人工知能に対するいくつかの態度: 流行を追跡するために個人データを犠牲にする用意がありますか?

最近、AI に関する調査、研究、予測、その他の定量的評価が相次いで発表され、世界中の企業による AI 導入の現状、ディープラーニングの将来性、パンデミック中の接触追跡に関連するプライバシー問題に対する消費者の態度が浮き彫りになっています。

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データの生命、人工知能の原動力

オーストラリアの回答者の81％、およびアメリカの回答者の84％は、流行中のデータ収集が個人情報の多くを明らかにすると答えました。生体認証データは、NetflixやHuluなどのストリーミングサービスがフランスの回答者の59％を収集しないと考えています。個人データは、ドイツの回答者の74％、米国の回答者の70％を含む消費者データを追跡することを心配していました。米国の回答者の 23% は、政府がオフラインでの会話に関するデータを収集していると考えています。 [Okta と Juniper Research が 6 か国 (オーストラリア、フランス、ドイツ、オランダ、英国、米国) の 12,000 人を対象に実施した調査]

アメリカ人は他のほとんどの国に比べて、政府に個人データを預けることにあまり積極的ではない。米国では、流行の追跡と制御のために政府に個人データを共有することに同意すると答えた回答者は半数にとどまった。フランス（47%）と日本（44%）の回答者は、個人データを共有することにさらに消極的です。中国人の回答者の91％は、政府にもっと多くのデータを提供できると答えた。インドとサウジアラビアでは国民の約4分の3が個人データを共有することに同意しており、カナダとドイツでは国民の約半数が個人データを共有することに同意しています。 [エデルマン・トラストバロメーター 2020]

米国の回答者の約60％が、感染拡大の追跡に協力するために自主的に自己申告すると答えた一方で、他者を信頼する意思があると答えたのはわずか40％だった。米国政府は最も信頼されていない国で、接触者追跡のための個人情報やデータの収集と保護に関して連邦政府を信頼すると答えた回答者はわずか31％だった。32％が民間企業を、38％が州政府と地方政府を信頼している。 [IBM]

サイバーセキュリティ担当幹部の42.5%が、ランサムウェアへの支払いを検討すると回答した。 [ウォールストリートジャーナルによる389社への調査]

企業におけるAIの導入

バンガードのロボアドバイザーは約1500億ドルを運用しており、ファイザーは約150のAIプロジェクトを抱えているが、その多くはマーケティングや販売に関わるもので、医薬品開発には関係ない。 CapitalOne には、主に信用、リスク、マーケティングに関する機械学習技術を含む約 1,000 件の AI プロジェクトがあり、Google/Alphabet には、主に検索、広告、自動運転車などの分野を含む数千件の AI プロジェクトがあります。 [トム・ダベンポート]

約 30% の企業が複数の AI アプリケーションを本番環境に導入しており、36% の AI プログラムはまだ開発段階にあります。回答者の 55% は AI 導入の「先駆者」であり、AI を使いながら学習していると回答しています。回答者の 48% がセキュリティが最優先事項であると回答し、大企業の 49% と中小企業の 31% が AI から得られる最大の期待されるメリットは IT 運用効率の向上であると考えています。 [Informa Tech、InformationWeek、ITPro Today による北米の技術意思決定者 300 人を対象とした調査]

調査対象企業の 73% は、AI が成功に不可欠であると考えています (2019 年の 68% から増加)。しかし、49% は AI の導入が遅れていると考えています。また、82% の企業が業務で AI を使用していますが、14% の企業は AI をまったく使用していません。 2019年から2020年にかけて、AI予算が500万ドルを超えると答えた企業の数は2倍に増加しました。2020年には、グローバルクラウド機械学習プロバイダーを使用していると答えた回答者の数は、Microsoft Azure（49%）、Google Cloud（36%）、IBM Watson（31%）、AWS（25%）、Salesforce Einstein（17%）など、主要なグローバルクラウドベンダーの数の4倍でした。回答者の40%は、データ不足またはデータ管理がAIの成功の最大の障害であると述べています。 [Appenによる企業幹部374名への調査]

今後 2 年間、顧客サービス自動化 (69%)、従業員サービス自動化 (54%)、サプライ チェーン自動化 (39%)、ロボット プロセス自動化 (37%) などの自動化テクノロジーと実践が、企業の回復力の鍵となります。 [米国の IT 意思決定者 503 名を対象とした推論ソリューション調査]

CIO は、人工知能、機械学習、プロセス自動化プロジェクトへの支出が今年約 7% 増加すると予想していますが、これは第 1 四半期に予想していた 11% の増加から減少しています。彼らは、今年の全体的なテクノロジー予算は年初に予想した3.5%の増加から4.4%減少すると予想している。 [モルガン・スタンレーが5月と6月に米国と欧州のCIO100人を対象に実施した調査]

CIO と CDO の 93% は、組織内で AI の導入を推進する際には倫理的な考慮事項を考慮する必要があると述べています。回答者の 67% は、継続的な精度の確保とモデルのドリフト防止のためにモデルを監視していないと回答し、65% は、必要なスキルを持つチームの構築が AI の普及の大きな障害になっていると回答しました。 [FICO と Corinium による 100 名以上の C レベルの分析およびデータ担当エグゼクティブを対象とした調査]

ディープラーニングの未来

1,058 件の研究論文を分析することで、画像分類、物体検出、質問応答、固有表現認識、機械翻訳などの分野で、ディープラーニングのパフォーマンスがコンピューティング能力に左右されることがわかりました。結果から、これらの分野ではコンピューティング要件が急速に増加しているものの、技術的および経済的な負担能力によってこれらの要件が妨げられていることがわかります。結論としては、現在の開発は経済的、技術的、環境的観点から持続不可能になりつつあり、アプリケーションの継続的な開発には、ディープラーニングまたは別の機械学習モデルへの移行によるコンピューティング効率の大幅な向上が必要であるということです。 [arXiv]

AI関連の資金調達

最も資金を調達した米国のAIスタートアップ企業には、2020年7月の2億2,500万ドルのシリーズE資金調達を含む12億ドル以上の株式資金調達を公表したUiPath、Indigo Ag（11億ドル）、Nuro（10億ドル）などがある。米国のAIスタートアップ企業14社が今年新たに資金調達を受けたが、昨年は16社だった。 [CBインサイト]

6月にイスラエルのAIスタートアップ企業は23回の資金調達で総額3億2000万ドルを調達した。 [スタートアップハブ.ai]

人工知能市場予測

世界の医療用ロボット市場は2019年の19億ドルから2025年には54億ドルに成長する見込み [Omdia]

世界のAIソフトウェア市場は、2025年までに年平均成長率34.9%で成長し、1,000億ドル近くに達すると予想されている[Omdia]

AI関連の名言

「データは病気よりも遅い」— ウマイル・シャー博士、「アメリカのコロナウイルス対策のボトルネック：ファックス機」ニューヨーク・タイムズ

「データを正しく活用する企業が、どの分野でも勝者となると私たちは確信しています。」 - トラベルズの最高技術責任者兼最高執行責任者、モジャン・ルフェーブル

「[投資家は]伝統的な産業に関する新しい方法で語られる物語を本当に聞きたがります。」 — レモネードのCFO、ティム・ビクスビー