人間支援型人工知能の6つの利点

人工知能は最近話題になっていますが、現実には人間のように考えることができるコンピューターの実現にはまだまだ遠い道のりです。今日の人工知能は大きな価値を持っていますが、それは人間が AI システムをトレーニングし、人間に代わって複雑なタスクを実行できるようにする、人間拡張の一形態です。

これらの新しい AI アプリケーションにより、大きな価値が実現します。従来のソフトウェアは強力ですが、価値を提供するには多くの構成とセットアップが必要であり、さらに AI は従うべきルールが与えられている場合にのみ役立ちます。 AI システムは柔軟性と適応性に優れており、必要なことをすべて指示されることなく人間から学習できるため、セットアップにかかる時間も短くなります。

この種の人間支援型 AI、つまり「人工 AI」は、早期導入者にとって急速に競争上の優位性となりつつあります。今後数年間で、これらの競争上の優位性は利益と利益に変わり、一方で AI を導入しない組織は効率と競争力が低下します。この変化に備えるために、Outlier の共同創設者兼 CEO である Sean Byrnes 氏は、AI の 6 つの重要なデータ ポイントと利点を指摘しています。

データポイント1: AIの良し悪しは、トレーニングに使用したデータ次第

AI システムはデータを使用してトレーニングされるため、そのスキルは人間が提供するアルゴリズムに依存します。データが不完全な場合、AI ツールによって学習された教訓も不完全となり、結果は信頼できません。たとえば、ショートパンツが販売されているが、システムがショートパンツの販売に関するデータを正しく保存できないというバグがある場合、そのデータでトレーニングされた AI システムは、誰もショートパンツを買いたがらないと考えます。 AI システムをトレーニングする前に、データが完全で代表的かつ正確であることを確認することが重要です。そうでないと、データ エラーが伝播する可能性があるシステムが作成されます。

データポイント2: AIシステムは人間よりも偏りがある可能性がある

AI システムは、データのみに基づいて意思決定を行う、クールで偏りのないマシンであると考えるのは簡単です。しかし、これらの AI システムをトレーニングするために使用されるデータは、人間の行動と意思決定の副産物であり、それ自体にバイアスが含まれている可能性があります。電子商取引会社が、創設者が青色を好むという理由で主に青色の製品を宣伝する場合、すべての購入データは青色の製品に偏ることになります。このデータでトレーニングされた AI システムは、実際には逆であっても、青色の製品の方が売れるだろうと簡単に思い込んでしまう可能性があります。したがって、組織は、ビジネスとデータ内の潜在的なバイアスを特定して分離し、それに応じて AI システムをトレーニングする準備をする必要があります。

データポイント3: AIシステムは人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できるが、必ずしもそうではない

これらの AI システムは強力ですが、人間のように動作したり行動したりするわけではありません。本質的には、それらは推論したり判断したりすることができない、非常に高度な計算数学にすぎません。それでも、ロボットは人間よりも多くのタスクをうまくこなすことができますが、ロボットが実行するタスクは非常に異なります。たとえば、AlphaGo システムが初めて世界囲碁チャンピオンに勝利したとき、ゲームアナリストたちはその戦略さえ理解できませんでした。なぜなら、AlphaGo は人間の思考とはまったく異なる方法で囲碁をプレイしていたからです。これらのシステムが異なる方法で仕事をするという事実は良いことでも悪いことでもありませんが、AI が人間の代わりに仕事をしてくれることを期待すると、失望することになります。 AI ツールがビジネスをどのように改善できるかを真に理解するには、人々は新しい考え方や運営方法に対して想像力を広げる必要があります。

データポイント4: AI導入は組織にとって課題

AI などの新しいテクノロジーは、仕事に対する人々の考え方を変え、組織内のすべての人の仕事に影響を与えます。これは多くの人にとって刺激的であると同時に脅威でもあり、適切な準備がなければ、組織は自己防衛のために AI の導入に抵抗する可能性があります。アウトソーシングブームのときにも、多くの従業員が後任者の教育に消極的だったことが見られました。この場合は、ロボットに置き換えられるのではないかと恐れていたのです。 AI の導入を計画し、それに応じて組織の従業員を教育することは、AI 移行に備え、衝突を避けるために重要です。

データポイント5: AIはデータの価値を高める

AI の驚くべき点の 1 つは、データの経済性をどのように変えるかということです。産業革命により、それまでは手作業で製造する必要があったため贅沢品でしかなかった品物を、コスト効率よく大量生産できるようになりました。 AI には、手動で分析するにはコストがかかりすぎるデータを取得して、意思決定に効率的かつ簡単に使用できるようにできる同様の可能性があります。その結果、今後数年間で、名目上の価値しかないデータがますます価値あるものになるでしょう。たとえば、AI システムからのマーケティング データや販売データと一緒に分析すると、組織の顧客サポート記録がマーケティング成長キャンペーンの推進力となる可能性があります。つまり、データは使い捨てではなく、組織が AI を使用して競争上の優位性に変えていく中で、可能な限り収集して保存する必要があるということです。

データポイント6: AIは多くの仕事の経済性を変える

AI がデータの経済性を変えるのと同じように、仕事の経済性も変えるでしょう。多くの企業の業務には、ビジネスの状況を誰もが理解しやすくするために、より多くのデータを収集して報告することが含まれます。 AI システムがこれらのデータ収集とレポート作成のタスクを自動化できるようになると、組織内の人々は意思決定と行動に多くの時間を費やせるようになり、ビジネスに対する個人の影響力が増大することになります。これは、全員の経済生産性が向上し、組織全体の効率が向上することを意味します。

結論：人間支援型AIの時代が到来

ビジネス開発における AI の時代が到来し、今後さらにその重要性が増すでしょう。この変化を理解し、受け入れることは、今後 10 年間競争力を維持するために重要です。