ベストセラー作家であり、ビジネスで有名な AI 専門家であるバーナード氏が、機械学習テクノロジーがどのようにビジネスを変革しているかを示します。この本では個々の企業の概要を示し、具体的な問題を説明し、AI がどのように解決を促進するかを説明します。各ケーススタディは、技術的な詳細や重要な学習の概要を含む包括的な洞察を提供します。マーの本は、21 世紀の経済におけるテクノロジーの変革力についての洞察力に富んだ有益な考察です。
バーナード・マーは、ビジネスとテクノロジーの分野で世界的に有名な未来学者、インフルエンサー、思想的リーダーであり、テクノロジーを人類の利益のために活用することに情熱を注いでいます。20 冊以上のベストセラー著書を執筆し、Forbes 誌に定期的にコラムを執筆し、世界的に有名な組織の多くにアドバイスや指導を行っています。ソーシャル メディア チャンネルとニュースレターを合わせて 400 万人のフォロワーを抱え、LinkedIn では世界トップ 5 のビジネス インフルエンサーの 1 人に選ばれています。
バーナードの最新の著書は、『Future Skills』、『The Future Internet』、『Business Trends in Practice』、『Generative AI in Practice』です。
バーナード・マーは、人類の利益のためにテクノロジーを活用することに情熱を持った、世界的に有名な未来学者、インフルエンサー、そしてビジネスとテクノロジーの思想的リーダーです。彼は 20 冊の本のベストセラー著者であり、フォーブスに定期的にコラムを執筆し、世界で最も著名な組織の多くにコンサルティングと指導を行っています。彼は 200 万人を超えるソーシャル メディアのフォロワー、100 万人のニュースレター購読者を持ち、LinkedIn によって世界のビジネス インフルエンサー トップ 5 の 1 人に選ばれ、Xing によってトップ マインド 2021 に選ばれました。
Bernard の最新の著書は、「ビジネスにおける人工知能: 成功した 50 社の革新的なアプリケーション」です。
AI は世界をさまざまな形で変える大きな変革をもたらすテクノロジーだと私は固く信じていますが、このテーマについては誇大宣伝や誇大宣伝が多すぎるのも明らかです。
これは、どんな刺激的なテクノロジーでも、特に大金が儲かる場合には、必然的に起こることです。
過去の調査では、「AI」に言及するスタートアップ企業は、言及しない企業よりも15～50パーセント多くの投資を集めることが示されていることを考えると、これは驚くことではありません。
したがって、何が真実で、何が単に私たちに何を売るかに関心のあるマーケティング部門によってでっち上げられたものかを見分けられることが重要です。
ここでは、AI ウォッシングという現象について見ていきます。AI ウォッシングとは何か、誰がそれを行っているのか、なぜ危険なのか、そしておそらく最も重要なのは、AI ウォッシングをどのように見分けるのかについて説明します。
簡単に言えば、AI ウォッシングとは、「AI」として販売される製品またはサービスの機能を誇張して、実際よりも洗練され、革新的、またはインテリジェントに見せることです。
これは、流行に飛びつく行為の一種と見ることができます。この用語自体は「グリーンウォッシング」に由来しており、環境に配慮した消費者にアピールするために、いかに環境に優しいかを誇張するプロジェクト、製品、またはサービスを説明するためによく使用されます。
製品やサービスを AI ウォッシュしようとするマーケティング担当者は、多くの場合、次のような行動をとります。
· 自社の能力を誇張する – 自社の AI モデルやアルゴリズムが実際よりも強力、有用、柔軟であると示唆する。
· 「インテリジェント」という用語を誤解を招くように使用する – 実際には、ソフトウェアは、明示的にプログラムされなくても学習して意思決定できるアルゴリズムを使用していません。
· 非常に曖昧な定義を提供する – どの要素が「インテリジェント」で、どの要素が従来のソフトウェア方法論や人間の入力に依存しているかを具体的に説明していない。
· サービスプロバイダー側でもユーザー側でも、人的入力の量を軽視します。
ある見方をすれば、AI ウォッシングは、エンジンをアップグレードせずに車に「より速く走る」ストライプを描くようなもので、マーケティング担当者は AI をめぐる興奮に乗じて利益を得ることができ、真に革新的なものは何も提供できないことになります。
これは、ビジネス テクノロジーの分野では誰もが慣れ親しんでいるような、無害なマーケティング宣伝のように思えるかもしれませんが、グリーンウォッシングと同様に、実際の課題とリスクを生み出します。
たとえば、多くの誇張された主張による誇大宣伝や雑音の中で、本当の AI のブレークスルーが注目されにくくなるため、真のイノベーションが抑制されたり、不明瞭になったりする可能性があります。
また、業界全体の主張に対してユーザーが懐疑的になるため、AIに対する消費者の信頼も損なわれます。
これは、真に革新的なプロジェクトに資金を割り当てたい投資家にとって課題となり、真の技術的進歩と価値を市場に提供するプロジェクトを支援する機会を逃す可能性があります。
また、AI が現在達成できることに関して過大な期待が生じる可能性があり、その結果、企業が非現実的な目標やターゲットを設定する可能性もあります。
冷蔵庫やケトルから掃除機やサーモスタットまで、多くの家電製品は「スマート」や「インテリジェント」と称されていますが、より正確には「コネクテッド」と称すべきものです。インターネットに接続され、アプリで制御できるにもかかわらず、AI アプリケーションに一般的に期待されるような学習能力や自律的な動作能力を備えていないことがよくあります。
多くの企業が、ビデオ、コピー、コンテンツの作成プロセスを自動化できるというツールを提供しています。しかし、実際には、許容できる品質の出力を生成するには、かなりの人手による入力が必要になることがよくあります。
具体的な例として、コカコーラは、AI を使って新しい飲料を開発したというキャンペーンで AI ウォッシングの疑いをかけられました。Y3000 のフレーバーは AI と「共同で開発した」と説明していましたが、そのプロセスに AI がどのように関与したかについては具体的な説明がありませんでした。一部の批評家は、AI の名前を出して製品を実際よりも革新的に見せようとしているようだと指摘しました。
また、金融と投資の世界では、今年、投資戦略の管理にAIがどの程度使用されているかに関して「虚偽かつ誤解を招くような発言」をしたとして、2つの企業がSECから告発された。
AI の能力と可能性に非常に懐疑的な人の中には、コンピューターがまだ真の知能を発揮できないため、今日「AI」と呼ばれているものはすべて事実上「AI ウォッシング」であると主張する人もいます。
しかし、この記事では、現在受け入れられている AI の定義、つまり、明示的にプログラムされた方法ではなく、データに基づいてトレーニングすることでタスクの実行方法を学習できるソフトウェア ツールを使用します。この形式の現実世界のビジネスに重点を置いた AI は、多くの場合、機械学習と呼ばれます。
企業がそれを試みていることを見抜くには、こうした主張に対して懐疑的な目を養う必要があります。自然言語処理、ニューラル ネットワーク、ディープラーニングなど、使用されている特定のモデル、テクノロジー、アルゴリズムに関する言及を探してください。また、企業が関連するデータやアルゴリズムの種類についてオープンにしている「透明な」AI に関する言及を探してください。
自社の技術がどのように機能するかを説明したくない、または説明できない企業には注意してください。この情報は、企業の Web サイトで公開されているケース スタディやホワイト ペーパーに記載されている場合があります。
また、営業担当者とやり取りしている場合は、データやアルゴリズムの偏り、または AI の幻覚を避けるためにどのような手順を踏んでいるか説明してもらってください。これらの問題に対する解決策がない場合、実際には AI をまったく使用していない可能性があります。
この懐疑心は、どのテクノロジーに投資すべきかについてより適切な判断を下すために重要であり、長期的にはより誠実で透明性の高い AI 環境の発展に貢献します。
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バーナードの最新著書は『Generative AI in Practice』です。
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元記事: https://bernardmarr.com/spotting-ai-washing-how-companies-overhype-artificial-intelligence/