2023年の人工知能に関する6つの予測

現在の AI ブームと展望に基づいて、2023 年の AI に関して専門家が予測する 6 つの点を紹介します。

小型フォームファクターでの強力なコンピューティング、エッジ コンピューティング、IT と運用技術 (OT) の統合、5G、さらには COVID-19 パンデミックなどのさまざまな要因の組み合わせにより、業界全体で AI の導入が促進されています。 Market View Research は、AI の世界的な導入が 2030 年までに驚異的な年平均成長率 38% で増加すると予測しています。

では、AI はどこに向かっているのでしょうか? 専門家が 2023 年の AI に関する上位 6 つの予測を共有します。

1. エンタープライズ AI ソフトウェア企業 Beyond Limits の AI ソリューション担当ディレクター、マイク・クラウス氏は、生成 AI は今後も注目を集め続けるだろうと述べています。デジタル イメージ ジェネレーター DALL-E などの生成モデルは、データを分析し、補間してまったく新しいものを作成できます。

「しかし、生成 AI モデルは、DALL-E のようなデジタル画像を作成するだけではありません。バッテリー設計、炭素回収、その他の革新的なペイロード用の新素材の発見にも使用されています。クラウス氏は、生成モデルが 2023 年までに新たな高みに到達すると予測しています。たとえば、ヘルスケアでは、電子医療記録から生成されたトレーニング データを活用したワクチン モデリング、新薬の発見、さらには個別化医療の進歩が期待されています。」

2. 専門サービス会社PAコンサルティングの人工知能部門責任者リー・ハウエルズ氏は、人工知能はもはやブラックボックスではなくなるだろうと語った。 2023 年までに、より多くの組織が AI 原則を自主的に公開し、プロセスの概要を説明するようになると予測されています。

ハウエルズ氏は、個人に直接影響を与える分野では、ブラックボックスモデルよりも「説明可能なAI」が使用されるだろうと述べた。 AI の原則を公開し、明らかに倫理的な方法で AI とデータを使用する組織は、そのデータが一般に受け入れられる可能性が高くなります。

ABIリサーチの人工知能および機械学習研究ディレクターのリアン・ジェ・スー氏は、「さまざまな分野でAI（システム）がますます導入されるにつれて、規制当局はすべてのAIモデルが偏見や差別なく、期待通りに動作することを保証しようと熱心に取り組んでいます」と述べた。同氏は、説明可能なAIによってプロセスの透明性は高まるものの、入力と出力、処理層の関係を示すモデル開発および導入インフラストラクチャのサポート、デフォルトで説明可能なAIモデルの導入、明確な規制ガイドラインと原則の策定など、ある程度の市場開発が必要だと考えている。

3. 分析ソフトウェア企業SASのエグゼクティブバイスプレジデント兼最高技術責任者のブライアン・ハリス氏は、2023年までに既製の人工知能モデルの市場が出現するだろうと述べた。

「業界固有の AI モデル マーケットプレイスが間もなく開始され、企業はモデルのライフサイクルを作成および管理することなく、AI モデルを簡単に使用してビジネスに統合できるようになります。企業は AI モデル ストアにサブスクライブするだけで済みます。Apple Music ストアや Spotify の AI モデルが業界別に分類され、処理するデータも異なります。」

4. デジタル変革ソリューション企業USTのチーフAIアーキテクトであるAdnan Masood氏は、持続可能なAIを求める声はますます高まるだろうと語った。企業はこれまで以上に環境への影響を意識しており、持続可能な AI とは、環境や社会に悪影響を与えない方法で AI を使用することを指します。

「持続可能な AI の目標は、地球やその住民に害を与えることなく使用できるテクノロジーを作成することです。これには、再生可能エネルギーの使用、リサイクルおよび廃棄物管理プログラムの開発、ロボットによる労働者の置き換えから労働者を保護するポリシーの開発が含まれます。これらの目標を達成するために、企業は 2023 年までに、政府関係者、業界リーダー、一般市民を含むすべての関係者を開発プロセスに関与させる計画を立てます。」

5. マズード氏は、AI モデルが合成データを使用することがますます増えると予測しています。一部のビジネスユースケースでは、AI の将来は、そのドメインの合成データを作成することにあります。このデータは、企業が顧客をより深く理解し、より情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

マズード氏は、2023年までに合成データの信頼性が高まり、顧客行動の現実的なモデルの作成に利用されるようになり、マーケティングキャンペーンの改善や新規市場の開拓が可能になると述べた。さらに、合成データは、新製品や新サービスが発売される前にテストに使用され、現実世界での使用に適した状態であるかどうかが確認されます。

6. AI システムはますますマルチモーダルになり、画像、音声、センサー データ、ビデオなど、複数のソースからの情報を処理できるようになります。この洞察は、顧客サービスや医療診断においてより良いエクスペリエンスを生み出すために使用できます。

Lian Jye Su 氏は、他のテクノロジーと同様に、AI の導入を成功させるには、人とプロセスの微妙なバランスと理解が必要であると強調しました。 「AI開発者とITスタッフは、AIをうまく活用しようとしながら、コミュニケーション、対人スキルと人間の行動を活用して障害を克服するという課題にますます直面するだろう。新しいフロンティアは、「ソーシャル」AI開発者、データサイエンティスト、データエンジニアを指し示している」と述べている。