AI と人間の未来は協力です

人工知能の概念、つまり AI はますます人気が高まっており、この優れたテクノロジーが徐々に多くの分野や現代生活のあらゆる側面に効果的に導入されつつあることを意味します。たとえ小規模であっても、業界やサービスも人工知能を導入して顧客により良い製品を提供することを計画しています。一般に、人工知能が人間の生活にもたらす恩恵はあまりにも明白であり、測定するのが困難です。

しかし、AI の分野で新たなイノベーションが現れるたびに、機械が人間の作業を完全に置き換えることができるという見通しに関する恐怖が、テクノロジーに関する議論のどこかでフォーラムや会議のどこかで再燃します。これは、テクノロジーが発展のピーク段階に達している社会で生きる私たちが適応せざるを得ない現実ではありますが、この種の恐怖により、人々は時として AI がもたらす協調的な特性や「雇用創出」能力を無視する傾向にあります。未来の人類へ。

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現時点では、将来最も成功する企業は、機械と人 (従業員) の最良の特性を効果的に組み合わせて、現場でより最適なレベルの効率とイノベーションを達成する方法を学ぶ企業になるだろうと、「大胆に」断言できます。私たちはその中で活動しています。実は、AIの将来は人間の命と「呼吸」との連携に大きくかかっています。それでは、この協力はどのように行われるのでしょうか、また行われるべきでしょうか? これから一緒に話し合っていきます。

AI は人間の労働効率を向上させるのに役立ちます

現時点では企業だけでなく、ほとんどのビジネス状況において、AI は重要な意思決定を行うことができません。ただし、人工知能モデルは、「上司」が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにするための効果的な洞察と支援を提供することで、ビジネス マネージャーをサポートする以上の能力を備えています。

簡単に言えば、AI が人間よりも高速かつ効率的に実行できるタスクは無数にあります。研究者の推定によると、私たちは毎日最大 2.5 京バイトのデータを作成することができます。個々の業務で生成されるデータの総量はほんの一部にすぎませんが、物流などのさまざまな分野から抽出されたデータ ポイントを分析しようとすることは、人間にとってはますます困難になっていることは否定できません。

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こういうときこそAIが真価を発揮します。高度な機械学習テクノロジーにより、AI モデルは生身の人間よりもはるかに速い速度でデータ ポイントを簡単に分析できるようになり、手作業でよく発生するデータ入力エラーのリスクを排除できます。

このような AI システムはデータを包括的な形式で提示できるため、ビジネス慣行を改善するための傾向、機会、リスクを特定することがはるかに簡単になります。実際、ビジネス関連データの分析に人工知能を使用する傾向は、企業の世界に大きな影響を与えています。2016 年に実施された大規模調査では、革新的な考え方を持つ企業経営者の 61% が、人間が分析すると見逃しがちなエコシステム内の投資機会を特定するために AI を使用していると回答したことが明らかになりました。

AI は重要なビジネス タスクについて意思決定機能を与えることはできないかもしれませんが、エラーのない信頼性の高いデータを分析して提供する能力は、重要な洞察につながり、ビジネス活動を完全に変えることに大きく貢献しています。

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AI の驚くべき自動化機能は、以前は人間のみが実行していたタスクを合理化し、その脳が他の高度な活動により多くの時間を費やすことができるようにするためにますます使用されています。この実践は一般に、運用コストを削減し、同時に生産性を大幅に向上させることにより、企業の運営をより効率的にするのに役立ちます。つまり、AI技術が進化すればするほど、人間の作業効率も向上するということです。

しかし、AI の最大の可能性は機械学習テクノロジーによってもたらされます。

AI が新しい入力から学習するにつれて、ますます強力になり、複雑なタスクやアルゴリズムをより適切にサポートできるようになり、機会と機会がさらに拡大し、人々と協力して効率が向上します。機械学習により、AI アプリケーションはサポートの範囲やリクエストが行われたコンテキストさえもより深く理解できるようになります。

これにより、さらに高速かつ効率的な処理結果が得られると同時に、苦情や要求を完全かつ正確に解決するための能力不足の自動化カスタマー サービス システムなど、現在見られる一般的な問題の克服にも役立ちます。ただし、これらのシステムがさらに開発されても、望ましい最適なしきい値を達成するために人間の介入が必要になるケースは依然として多くあります。だからこそ、やはりAIと人間の協力が必要なのです。

人は機械がより効率的に動作するよう支援することにもなる

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そうは言っても、このコラボレーションの将来には、単に AI が日常業務を合理化したり、私たちの仕事をより良くするのを助けたりする必要があるわけではありません。AI は人間の創意工夫によってのみ有効に機能し、その傾向は長期にわたって続くでしょう。今後のAIの革新や改良は、人間が何を思いつくかに大きく左右されると断言できます。

人工知能研究者のラッセル・グレニスター氏が Business News Daily のインタビューで説明したように、自動運転車は、トレーニング データと GPU にすぐにアクセスできる場合にのみ現実のものとなり、これらの両方が重要な要素となります。無人運転車をトレーニングするには、開発者は大量の正確なデータを使用する必要があり、トレーニング プロセスを実行するには速度が鍵となります。5 年前、AI プロセッサーは遅すぎて上記のタスクを処理できませんでしたが、AI GPU の登場によりすべてが可能になりました。」

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GPU を改善することだけが、開発者が AI を次のレベルに進める上で重要な役割を果たし続ける唯一の方法ではありません。AI が目的のタスクを実行する方法を「学習」できるようにするには、特にリアルタイムの人間との対話を必要とするアプリケーションの場合、人間によるガイダンスも不可欠です。

上記の現実は、Alexa や Siri などの AI 仮想アシスタント ユーティリティではっきりと確認できます。Amazon は最近、エラーを最小限に抑えながら、Alexa の音声認識とコマンドを 15% 向上させることができる、人工知能に基づく新しいノイズ分離技術を発表しました。最大 81% 処理されました。ただし、この「成果」を達成するには、研究者らは 500,000 個のサンプルを含む公開データセットを使用して機械学習モデルをトレーニングする必要がありました。仮想アシスタントに異なる個性を与えるために、同じプロセスの多くが使用されてきました。

AI アプリケーションがより複雑になり、日常生活に侵入してくるにつれて、機械によって検出された結果や決定を理解し、説明できる人材の必要性が高まっていることがわかります。

AI アプリケーションの監視は、AI モデルにおける差別や人種差別などの望ましくない結果を確実に検出し、予期せぬ結果が生じる可能性を回避するために早期に削除するための要件でもあります。AI がどれほど賢くなっても、AI が新しいソリューションを見つけて、提案された機能やその出力をより適切に完成させるためには、依然として人間のガイダンスが不可欠な要素です。

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繰り返しになりますが、AI は革新と改善の機会を無数に提供しますが、人間の介入なしにその完全かつ独立した運用可能性を実現できる可能性は低いです。協働的な未来では、企業、プログラマー、エンジニア、消費者が AI を仕事や日常生活にさらに完全に統合するようになるでしょう。

人間とAIが協働すると、その可能性はまさに無限大です。

AIと人間の連携についてはどうお考えですか？以下にコメントを残してください。