人工知能はクラウド コンピューティング アーキテクトに取って代わることができるでしょうか?

人工知能システムは日々感動を与えています。今日の人工知能は多くのインフォメーション ワーカーのタスクを自動化できるため、クラウド コンピューティングで働く人々は、次は自分たちになるのではないかと心配しています。

人工知能とそのアプリケーションに対する関心は約 5 年前に変わりました。その後パンデミックが発生し、一部の予算が急速なクラウド移行に移行しました。今ではすべてが正常に戻り、人工知能も戻ってきました。ほとんどの企業は人工知能の基本的な可能性を理解しており、このテクノロジーを自社のビジネスに武器として活用したいと考えています。

その過程で、テクノロジーはさらに素晴らしいものになります。たとえば、ChatGPT などの生成 AI サービスの出現により、生成 AI は博士論文からアクセス可能な無料の現実になりました。

生成 AI は、入力データと学習したパターンに基づいて、テキスト、画像、音声などの新しくユニークな出力を生成する人工知能の一種です。これには、テキストの生成、画像の合成、音楽の作曲などのタスクが含まれます。

チャットボットやAPIを介してさまざまな入力を行うことができ、印象的な応答が得られます。反応が非常に印象的だったので、AI が労働者に取って代わるという記事を書いている記者からの電話に対応しています。これは私が過去 20 年間にわたって聞いてきた質問ですが、今回は現代風にアレンジしました。大学は、大学生が ChatGPT または同様のサービスを使用してエッセイを書くことについて新たな懸念を抱いています。人工知能によって作成された出力は盗作ではないため、盗作検出システムによってすぐに特定することはできません。

AI の倫理と偏見の問題は、特定の種類の学習データから発生する可能性があります。これらのバイアスは、自動化されたモデルが特定のグループへの融資を拒否するなど、意図しないマイナスの結果につながる可能性がありますか?

いくつかの核心的な質問を聞きました: AI は現在、または近い将来、どのような種類の人間のタスクを置き換えることができますか? ? AI によって自動化できない仕事に転職しますか? クラウド アーキテクト、クラウド デベロッパー、クラウド オペレーション エンジニア、Devops エンジニア、クラウド プロジェクト リードなどになるのは安全ですか? これらは、この記事を読んでいるほとんどの人が役職に就いている職種です。危険にさらされていますか?

現実には、人間のタスクの多くが AI 主導の自動化に置き換えられつつあると思います。これはテクノロジーの進歩に伴って起こる現象であり、何も新しいことではありません。テクノロジーの発展により、秋に畑で作物を収穫するのに何十人もの人員が必要なくなりました。人間と対話することなくスーパーマーケットで会計を行うことができます。の車やトラックが自分で運転できます。

私がイライラしていることの 1 つは、IT 設計と導入プロセス全体にわたって有用な自動化が欠如していることです。もちろん、クラウド アーキテクチャと展開を最適化するプロセスを加速するためのツール、プロセス、方法論、その他の資産が豊富にあります。ただし、アーキテクトにとって重要な決定を下すわけではありません。多くの場合、クラウド アーキテクチャは詳細な分析と判断を通じて決定される必要がありますが、これは経験を通じてのみ達成できます。さらに、創造性と革新性が依然として必要とされており、これらは人間が果たせる役割です。

もちろん、間違ったプラットフォーム、ツール、サービスを選択するなど、アーキテクチャ上で多くの間違いを犯します。人間が作成したアーキテクチャは完全に最適化されておらず、ビジネスに価値を還元できません。最近この問題について話しました。

ソリューションの作成を人工知能に任せれば、おそらくより良い意思決定ができ​​るでしょう。 AI システムに、何千人もの才能あるクラウド アーキテクトの知識を同時に反映するトレーニング データがある場合を想像してください。このような AI システムは、提供されるビジネスおよび技術的なニーズに基づいて、知識を効率的に処理してソリューションを作成できます。何かを構築するために必要な最終的な答えは得られないかもしれませんが、多くの作業と潜在的なエラーを排除するには十分に近い答えになる可能性があります。

最も可能性が高いのは、戦術的な AI ツールが今後も登場し続けることです。これらのツールは、ネットワーク設計、データベース設計、プラットフォームの選択、クラウド ネイティブ設計、セキュリティ、ガバナンス、コンテナの使用など、特定のアーキテクチャ領域に重点を置いています。これらのツールはほぼ完璧なデータを活用し、アーキテクチャ設計を推進する人間の厄介な弱点 (感情や感情) を持たないため、出力は現在私たちが見ているものと同等、あるいはそれ以上であるはずです。もちろん、そのような AI ツールは現在すでにいくつか存在しており (あなたのものは教えてください)、この理想的な方向に向かって進んでいます。ただし、それらの有用性はタスクによって異なります。

戦術 AI ツールは、適切な質問をし、ツールによって生成された設計と推奨事項を検証する方法を知っている知識豊富な人間によって操作される必要があります。大規模なクラウド アーキテクチャの戦術コンポーネントの設計を完了するために必要な人数は少なくなる可能性がありますが、このプロセスで全員が排除される可能性は低いです。こうした間違いの多くは、企業が熟練したクラウド コンピューティングの専門家を見つけるのに苦労しているために発生していることに留意してください。戦術 AI ツールは、人材の需要と供給をより適切に同期させることで、この問題の解決にも役立ちます。

それがどのように発展するかを予測するのは簡単ですが、驚くようなことは何もありません。設計、開発、導入ツールは進化し続けます。それらはより多くの価値と有用性を提供します。全体的には必要な人員は少なくなる可能性がありますが、これらのツールが正しく作業するには才能のあるオペレーターが必要です。彼らは主に、ネットワークやセキュリティなどのクラウド アーキテクチャ コンポーネントの戦術的設計に焦点を当てます。

したがって、堅牢なクラウド ソリューションを構築するには、依然として人間に頼る必要があります。小さな問題には AI による解決策があるかもしれませんが、より大きな問題は、クラウド アーキテクチャを詩的に自動化することが未解決の問題のままであることです。

これらすべてをまとめて、ビジネスに最大の価値をもたらす最適化されたソリューションを確実に展開するには、しばらくの間、人間のクラウド アーキテクトとソリューション デザイナーが必要になると思います。これは人工知能に完全に置き換えられるものではないと思いますが、決して代替できないという幻想は抱いていません。

しかし、ChatGPT に聞いてみましょう: 「人工知能はクラウド コンピューティング アーキテクトに取って代わるでしょうか?」

近い将来、人工知能がクラウド コンピューティング アーキテクトに完全に取って代わられる可能性は低いです。自動プロビジョニング、モニタリング、リソース スケーリングなどのタスクでクラウド アーキテクトを支援しますが、システムが正しく構成され、AI が期待どおりに動作していることを確認するには、依然として人間の監視と意思決定が必要です。クラウド アーキテクトは、現在の AI テクノロジーでは完全に自動化することが難しいクラウド コンピューティング環境やタスクの全体的な戦略と設計においても重要な役割を果たします。ただし、AI には、クラウド アーキテクトが現在実行している反復的で日常的なタスクの一部を自動化する可能性があり、クラウド アーキテクトはより戦略的でより高いレベルの責任に集中できるようになります。 「

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