aiに奪われる仕事の対策方法

このサイトとかで言及されていますね

確かにこの事実は非常に納得のいくことで，日本ではクックパッドに料理データが蓄積されつつあり料理人のAI代替化のための情報収集が進んでいると言っても過言ではないでしょう．

中国ではロボットによる調理の自動化が進んでいるようですが，まだ決められた手順で調理することしかできず，新たな料理を生み出すには程遠いように見受けられます．

しかし，近年の生成AIの隆盛によってそれも夢ではなくなってきました．

まず一般によく取り組まれるAI技術の範疇として五感のうち視覚と聴覚(画像と音声または動画)がよく対象となり研究が盛んですが，味覚や嗅覚，触覚はあまりウケが良くなくAIと組み合わせた研究は目立ちませんしそれ故に研究があまり進んでないと考えられます．

しかし，センサさえつけてしまえば画像や音声と同じように非構造化データとして扱われ，五感全てを持ったAIの誕生もそう遠くないことでしょう．味覚や嗅覚，触覚について多くの文献を見かけないのは「画像や音声解析の応用が効くから」という理由もあると私は思っています．

さてAIの分野で五感全てを必要とする料理は，マルチモーダルという単語でググれば料理の置かれている状態がわかると思います．

ChatGPTはGPT-4と同時にマルチモーダルをアピールして更に名を馳せることになりましたね．

決められた手順でしか料理のできないロボットが，五感を利用して(すなわちマルチモーダルで)自分で考えて調理をするようになると，ロボットによる調理の完全自動化となるでしょう．しかし，先の理由からもまだこの技術は普及するに至ってないと思われます(研究はどこかしらでされていると思います)．

完全自動化が成功したという最新技術の登場と，それが流行るという状態に至るまでには時間と人数が必要で，early adopterの動向によって決まるというのが通説となっています．

調理自動化が普及するまでの猶予で何ができるか，という話になってくるでしょう．

いくつか手はありますが

1. これまでのナレッジを活かしてこれからも料理人を続ける
2. これまでのナレッジを活かして調理ロボットを作る側に回る
3. これまでのナレッジを活かして調理ロボットを運用/管理する側に回る
4. これまでのナレッジを捨てて完全別分野に転職する

とかになってしまいそうです．オックスフォードのランキングで無くなる可能性の低いとされていた職業は単純作業ではない肉体が必要 or 管理職という条件が多いように見受けられました¹．

私からは，猫の配膳ロボットの導入が進んでいく中で，調理分野でどれだけ調理ロボットの導入が進んでいくか，世の中のトレンド及びearly adopterを監視し続けて考えるのが良いというアドバイスしかできません．

1. グラフィックデザイナー，インテリアデザイナー，ファッションデザイナー等のデザイナーが10%を切ってしまっているのは，昨今の生成AIを見越していないことに起因します．なにせ2013年の論文ですからね．栄養士も合わせて「新しく料理を考える」ことは生成AIに置き換わる余地がありますので注意してください． ↩

先に申し上げておきますが長文での回答且つ
一個人の主観を含むことをご了承ください。

正直、このような技術的なプラットフォームではなく
某知恵袋で質問するレベルだと思いますが…

オックスフォードのAIに奪われる仕事に料理人が入っており絶望しました

=====以下、気になること2点=====

(1)そもそもどこのどの資料を読んで
どのように記述されていたのですか？

(2)その資料は信用に足る資料なのですか？

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=====以下、回答=====

奪われるという表現が適切かはさておき、
AIの利用によって少なからず状況が変わる業種があることは確かでしょう。

分かりやすく顕著な例だとイラストを生成するAIの著作物について
議論が発生しているくらいです。

ただ、少なくとも機械学習や深層学習によって
既存の情報を基に組み合わせた情報を提示するものが
現在のAIと言われるもの(ざっくりした説明ですが)なので
急性に料理人の職が狭まることはないと考えられます。

例えば、レシピ・栄養に関する情報・コース料理に関する情報等の
「知識」を提示してくれたとして
それを実現する「料理人」としての経験を基にした
「感」や「味」を再現できるかという話です。

危惧されていることは
「AIが発達したらターミネーターのような世界になり終末が訪れますか」
というレベルで杞憂でしょう(現状では)。

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=====以下、補足=====

別の観点ですが、質問者の方がAIを活用する、という
方針も考えられます。

例えば、料理における〇〇職人の修行は
「見て盗め」等の文化も過去にあったかと思いますが
(現在もあるかは分かりませんが)、
AIを活用し、分析することで「調味料の配分」、「調理時の工程」等々を
導き出して練習することで時間短縮に繋げることも可能かと思われます。

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