AIとコネクテッドデバイスの急成長が新たなデジタル格差を生み出している理由

AIとコネクテッドデバイスの急成長が新たなデジタル格差を生み出している理由

接続デバイスと AI 言語モデルの急速な成長により、私たちの生活、仕事、コミュニケーションの方法が変わりつつあります。

しかし、この技術革命は、次世代のリソースに確実にアクセスできる人とそうでない人の間に新たなデジタル格差を生み出す可能性もあります。

Amdocs の調査によると、常時接続を必要とするコネクテッドホームデバイスの数は急増しています。 2021年以降、9台以上の接続デバイスを所有する世帯数は50%増加しました。この数字はさらに増加し​​、世界の消費者向け IoT 市場は 2027 年までに 2 倍以上に拡大すると予想されています。時間が経つにつれ、メタバース、クラウド ゲーム、複合現実などの新しいテクノロジーのコスト効率が向上するにつれて、ホーム ネットワークへのプレッシャーは増大します。

同時に、生成型 AI に対する警鐘が鳴り響き、私たちは AI がもたらすチャンスに目覚めつつあります。 AI は、かつては大学で数年間過ごした人しかできなかったことを、あらゆる経済階層の人々に実現する素晴らしい機会を提供し、社会経済格差を埋める絶好の機会を生み出します。本質的に、AI は競争の場を平等にすることができる新しい超大国です。

しかし、ChatGPT、Dall-E、Stable Diffusion など、今日目にする AI は、これまで目にしてきたものとはまったく異なり、より人間に近いものとなっています。現在の AI ツールにアクセスできないと、人々はそれらを使用して必要な情報を取得する方法を学ぶことができません。しかし、Google や検索エンジンが最初に登場したとき、私たちがどのようにしてその正しい使い方を学んだかを考えてみましょう。

これらの分野の衝突は、憂慮すべき点を浮き彫りにしています。現在、ほとんどの消費者がインターネットに接続していますが、61% の消費者が、メタバース、人工知能、拡張現実などの新しいデジタル体験によって、コスト、アクセスなどの理由でデジタル格差が拡大することを懸念しています。

パンデミックから学ぶ

パンデミックはインターネット接続がいかに重要であるかを私たちに示しましたが、多くのコミュニティでは依然として情報格差が大きな問題となっています。リモートワークやリモート教育がますます一般的になるにつれ、これは特に懸念される。信頼できる接続がなければ、個人や企業は負担を強いられ、世界中の才能ある人々の機会、創造性、新しい経験が制限されます。

デジタル格差を埋める責任は、特定の当事者ではなく、エコシステム内のすべてのプレーヤーにあります。これに対処するには、政府、通信サービスプロバイダー、機器メーカー、ソフトウェア開発者が協力して、信頼性とアクセスの向上を確保する必要があります。たとえば、医療、教育、農業、スポーツ、自治体のシステムに組み込みの接続性を提供することで、ギャップを埋めることができます。さらに、企業や地方自治体が提供する専用のエンタープライズ ネットワークにより、サービスが不十分な地域やサービスが行き届いていない地域の接続デバイス向けにカスタマイズされた信頼性の高いネットワークを確保できます。

AIに関しては、接続性の向上が最初に取り組むべきハードルです。これに加えて、生成 AI ソリューションが完全に有料化され、AI が将来間違いなく提供するサービスから低所得世帯が締め出されてしまうことのないようにする必要があります。

新たな共通の目標を掲げる時が来た

経験がより複雑になるにつれて、誰も取り残されることがないように、より広範な使命に協力する必要があります。結局のところ、消費者の 84% がインターネットを水道や電気のように必需品と考えているため、この重要なリソースに誰もが平等にアクセスできるように取り組む必要があります。

デジタル格差を効果的に縮小できるようになるまでには、まだやるべきことがたくさんあります。しかし、今こそ、企業の枠を超えて、より広範なミッションにおいて全員が協力できる方法を検討し始めるのに適切な時期です。経験がより複雑になるにつれて、他者を置き去りにする危険を冒すことはできません。

<<:  多国籍食品流通会社Sysco CIDO:当社の成長の秘訣はIT中心

>>:  データ分析は一文で完了します。浙江大学の新しいビッグモデル データ アシスタントを使用すると、データ収集の手間が省けます。

推薦する

スマート医療診断を理解するためのレポート:AIエンパワーメントと分子診断の自動化

分子診断のミッドストリーム市場は、機器メーカーや試薬メーカーによって占められています。現在の分子診断...

...

...

オープンソースモデル「幻覚」はより深刻です。これは3段階の幻覚検出キットです

大規模モデルには、幻覚を生成するという致命的な問題が長い間存在していました。データセットの複雑さによ...

人工知能への恐怖現象を探る

現在、人工知能は人類に大きな発展の機会をもたらす一方で、さまざまなリスクや課題も伴っています。科学技...

ベイジアンディープラーニングと大規模ベースモデルの融合: 効率的で説明可能な AI のための戦略

人工知能 (AI) には、コンピューターサイエンス、数学、統計、心理学、生物学など、複数の学問分野が...

顔認識におけるコモンズの悲劇

現在、顔認識などの個人情報の所有権と保護に関する権威ある解釈や体系的な政策や法的規範は存在せず、商業...

...

2022 年にゲームを変える AI と ML テクノロジーのトップトレンド

Covid-19パンデミックの発生に伴い、あらゆる業界の企業が先進技術を活用して、私たちの働き方や生...

AIはプログラマーの仕事を破壊する最初のものとなるでしょうか?プログラマーの90%は就職が難しくなっていると考えており、大学生もキャリアプランの調整が必要

一夜にしてプログラマーは仕事を見つけられなくなるようですね?海外メディアのマザーボードとブラインドが...

教師あり学習、教師なし学習、強化学習とは何ですか?ついに誰かが明らかにした

[[337832]] 01 用語このセクションでは、機械学習の概要とその 3 つの分類 (教師あり学...

Google の公式 Android Market ランキング アルゴリズムとルール

1. ランキングの計算式にはどのような指標が含まれていますか?指標 A、B、C とは何ですか? 重み...

ディープラーニングの「記憶喪失」に応えて、科学者たちは類似性に基づく重み付けインターリーブ学習を提案し、PNASに掲載された。

人間とは異なり、人工ニューラル ネットワークは新しいことを学習するときに以前に学習した情報をすぐに忘...

人工知能に適した9つのプログラミング言語

[[436583]] [51CTO.com クイック翻訳]人工知能という用語は、20 世紀半ばに生ま...