Welche Arbeitsplätze wir an Maschinen verlieren werden – und welche nicht | Anthony Goldbloom - a podcast by TED

Maschinelles Lernen eignet sich nicht nur für einfache Arbeiten, so wie das Beurteilen von Kreditrisiken oder das Aussortieren von Briefpost. Heute erledigt maschinelles Lernen weit komplexere Aufgaben, so die Bewertung von Aufsätzen oder das Diagnostizieren von Krankheiten. Mit diesen Vorteilen taucht eine beunruhigende Frage auf: Wird in Zukunft ein Roboter unsere Arbeit verrichten?

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