文化的流暢さを確保するための取り組み

LLMベースのシステムが世界中のユーザーに届くには、人間が本能的に感じる「文化的流暢さ」を備える必要がある
多くのLLMの学習に使われたCommon Crawlは約46%が英語であり、言語に関係なく利用可能なコンテンツのさらに大きな割合が文化的に西洋寄り（米国に大きく偏っている）である
ここ数か月で非西洋圏の言語学習モデルが登場し始めている。アラビア語と英語のデータで訓練されたJais、中国語/英語のバイリンガルモデルYi-34B、膨大な日本語Webコーパスで訓練されたJapanese-large-lmなど
これは、文化的に正確な非西洋圏モデルを通じて、何億人もの人々が教育から医療に至るまで幅広い分野に影響を与え得るジェネレーティブAIを利用できるようになる兆しである
言語と文化は同じではないことを忘れてはならない
完璧な翻訳ができるからといって、文化に対する模範的な認識があるわけではない
これらのモデルには無数の歴史と経験が内在しているため、LLMはより幅広く世界的な視点を発達させ始めるだろう
人間が議論や討論、アイデア交換を通じて学ぶように、LLMにも視野を広げ文化を理解するための似た機会が必要である
このような文化交流において、2つの研究分野が中核的な役割を果たすだろう
- 1つは、あるモデルが別のモデルからのフィードバックを取り込む、AIフィードバックによる強化学習（RLAIF）である。このシナリオでは、異なるモデル同士が相互作用し、その相互作用に基づいて多様な文化概念に対する理解を更新できる
- 2つ目は、マルチエージェント討論による協調で、1つのモデルの複数インスタンスが応答を生成し、各応答の妥当性とその背後にある推論について議論し、その討論プロセスを通じて最終的に合意された回答に到達するというもの
- どちらの研究領域も、モデルの訓練と微調整にかかる人的コストを削減する
LLMが互いに交流して学ぶことで、多様な文化的視点に基づいて複雑な社会問題をより繊細に理解できるようになるだろう
こうした進展はまた、モデルが技術のような分野の幅広いテーマについて、より強力で技術的に正確な応答を提供することも保証するだろう
その効果は、地域、コミュニティ、世代を超えて深く現れるだろう

[FemTechがついに飛躍] - FemTech finally takes off

"フェムテックへの投資が急増し、医療サービスがハイブリッド化し、豊富なデータによって診断と患者治療の結果が改善されることで、女性医療は転換点に到達した。フェムテックの台頭は女性に利益をもたらすだけでなく、医療システム全体を活性化するだろう"

女性医療はニッチ市場ではないのに軽視されている

女性向け医療サービスはニッチ市場ではない。米国だけでも、女性は年間5,000億ドル以上を医療サービスに支出している
女性は総人口の50%を占め、消費者としての医療意思決定の80%を担っているが、現代医学の基盤は本質的に男性中心だった
1993年の米国国立衛生研究所活性化法が制定されて初めて、米国内の女性が臨床研究に参加し始めた
生理管理や更年期治療のような一般的なニーズは歴史的にタブー視されてきたうえ、女性は臨床試験や研究から除外されてきたため、その結果は一般的に男性より悪かった
平均すると、女性は男性より多くの疾患で診断が遅れ、心筋梗塞後に誤診される確率が50%高い
不平等を最も鮮明に示す例が処方薬であり、女性は男性よりはるかに高い割合で副作用を報告している
こうした統計は一見すると憂慮すべきものだが、クラウド技術とデータへのアクセス向上に後押しされ、女性向け医療サービス、いわゆるフェムテックへの投資は増加している
AWSは女性主導のスタートアップと緊密に協力してきており、フェムテックの成長を直接目撃している。昨年だけでも資金調達は197%増加した。
資本、機械学習のような技術、そして女性向けに特別設計されたコネクテッドデバイスへのアクセス性が高まることで、私たちは女性ケアに対する認識だけでなく、その管理方法においても前例のない変化の岐路に立っている

技術で武装したフェムテック企業が登場している

Tia、Elvie、Embr Labsのような企業は、データと予測分析を活用して個別化医療を提供し、自宅でも移動中でも患者が快適な場所でケアを受けられるという大きな可能性を示している
女性の健康課題に対するスティグマが薄れ、この分野により多くの資金が流入するにつれて、フェムテック企業がこれまで見過ごされてきた女性の健康課題やニーズに積極的に対処する姿を今後も目にするだろう
同時に、オンライン医療プラットフォーム、低コスト診断機器の利用可能性、医療専門家へのオンデマンドアクセスを活用するハイブリッド治療モデルのおかげで、女性の医療サービスへのアクセスは大きく改善するだろう
Mavenは、メンタルヘルスと身体的健康の境界を取り払い、関係カウンセリングから更年期管理まであらゆるものを提供することで、この分野の先頭走者であることを示している
NextGen Janeが開発中のスマートタンポンシステムにより、女性は自らの子宮健康プロファイルを構築し、疾患の潜在的なゲノムマーカーを特定し、それを臨床医とシームレスに共有できる
また、ウェアラブルはユーザーと医師に、分析可能な豊富な縦断的健康データを提供するだろう
今日では70%以上の女性が更年期症状を治療されないまま放置されている状況にあり、教育の強化、データの利用可能性、非侵襲的ソリューションは産婦人科医療の結果を画期的に改善し得る。それは産婦人科医療にとどまらない意味を持つ

女性健康管理の転換点

私たちは女性の健康管理における転換点に立っている
コンピュータビジョンやディープラーニングのようなクラウド技術と組み合わされた多様なデータへのアクセスは、誤診を減らし、今日女性に不均衡に影響している薬剤副作用を最小化するのに役立つだろう
子宮内膜症と産後うつは、受けるべき注目を受けるようになるだろう
ついに女性医療が周縁から最前線へ移るのを見ることになるだろう
そして、女性主導のチームは男性のみのチームより幅広い健康課題を解決するのに有利であるため、フェムテックは女性と認識する人々に利益をもたらすだけでなく、医療システム全体を改善するだろう

[AIアシスタントが開発者生産性を再定義] - AI assistants redefine developer productivity

"AIアシスタントは、基本的なコード生成器から、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって支援を提供する教師であり、疲れを知らない協力者へと進化するだろう。複雑なシステムを平易な言葉で説明し、改善目標を提案し、反復的な作業を代行することで、開発者が最も大きな影響を与える部分に集中できるよう支援する"
私は2021年に、ジェネレーティブAIがソフトウェアの書き方に重要な役割を果たし始めると予測した。開発者のスキルを補強し、より安全で信頼性の高いコードを書く助けになるだろうと

AIアシスタントは同僚であり師でもある

現在、自然言語プロンプトに基づいて関数、クラス、テスト全体を生成できるツールやシステムへの広範なアクセスが可能になり、この現象は本格化している
実際、2023年のStack Overflow開発者調査では、回答者の70%が開発プロセスですでにAI支援ツールを使用しているか、使用する予定だと答えている
これから登場するAIアシスタントは、コードを理解して書くだけでなく、疲れを知らない協力者であり師ともなるだろう
どんな作業でも彼らのエネルギーを使い果たすことはなく、何度質問しても、概念を説明したり作業をやり直したりすることに苛立つことはないだろう
無限の時間と忍耐でチームメンバー全員を支え、コードレビューから製品戦略まで、あらゆる仕事に貢献するだろう

境界が曖昧になる

プロダクトマネージャー、フロントエンドおよびバックエンドエンジニア、DBA、UI/UXデザイナー、DevOpsエンジニア、アーキテクトの間の境界は曖昧になるだろう
AIアシスタントは、孤立したモジュールだけでなくシステム全体に対するコンテキスト理解に基づいて、ナプキンのスケッチをスキャフォールディングコードへ変換したり、要件文書からテンプレートを生成したり、作業に最適なインフラ（例: サーバーレスとコンテナ）を推奨したりするなど、人間の創造性を強化する提案を行うだろう

高度にカスタマイズ可能

こうしたアシスタントは、個人、チーム、または会社レベルで高度にカスタマイズできる
ジュニア開発者は、馴染みのないインフラをすばやく習得するために活用でき、シニアエンジニアは、新しいプロジェクトやコードベースを迅速に理解し、有意義な貢献を始めるために使える
以前ならコード変更のダウンストリーム影響を完全に把握するのに数週間かかっていたが、アシスタントは修正を即座に評価し、システムの他の部分への影響を要約し、必要に応じて追加の変更を提案できる

すでに開発者の手間を減らし始めている

単体テスト、ボイラープレートコードの作成、エラーのデバッグなど、現代のソフトウェア開発で最も退屈な部分が、すでに開発者の手から離れつつあるのを目撃している
こうした作業はしばしば「付随的」な仕事と見なされて後回しにされてきたが、アシスタントによって処理される
もちろん、開発者は依然として成果物を計画し評価しなければならない
しかし、こうした補助ツールは、学術研究を通じて分散システムに適したアルゴリズムを選択し、プライマリ/バックアップ方式からアクティブ/アクティブ実装へ最適に移行する方法を決定し、リソースが個別に効率性へどのように影響するかを理解し、価格モデルを開発する助けとなるため、これまで以上に多くのことを可能にする
開発者はJavaバージョンアップグレードのような差別化につながらない過重労働から解放され、イノベーションを主導する創造的な仕事に集中できる
今後数年間で、エンジニアリングチームは
- 生産性を高め、
- より高品質なシステムを開発し、
- ソフトウェア業界全体でAIアシスタントが目新しさから必須要素へ移行するにつれて
- ソフトウェアのリリースサイクルを短縮するだろう

[技術革新の速度に合わせて進化する教育] - Education evolves to match the speed of tech innovation

"高等教育だけでは技術変化の速度に追いつけない。業界主導の技術ベース教育プログラムが登場し、それは熟練技術者の歩みにより近いものになるだろう。この継続学習への転換は、個人と企業の双方に利益をもたらす"
特に技術分野では、優秀な人材を採用し、最高の職場に就くには大学学位が必須だという認識が広く行き渡っているが、個人・企業の双方でこのモデルは崩れ始めている
学生にとってはコストが上昇しており、実務教育が可能な状況で、従来の大学学位の価値に疑問を呈する人が多い
企業の立場では、新入社員には依然として実務教育が必要であり、ますます多くの産業で従業員の専門性が求められるにつれ、学校で教える内容と雇用主が必要とするものとのギャップはさらに広がっている
数十年前のソフトウェア開発コースと同様に、技術教育も重要な時点に到達しており、かつて少数のためのカスタムな現場教育だったものが、今や多数のための業界主導の技術ベース教育へと発展するだろう

すでに何年もこの変化は進行中

もともと消費者向けに焦点を当てていたCourseraのような企業は、企業と提携し、アップスキリングと再教育の取り組みを拡大している
今では企業も技術ベース教育に大規模かつ本格的に投資し始めている。実際、Amazonはすでに世界で2,100万人の技術学習者に技術教育を実施したと発表している

この考え方はもともと存在していた

電気工、溶接工、大工のような熟練職では、大半の技能は教室で身につけるものではない
彼らは訓練生から見習いへ、見習いから一人前へ、そしてさらに熟練工へと進んでいくこともある
職場での学習は継続的に行われ、技能を向上させるための道筋が明確に定義されている
学び、好奇心を持ち続けるこのような生涯教育のスタイルは、個人と企業の双方にとって良い兆候である

だからといって既存の学位がなくなるわけではない

これは「二者択一」の状況ではなく、選択の問題である
技術分野では、依然としてこの種の学術的学習が重要な領域が存在するだろう
しかし、技術の影響力が従来の教育システムを上回る産業分野も多くなるだろう
ビジネスの需要を満たすため、無視できない業界主導の新たな教育機会の時代が開かれるだろう

6件のコメント

duswns12893 2023-12-26

「そして、女性が主導するチームは男性だけで構成されたチームよりも幅広い健康問題の解決に向いているので〜」 => わざわざこんな話をしたのはなぜなのか、気になりますね。

sunrabbit 2024-01-09

And since women-led teams are more inclined than those made up of just men

原文です

そこに貼られていたリンクです
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba6990

bgb10 2023-12-10

実際、企業と大学が連携した学科がますます多く登場していますね。技術革新に合わせて、教育も迅速に変化していく必要があるように思います。

inthelife 2023-12-07

3年分を比較してみると、つながりが見えてきますかね（笑）

2023-12-06

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xguru 2023-12-06

Amazon CTOの2023年以降の技術予測
 Amazon CTOの2022年以降の技術予測