AIに関する誤解

AIに関する誤解

企業は意思決定を強化し、消費者体験を向上させるために、幅広いアプリケーションで人工知能を活用することが増えていますが、一般の人々は懐疑的です。

近年、人工知能技術の進歩が加速しており、社会は人工知能(AI)をベースにしたシステムがよいものかどうかを評価しています。

[[214085]]

一方では、ビジネスプロセスの自動化、ビッグデータの管理、意思決定の支援を可能にする AI 主導のテクノロジーの登場が、前例のない繁栄をもたらす技術的飛躍として歓迎されています。実際、調査会社PwCは、2030年までにAIによってもたらされる生産性の向上により、世界経済に15.7兆ドルの利益がもたらされると予測しています。

しかし一方で、ますますインテリジェント化するシステムが職場やその他の分野における人間の将来的な有用性にどのような影響を与えるのかという懸念もあります。人工知能は、さまざまな倫理的問題に基づき、「人類文明の存在に対する根本的なリスク」をもたらすと広く信じられています。さらに、ほとんどの一般的なメディアの議論は、「AI」があたかも単一のパーソナライズされた存在であるかのように、「AI」の問題を中心に展開されています。

では、AI ベースのシステムは、人々がより多くのことを達成できるようにする進行中の技術進化の次のステップなのでしょうか、それとも心配すべきことがあるのでしょうか?コインの両面を検討する前に、まず、一般的なメディアで描かれている AI に関する誤解を理解することが重要です。

神話1: 将来のシステムには人間は必要なくなる

明らかに、日常的なサービスやツールの自律性が高まることで、社会の一部に懸念が生じています。自動運転車から、特定の音楽トラックや製品を自動的に推奨できるオンラインサービスまで、人々は人工知能のないシステムに囲まれているようです。そのため、インテリジェントシステムが大規模に導入されるにつれて、AIが人々の生活に及ぼす影響の大きさに対する懸念が高まっています。

真実

AI ベースのシステムは依然として人間の指導に大きく依存しています。ロボットは、1秒間に100万バイトを超えるデータを分析するなど、多くの単純なタスクを驚異的な速度で実行できますが、ロボットの学習のほとんどは、これらのアクティビティを実行する人間に関するデータの収集から得られます。

現在、AI ベースのシステムの知識の範囲は非常に狭く、ゲームや、事前に定義されたパターンに従ってソーシャル メディア チャットで質問に答えるといった、ルールベースの反復的なアクティビティに限られています。

実際、AI ベースのシステムは、一般知識、文脈理解、常識、視覚、言語の面で、日常的な人間の能力に大きく遅れをとっています。

人々が周囲のインテリジェント システムにどのように適応し、反応するか、また、これらのシステムにどの程度依存するかによって、これらのシステムが将来人々の日常生活に与える影響が決まります。

誤解2: AIベースのシステムは安全ではない

人間の安全を脅かす自律システムは、長い間、大衆文化における人気のSFテーマであり、人工知能システムの機能が向上し続けるにつれて、フィクションで描かれたシナリオが現実になるのではないかと人々はますます懸念しています。

今年初め、チャットボットのボブとアリスが独自の言語を作成し、メディアがこの「新しい」アートシステムについて報道したことで、社会の乗っ取りに対する懸念が巻き起こった。最近では、ドローンや自律型潜水艦などの兵器システムの架空の描写によって、武装した AI に対する不安が煽られています。

真実

現在の AI ベースのシステムは人間に大きく依存しているため、自律的に進化するのではなく、システムの設計者の価値観を反映しています。

現在の AI ベースのシステムはスマートですが、汎用人工知能 (AGI) にはまだ程遠いため、独立した脅威として機能するには、独自の価値体系を持つ自律的なエンティティとして動作する必要があります。

ほとんどの AI システムは、特定の問題を解決したり、履歴データを分析してターゲット ユーザーを引き付けるための最善の戦略を決定したりするなど、指示に従うことしかできません。 AI ベースのシステムは、現在の地下鉄や交通システムなどの他の既存システムと同様に導入および管理する必要があります。それらは、私たちの技術社会において人々が日々接している既存のシステムと同じくらい危険です。

誤解3: AIベースのシステムは人間の仕事の機会を最小限にする

***しかし、AI システムによって人的資源が不要になる可能性があると推測されています。 PwCの調査では、AIの潜在的な進歩により、今後15年間で小売、経営、物流などの分野で英国の雇用の30%が危険にさらされる可能性があると予測されています。

企業も機械が支配する未来に備え始めている兆候があり、77%の人が AI に置き換えられ、80% 以上が IT に投資すると予想されています。だから、業界の大手企業が、近い将来、労働者が1日4時間しか働かなくて済むようになるかもしれないと推測している理由や、労働者が将来について不安を抱いている理由は簡単に理解できる。

真実

AI ベースのシステムは人々の働き方を変えるかもしれませんが、それがすべての人の仕事を置き換えるというわけではありません。代わりに、AI ベースのシステムを管理する人材を必要とする新しい職種が大量に発生するでしょう。多くの組織は、ビジネスにおける AI ベースのシステムの導入を管理するために、初期段階のチームに投資しています。しかし、すべての企業が日常業務の実行に AI ベースのシステムを使用するつもりではないことに注意する必要があります。

定型業務の補充に AI ベースのシステムを使用する予定の企業はわずか 8% と推定されています。 AIシステムの導入によって企業が支持を得る可能性が最も高いのは、テクノロジー主導で最小限の人員に合理化されるのではなく、人的資源を解放して新しい製品(製品やサービス)を設計・開発し、事業を拡大できるようになるためです。

長期的には、さまざまなインテリジェンス機能を備えたシステムが、オフィスの内外の生活に積極的に混乱をもたらすでしょう。消費者にとっては、欲しいものを欲しいときに届けるシームレスな体験が提供されます。企業にとっては、業務とデータ管理が効率化され、クリエイティブな専門家が真に人間味のある戦略を策定するための理想的な基盤が提供されます。全体として、企業は AI テクノロジーに対して現実的な見方を持ち、大衆文化における誤った予測に反応しないようにする必要があります。

したがって、現在の技術開発の波の中で、企業は迷信や誤解に阻まれるのではなく、社内プロセスや企業または消費者中心の製品やサービスにおける AI ベースのシステムの有用性を探求する必要があります。

<<:  2018 年のビッグデータのトレンド: 人工知能... データ分析には視覚化モデルが含まれます...

>>:  衝撃の2017年!この10日間は中国の人工知能の時代

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能とセキュリティ:繋がる双子

何十年もの間、セキュリティは重要であると考えられてきましたが、いわゆる「コアビジネス」機能に関与した...

2022年、人工知能が未来への新たなパスワードを開く

大型家電や自動車を購入するとき、インテリジェント音声機能が搭載されているかどうかを尋ねますか?はい、...

IBMは人工知能にアナログコンピューティングを使用し、AIコンピューティングを改革する

IBM は人工知能コンピューティングを改革する方法に取り組んでいます。 IBM の研究者は、人工知能...

確かにGANによって生成されました!中国のチームは瞳孔の形状で「本物」と「偽物」の肖像画を判定する

写真をじっくり見るだけで本物か偽物かがわかりますか?最近、ニューヨーク州立大学の中国人研究者が、目の...

Google Brain の新しいアルゴリズムは TPU を使用せずに AI トレーニングを高速化できる

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

AIビジョンを取り入れることで、ガソリンスタンドは非常に「スマート」になることができます

[[354264]]石油貯蔵所、ガソリンスタンド、石油荷降ろしトラックには大量の完成燃料が保管され...

CV退化!心理学者が顔認識を学び、世界中の表情を区別するために600万本のビデオを訓練

世界中の人々は笑ったり悲しんだりするときに同じ表情をしますか? [[402741]]人々の表情が一貫...

...

...

初めてmAP70%を突破! GeMap: ローカル高精度マップ SOTA が再び更新されました

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

単語ベクトル計算とテキスト分類ツール fastText の応用原理と実践

FastTextは、Facebookが2016年にオープンソース化した単語ベクトル計算およびテキスト...

トレンド | 今後 10 年間の機械学習研究のホットスポット

[[248597]]人工知能が注目されています。技術革新は経済成長の根本的な原動力です。これらの技術...

機械学習を利用するハッカーを心配していますか?データを盗む7つの新しい方法を知る

機械学習は、大規模なデータセットを分析してパターンを識別する能力があることで知られています。基本的に...

...