Tampa Bay Business and Wealth が Tech Connect: Taking the fear out of articine を開催し、KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がプレゼンターを務めました。このイベントはタンパの Five Labs で開催されました。パネルのモデレーターは、SME Solutions Group の創設者、社長、最高経営責任者である Christopher Moyer 氏が務めました。このディスカッションは、長さと簡潔さを考慮して編集されています。 パネリスト: Vladimir Jovanovic、PSCU イノベーション担当副社長 Marlee Strawn、Scholar Education 教育責任者 Ora Tanner、Black Unicorn Education 創設者兼 CEO John Toner、Bake More Pies AI 担当副社長 Chris Moyer: AI はここ 1 年ほどで急成長を遂げており、信じられないほど速いペースで進化しているように思えます。最近の進歩やアップデートについて知識を維持するために、どのようなことをしていますか? Marlee Strawn: 現在、私は AI プラットフォームの開発を監督しています。現時点では AI の専門家は存在しません。専門家だとしても、ほんの 2、3 年しか経っていない専門家です。私がしなければならなかったのは、専門家になることです。私は常にイヤホンをつけています。AI に関するポッドキャストを常に聞いています。LinkedIn で見つけられる可能性のあるすべてのウェビナーをカレンダーにリマインダーとして登録しています。ウェビナーに参加して、会社に持ち帰れる 1 つのことを学べたら、それを成功と捉えています。基本的に、私と似たものを作っている人々のコミュニティに身を浸しています。また、競合他社をストーキングして、彼らが何をしているのか (良い点、悪い点、醜い点) を確認し、自分が構築および開発しているものと比べてどうなのかを調べます。しかし、私は専門能力開発のために誰かに頼ってはいけないと固く信じています。 Moyer: 企業が生成 AI と大規模言語モデルを使用して業務を変革し、競争上の優位性を獲得している実例をいくつか教えてください。 Toner: 大規模言語モデルのテクノロジは、少なくともオープン AI テクノロジで使用してきたものに関しては、まだ 2 年ほどしか経っていません。現在、AI がビジネスに影響を与えている主な分野は 3 つあると思います。それは、カスタマー サービス、ソフトウェア開発、コンテンツ生成です。カスタマー サービスは大規模な言語モデルです。製品のバックログをすべて保持し、製品を隅々まで把握し、一般的な顧客の苦情や一般的な解決策を把握し、1 時間あたり数セントで 24 時間 365 日稼働できます。現在、ほとんどのお客様が大きな価値を見出しているのは、そこにあります。ソフトウェア開発では、開発者が [プログラム] に入り、入力を開始すると、自動入力が行われ、開発者がアプリケーションを開発するのに役立ちます。近い将来、完全に AI 化されたソフトウェア開発者が登場するでしょう。すでに DevOn AI と呼ばれるソリューションがあり、これはターミナルと Web ブラウザーにアクセスできる AI ツールで、ソフトウェア開発中に発生する問題のトラブルシューティングに役立ちます。さらに、コンテンツ作成もあります。メディア企業やライターはすでにこの影響を受けています。ライター ストライキについては、皆さんも聞いたことがあると思います。基本的に、大規模な言語モデルは、単純なプロンプトでライターの部屋全体の仕事をこなせるようになったからです。これは業界だけでなく、コンテンツ生成にも大きな影響を与えています。単純なプロンプトだけで、画像、音声、そして間もなくビデオを生成できます。データ分析では、金融や医療などの業界では、詳細を正確に把握することが非常に重要です。大規模な言語モデルは、750,000語を瞬時に分析し、分析から正確な詳細を提供できます。これはほんの始まりに過ぎません。ここから先は指数関数的に増加し、これらの大規模な言語モデルの上にエージェントと呼ばれるレベルが構築されるでしょう。ここにいる皆さんにお勧めしたいのは、Perplexityというソフトウェアです。これは基本的にGoogleに代わるエージェントです。質問すると、明確にするために質問を返し、20の異なるWebサイトを検索して簡潔な回答を提供します。 Moyer：Vlad、AIの道を歩み始めたきっかけは何ですか？ジョバノビッチ: 私たちがこの道を歩み始めたのは、約 6 年前です。実際に AI ガバナンス カウンシルを結成しました。当社はかなり大規模な企業なので、そのガバナンス カウンシルにはさまざまな部門が参加していました。そのガバナンス カウンシルの使命とビジョンは、AI をクライアントへのサービスとして提供するという壮大なビジョンを掲げ、スケーラブルな AI ソリューションを当社にもたらすことでした。しかし、まずは社内から始めようと考えました。どのようなツールに重点を置くべきか検討し始めたとき、まずデータに重点を置く必要があることに気付きました。なぜなら、AI ツールやプラットフォームはすべて、データやデータセットに大きく依存することになるからです。少なくとも当社では、[人事] には独自のデータベースとデータセットがあり、財務部門にも独自のものがあり、製品管理部門にも独自のものがありましたが、そのすべてのデータの所有者がおらず、AI ツールがそれを活用できる 1 か所にデータが集まっていなかったのです。データ ガバナンスを導入して、誰がどのデータを所有しているかを定め、それを相互参照する所有者を 1 人割り当てる必要がありました。社内で AI について話すようになると、次のような疑問が湧き始めました。「これらのツールは私たちに取って代わるのでしょうか。データ処理をしている人がいる場合、このテクノロジーが彼らに取って代わるのでしょうか。アナリストは必要なくなるのでしょうか。」 AI は実際には人を置き換えるものではなく、効率性を生み出し、そのリソースを別の場所に配置してさらに効率化することです。私はそれを AI の人間化と呼んでいます。 モイヤー: CEO が AI を実際の企業運営に統合するにあたって、どのような点に配慮していますか。 タナー: CEO に対しては、私が行っていることの 1 つは教育です。イボアの起業家コラボレーション センターで、CEO や経営幹部を対象に多くのワークショップを行いました。教えるときは常に、人工知能の技術的側面だけでなく、人間的側面にも重点を置くようにしています。調査によると、CEO や経営幹部が AI を実装する際は、競合他社に先を越されたくないという恐怖心から実装することが多いようです。 CEO が考慮すべきことの 1 つは、一歩下がって「この会社の価値は何か、AI が最も価値をもたらすのはどこか」と自問することです。 モイヤー: マーリーさん、AI が組織内や教育機関内の人材を置き換える可能性があるという懸念にどう対処していますか? ストローン: 教育は、おそらくイノベーションを起こす最後の業界だと思います。教育の分野では AI が今流行語になっていますが、AI が [人材] に取って代わるのではないかという懸念から、非常に多くの恐れが広がっています。教育を含め、AI を長年使用している業界があります。私が教室にいた 15 年前以来、教育では AI の一種が使用されています。そこでは、生徒がテストを受け、その回答に基づいて、その生徒向けにカスタマイズされた学習パスウェイが提案されます。これが AI の一種です。恐れられているのは、それが生徒や教師の手の届くところにあるということです。AI の最も明らかな使用例は医療分野です。医師は、より正確な診断を行うために AI を使用しています。 Siriで電話を開いていれば、AIを使っていることになります。Netflixからおすすめ番組をもらっているなら、AIを使っていることになります。私たちはすでにそれをやっています。厳しい現実は、AIが一部の仕事に取って代わるということです。また、私たちがまだ考えもしなかった仕事も生み出すでしょう。Scholar Educationでは、教師が燃え尽き症候群に打ち勝ち、これまでは不可能だった方法で生徒をサポートできるようにAIを活用しています。 モイヤー：ジョン、今後、どのような新興AI技術やトレンドが最も大きな影響を与えると思いますか。また、企業はどのように準備すべきですか？ トナー：まもなく、エージェントソリューションと呼ばれるものが登場します。これは、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが乗っかるものです。私の提案は、試行錯誤することです。会社の小さな部分で試してみて、何が成功して、何がうまくいかないかを見てください。しかし、競合他社は間違いなく[AI戦略]を試し、成功するでしょう。そして、試行錯誤しなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に最先端を行くことが重要です。 モイヤー：オラさん、AIの観点から、3年後に私たちはどうなっていると思いますか？ タナー：これはすべて推測ですが、あなたがおっしゃった、人々が取り残されるのではないかという恐怖について触れておきたいと思います。1月に発表された調査によると、企業の90％は、基本的に「傍観者」です。つまり、実際には一歩を踏み出していないということです。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には、AIの限界が実際にどこにあるかが明らかになると思います。AIを使用する人が増えることを期待しています。また、より多くのイノベーションが見られ、さまざまなグループがさまざまな方法でAIを使用するようになると思います。 モイヤー：ヴラッドさん、皆さんが目にした財務的影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか？ジョバノビッチ: 私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座ってただ入力するだけのタスクの自動化から、早い段階で取り組み始めました。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良くする手助けをします。また、この部屋にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにおいて非常に重要であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理することはできません。たとえば、機械学習を導入しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺パターンを見つけるものもあります。モイヤー: 最後になりますが、なぜ「人工」というフレーズが AI の側面の一部であると思いますか? 私たちが言っていることのどこが人工的ですか? マーリー: AI について教師をトレーニングするとき、彼らの多くは AI が何であるかさえ知りません。そこで、私は AI を定義することから始めます。それでは、なぜそれが人工なのかという質問に移ります。それは、その本来の目的が何であるかということにつながると思いますが、本来の目的は、人間の思考を模倣することです。人工という言葉を聞くと、私たちは現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、現実に見えるように設計されたが、現実ではないものです。そして、それがチャットGPTとジェネレーションAIについて考える最良の方法だと思います。人間のように考え、人間のように行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生み出すものと人間が生み出すものの結果を定義しなければなりません。現在、一部のソーシャルメディアプラットフォームでは、AIによって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別するようになっているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって生み出されたものを見極めることが重要になります。 タナー：私がフォローしている人々は、AIは人工でもインテリジェントでもないと言います。そして、それが人工ではない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。インテリジェントな部分に関して言えば、実際に見ると、AIは自分が何をしているのかわかりません。それは現実ではありません。考えていません。データが多すぎるだけです。その予測力はとてつもなく大きい。私がAIについて教えるとき、そのAIは「知能の試み」の略で、人間のようになろうとしているからだ。人工的と呼んではいるが、非常に現実的な影響力を持っている。♦ TBBWの3月のTech Connectの様子（写真） 「TECH CONNECT」について TBBWの「TECH Connect」シリーズは、タンパベイエリアのトップビジネスリーダーが一堂に会し交流する、招待客限定のイベントです。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Groupがスポンサーを務め、ホストスポンサーはFive Labsでした。夜は、約120名のゲストを招いてのカクテルレセプションで幕を開けます。TBBWと提携することで、エリアのビジネスエリートとのネットワーク作り、新しいビジネスチャンスの創出、ブランド認知度の向上の機会が得られます。イベントのスポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker（[email protected]）までメールでお問い合わせください。
パネルの司会は、SME ソリューション グループの創設者、社長兼最高経営責任者である Christopher Moyer 氏が務めました。このディスカッションは、長さと簡潔さを考慮して編集されています。
PSCU イノベーション担当副社長 ウラジミール・ヨバノビッチ
マーリー・ストローン、教育責任者、Scholar Education
ブラック・ユニコーン・エデュケーション創設者兼CEO、オラ・タナー
ジョン・トナー、AI 担当副社長、ベイク・モア・パイズ
クリス・モイヤー：ここ 1 年ほどで AI が急成長し、信じられないほど速いペースで進化しているように見えます。最近の進歩やアップデートについて常に知識を得るために、どのようなことをしていますか?
Marlee Strawn: 現在、私は AI プラットフォームの開発を監督しています。現在、AI の専門家は実際には存在せず、専門家であっても、ほんの 2、3 年しか経っていない専門家です。私がしなければならなかったのは、専門家になることです。私は常にイヤホンをつけています。AI に関するポッドキャストを常に聞いています。LinkedIn で見つけられる可能性のあるすべてのウェビナーをカレンダーにリマインダーとして設定しています。ウェビナーに参加して、会社に持ち帰れる 1 つのことを学べたら、それは成功だと思っています。基本的に、私は自分と似たものを作っている人々のコミュニティに身を浸しています。また、競合他社を監視して、彼らが何をしているのか (良いこと、悪いこと、醜いこと)、そして自分が構築および開発しているものと比べてどうなのかを調べています。しかし、私は専門能力開発のために誰かに頼ってはいけないと固く信じています。 Moyer: 企業がジェネレーティブ AI と大規模言語モデルを使用して業務を変革し、競争上の優位性を獲得している実際の例をいくつか教えてください。トナー: 大規模言語モデルの技術は、少なくとも私たちがオープン AI 技術で使用しているものに関しては、まだ 2 年ほどしか経っていません。現在、この技術がビジネスに影響を与えている主な分野は 3 つあると思います。それは、カスタマー サービス、ソフトウェア開発、コンテンツ生成です。カスタマー サービスは大規模言語モデルです。製品のバックログをすべて保持し、製品を隅々まで把握し、よくある顧客の苦情やよくある顧客の解決策を把握しており、1 時間あたり数セントで 24 時間 365 日稼働できます。現在、ほとんどのお客様が大きな価値を見出しているのは、この分野です。ソフトウェア開発では、開発者が [プログラム] に入り、入力を開始すると、自動入力が行われ、開発者がアプリケーションを開発するのに役立ちます。近い将来、完全に AI のみでソフトウェアを開発するようになるはずです。すでに、DevOn AI と呼ばれるソリューションがあります。これは、ターミナルと Web ブラウザーにアクセスできる AI ツールで、ソフトウェア開発中に発生する問題のトラブルシューティングに役立ちます。さらに、コンテンツ作成もあります。メディア企業やライターはすでにこの影響を受けています。ライターストライキについては皆さんも聞いたことがあると思います。これは基本的に、大規模な言語モデルが簡単なプロンプトでライターの部屋全体の仕事をこなせるようになったためです。これは業界だけでなくコンテンツ生成にも大きな影響を与えました。簡単なプロンプトだけで画像、音声、そして間もなく動画を生成できます。データ分析では、金融や医療などの業界では詳細を正確に把握することが非常に重要です。大規模な言語モデルは 75 万語を瞬時に分析し、分析から正確な詳細を提供できます。これはほんの始まりに過ぎません。ここから先は指数関数的に増加し、これらの大規模な言語モデルの上にエージェントと呼ばれるレベルが構築されるでしょう。ここにいる皆さんに使用をお勧めしたいのは、Perplexity というソフトウェアです。これは基本的に Google に代わるエージェントです。質問すると、明確にするために質問を返し、20 の異なる Web サイトを検索して簡潔な回答を提供します。モイヤー：ウラッドさん、AI の道を歩み始めたきっかけは何ですか？ ジョバノビッチ：この道を歩み始めたのは 6 年ほど前です。実際に AI ガバナンス カウンシルを結成しました。当社はかなり大きな企業なので、そのガバナンス カウンシルにはさまざまな部門が参加していました。そのガバナンス カウンシルの使命とビジョンは、AI をクライアントへのサービスとして提供するという壮大なビジョンを掲げ、スケーラブルな AI ソリューションを当社にもたらすことでした。しかし、まずは社内から始めようと考えました。どのようなツールに重点を置きたいか検討し始めたとき、まずデータに重点を置く必要があることに気付きました。なぜなら、AI ツールやプラットフォームはすべて、データやデータセットに大きく依存することになるからです。少なくとも当社では、[人事] には独自のデータベースやデータセットがあり、財務部門にも製品管理部門にも独自のデータベースやデータセットがありましたが、そのすべてのデータの所有者がいないため、AI ツールがそれを活用できる場所が 1 か所になかったのです。誰がどのデータを所有しているかを定め、それを相互参照する所有者を 1 人割り当てるために、データ ガバナンスを導入する必要がありました。社内で AI について話し合うようになると、次のような質問が寄せられるようになりました。「これらのツールは私たちに取って代わるのでしょうか。データ処理をしている人がいる場合、このテクノロジがその人に取って代わるのでしょうか。そのアナリストは必要なくなるのでしょうか。」 AI は実際には人の代わりになるものではなく、効率性を生み出し、そのリソースを別の場所に配置してさらに効率化することです。私はそれを AI の人間化と呼んでいます。 モイヤー: CEO が AI を実際の企業運営に統合する取り組みを進めるにあたり、どのような点に留意していますか。 タナー: CEO に対しては、私が行っていることの 1 つが教育です。イボアの起業家コラボレーティブ センターで、CEO や経営幹部を対象に多くのワークショップを行いました。私は教える際、人工知能の技術的な側面だけでなく、人間的な側面にも常に重点を置くようにしています。調査によると、CEO や経営幹部が AI を導入する際、それは競合他社に先を越されたくないという恐怖心からの導入であることが多いようです。CEO が考慮すべきことの 1 つは、一歩引いて「この会社の価値は何か、AI が最も価値をもたらす分野はどこか」と自問することです。 モイヤー: マーリーさん、あなたの組織や教育機関で AI が人材を置き換える可能性があるという恐怖に、どのように対処していますか? ストローン: 教育はおそらく、イノベーションを起こす最後の業界だと思います。教育の分野では AI が今や流行語になっていますが、AI が人材を置き換えるのではないかという懸念から、非常に多くの恐怖が広がっています。教育を含む、AI を長年使用している業界があります。私が教室にいた 15 年前以来、教育では AI が使用されています。そこでは、生徒がテストを受け、その回答に基づいて、生徒に合わせた学習パスウェイが提案されます。これが AI の一形態です。恐れられているのは、AI が学生や教師の手の届くところにあるということです。AI の最も明らかな使用例は医療分野です。医師は、診断の精度を高めるために AI を使用しています。Siri で電話を開くなら、AI を使用しています。Netflix からおすすめ番組をもらうなら、AI を使用しています。私たちはすでにそれを行っています。厳しい現実は、AI が一部の仕事に取って代わるということです。また、私たちがまだ考えもしなかった仕事も生み出すでしょう。Scholar Education では、教師が燃え尽き症候群に打ち勝つために AI を使用し、これまでは不可能だった方法で生徒をサポートできるようにしています。モイヤー: ジョン、今後、どのような新しい AI 技術やトレンドが最も大きな影響を与えると思いますか。また、企業はどのように準備すべきですか。トナー: まもなく、エージェント ソリューションと呼ばれる、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが乗っかるようになります。私の提案は、試行錯誤することです。社内の小さな部分から試してみて、何が成功して何が失敗かを見てください。しかし、競合他社は間違いなく [AI 戦略] を試し、成功するでしょう。試行錯誤をしなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に最先端にいることが重要です。 モイヤー: オラ、AI の観点から、3 年後はどうなっていると思いますか? タナー: これはすべて推測になりますが、人々に関してあなたが言ったことに触れたいと思います。人々が取り残されるのではないかという恐怖です。 1 月に発表された調査によると、企業の 90% は、基本的に「傍観者」と呼ばれるものです。つまり、実際には一歩を踏み出していません。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には、AI の限界がどこにあるかという現実が明らかになると思います。AI を使用する人が増えることを期待しています。また、イノベーションがさらに進み、さまざまなグループがさまざまな方法でそれを使用するようになると思います。 モイヤー：ヴラッド、皆さんが目にした財務的影響や生産性への影響について何か教えてください。 ジョバノビッチ：私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座って入力するだけのタスクの自動化から早い段階で着手しました。AIは単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良くするのを助けてくれます。また、この部屋にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにとって大きな問題であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AIや生成AIが処理できる膨大な量のデータを処理することはできません。たとえば、機械学習を展開しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺のパターンを見つけるものもあります。 モイヤー：ここで締めくくりましょう。なぜ人工というフレーズがAIの側面の一部であると思いますか？私たちが言っていることの何が人工的ですか？マーリー：私が教師に AI についてトレーニングをするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、まず AI を定義することから始めます。それで、なぜ AI が人工的なのかという質問についてですが、その意図された目的は何なのかという点に行き着きます。意図された目的は、人間の思考を模倣することです。私たちはみな、人工という言葉を考えるとき、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、本物のように見えるように設計されているが、本物ではないものです。そして、それがチャット GPT と gen AI について考える最良の方法だと思います。人間のように考え、人間のように行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生み出すものと人間が生み出すものの結果を定義しなければなりません。現在、一部のソーシャル メディア プラットフォームでは、AI によって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別し始めているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって何が生み出されるかを判断することが重要になります。 Tanner: 私がフォローしている人たちは、AI は人工でも知能でもないと言っています。人工でない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。知能の部分について言えば、実際に見てみると、AI は自分が何をしているのかわかっていません。現実ではありません。考えていません。ただ大量のデータを持っているだけです。その予測力はとてつもなく大きいです。私が AI について教えるとき、その AI は「知能化の試み」の略で、人間のようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響を及ぼします。 ♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、タンパベイ地域のトップビジネスリーダーが集まり、交流する、招待客限定のイベントです。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホストスポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 人のゲストを招いてのカクテルレセプションで始まります。 TBBW と提携することで、地域のビジネスエリートとのネットワークを構築し、新しいビジネスチャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベントのスポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker ([email protected]) までメールでお問い合わせください。
モイヤー: 企業が生成 AI と大規模言語モデルを使用して業務を変革し、競争上の優位性を獲得している実際の例をいくつか教えていただけますか?
トナー: 大規模言語モデルの技術は、少なくとも私たちがオープン AI 技術で使用しているものに関しては、まだ 2 年ほどしか経っていません。現在、この技術がビジネスに影響を与えている主な分野は 3 つあると思います。それは、カスタマー サービス、ソフトウェア開発、コンテンツ生成です。カスタマー サービスが大規模言語モデルです。このモデルは、お客様の製品のバックログをすべて保持し、製品を隅々まで把握し、一般的な顧客の苦情や一般的な解決策を把握しており、1 時間あたり数セントで 24 時間 365 日稼働できます。現在、ほとんどのお客様がこのモデルに大きな価値を見出しています。
ソフトウェア開発では、開発者が [プログラム] に入り、入力を開始すると、自動入力が行われ、開発者がアプリケーションを開発するのに役立ちます。近い将来、完全に AI によるソフトウェア開発者が登場するでしょう。すでに DevOn AI というソリューションがあり、これはターミナルと Web ブラウザーにアクセスできる AI ツールで、ソフトウェア開発中に発生する問題のトラブルシューティングに役立ちます。さらに、コンテンツ作成もあります。メディア企業やライターはすでにこの影響を受けています。ライター ストライキについては皆さんも聞いたことがあると思います。これは基本的に、大規模な言語モデルが簡単なプロンプトでライター ルーム全体の仕事をこなせるようになったためです。これは業界だけでなく、コンテンツ生成にも大きな影響を与えました。簡単なプロンプトだけで、画像、音声、そして間もなくビデオを生成できます。データ分析では、金融や医療などの業界では、詳細を正確に把握することが非常に重要です。大規模な言語モデルは、75 万語を瞬時に分析し、分析から正確な詳細を提供できます。これはほんの始まりに過ぎません。ここから先は指数関数的に増加し、エージェントと呼ばれる大規模な言語モデルの上に構築されるレベルが存在します。ここにいる皆さんにお勧めしたいのは、Perplexity というソフトウェアです。これは基本的に Google に代わるエージェントです。質問すると、明確にするために質問を返し、20 の異なる Web サイトを検索して簡潔な回答を提供します。 Moyer: Vlad、AI の道を歩み始めたきっかけは何ですか? Jovanovic: この道を歩み始めたのは 6 年ほど前です。実際に AI ガバナンス カウンシルを結成しました。当社はかなり大規模な企業なので、そのガバナンス カウンシルにはさまざまな部門が参加していました。そのガバナンス カウンシルの使命とビジョンは、AI をクライアントへのサービスとして提供するという壮大なビジョンを掲げ、スケーラブルな AI ソリューションを会社にもたらすことでした。しかし、まずは社内で始めたかったのです。どのようなツールに重点を置くべきか検討し始めたとき、まずデータに重点を置く必要があることに気付きました。なぜなら、AI ツールやプラットフォームはすべて、データやデータセットに大きく依存することになるからです。少なくとも私たちにとっては、[人事] には独自のデータベースやデータセットがあり、財務部門にも製品管理部門にも独自のデータベースやデータセットがありましたが、そのすべてのデータの所有者がおらず、AI ツールがそれを活用できる 1 か所にデータが集まっていなかったのです。データ ガバナンスを導入して、どのデータを誰が所有しているかを把握し、相互参照する所有者を 1 人割り当てる必要がありました。社内で AI についてさらに話し始めると、次のような疑問が湧いてきました。「これらのツールは私たちに取って代わるのでしょうか。データを処理している人がいる場合、このテクノロジーは彼らに取って代わるのでしょうか。アナリストは必要なくなるのでしょうか。」 AI は実際には人員を置き換えるものではなく、効率性を生み出し、それらのリソースを別の場所に配置してさらに効率化することです。私はこれを AI の人間化と呼んでいます。モイヤー：CEO が AI を実際の企業運営に統合するにあたって、どのようなことを考慮されていますか？ タナー：CEO に対して、私が行っていることの 1 つは教育です。イボアの起業家コラボレーション センターで、CEO や経営幹部を対象に多くのワークショップを行いました。私が教えるときは、人工知能の技術的側面だけでなく、人間的側面にも常に重点を置くようにしています。調査によると、CEO や経営幹部が AI を導入する際、競合他社に先を越されたくないという恐怖心から導入することが多いようです。CEO が考慮すべきことの 1 つは、一歩下がって「この企業の価値は何か、AI が最も価値をもたらすのはどこか」と自問することです。 モイヤー：マーリー、あなたの組織や教育機関で AI が人材を置き換える可能性があるという恐怖にはどのように対処していますか？ ストローン：教育は、おそらく最後にイノベーションを起こす業界だと思います。 AIは今、教育の分野で流行語になっていますが、AIが人間に取って代わるのではないかという懸念から、非常に多くの恐れが渦巻いています。教育を含む多くの業界では、長年AIが使われてきました。私が教室にいた15年前から、教育ではAIが使われてきました。そこでは、生徒がテストを受け、その回答に基づいて、その生徒に合わせた学習経路が提案されます。これがAIの一種です。恐れられているのは、それが生徒や教師の手の届くところにあるということです。AIの最も明らかな使用例は医療分野です。医師は、より正確な診断を下すためにAIを使ってきました。Siriで電話を開いていれば、AIを使っています。Netflixからおすすめ番組をもらっているなら、AIを使っています。私たちはすでにそれを行っています。厳しい現実は、AIが一部の仕事を奪うということです。また、私たちがまだ考えもしなかった仕事も生み出すでしょう。 Scholar Education では、教師が燃え尽き症候群に陥らないよう、また、これまでは不可能だった方法で生徒をサポートできるよう、AI を活用しています。 モイヤー: ジョン、今後、最も大きな影響を与えると思われる AI の技術やトレンドは何でしょうか。また、企業はどのように準備すべきでしょうか。 トナー: 間もなく、エージェント ソリューションと呼ばれる、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが乗ったものが登場します。私の提案は、試行錯誤することです。社内の小さな部分で試してみて、何が成功し、何が成功しないかを見てください。しかし、競合他社は間違いなく [AI 戦略] を試し、成功するでしょう。試行錯誤しなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に最先端を行くことが重要です。 モイヤー: オラ、AI の観点から、3 年後には私たちはどこにいると思いますか。 Tanner: すべて推測になりますが、人に関してあなたがおっしゃったこと、つまり取り残されるのではないかという恐怖について触れておきたいと思います。1 月に発表された調査によると、企業の 90% は基本的に「傍観者」と呼んでいるような存在です。つまり、実際には一歩を踏み出していないのです。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には AI の限界がどこにあるかが明らかになると思います。AI を使う人が増えることを期待しています。また、より多くのイノベーションが起こり、さまざまなグループがさまざまな方法で AI を使うようになると思います。 Moyer: Vlad、皆さんが目にした経済的影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか? Jovanovic: 私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座って入力するだけのタスクの自動化から早い段階から取り組んできました。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良く行うのに役立ちます。また、この場にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにとって非常に重要であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理することはできません。たとえば、機械学習を導入しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺パターンを見つけるツールもあります。 モイヤー: 最後になりますが、なぜ「人工」というフレーズが AI の側面の一部であると思いますか? 私たちが言っていることのどこが人工的ですか? マーリー: AI について教師をトレーニングするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、私は AI を定義することから始めます。それでは、なぜ人工なのかという質問に移ります。それは、その本来の目的が何であるかということに関係すると思います。本来の目的は、人間の思考を模倣することです。私たちは皆、「人工」という言葉を聞くと、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、現実に見えるように設計されているが、現実ではないものです。そして、それがチャットGPTとgen AIについて考える最良の方法だと思います。人間のように考え、行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生成するものと人間が生成するものの結果を定義する必要があります。現在、一部のソーシャルメディアプラットフォームでは、AIによって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別するようになっているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって生成されたものを判断することが重要になります。 タナー：私がフォローしている人たちは、AIは人工でもインテリジェントでもないと言っています。人工ではない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。インテリジェントな部分に関しては、実際に見てみると、AIは自分が何をしているのかわかりません。リアルではありません。考えていません。大量のデータを持っているだけです。その予測力は途方もないものです。私がAIについて教えるとき、AIは「試みられた知性」の略です。なぜなら、AIは私たちのようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響があります。♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、招待客のみ参加できる限定イベントで、タンパ ベイ地域のトップ ビジネス リーダーが集まり、交流を深めます。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホスト スポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 名のゲストを招いてのカクテル レセプションで始まります。TBBW と提携することで、地域のビジネス エリートとのネットワークを構築し、新しいビジネス チャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベント スポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker まで [email protected] までメールでお問い合わせください。
さらに、コンテンツ作成もあります。メディア企業やライターはすでにこの影響を受けています。ライター ストライキについては皆さんも聞いたことがあると思います。これは基本的に、大規模な言語モデルが簡単なプロンプトでライター ルーム全体の仕事をこなせるようになったためです。これは業界だけでなく、コンテンツ生成にも大きな影響を及ぼしました。簡単なプロンプトだけで、画像、音声、そして間もなくビデオを生成できるようになります。
データ分析では、金融や医療などの業界では、詳細を正確に把握することが極めて重要です。大規模な言語モデルは、75 万語を瞬時に分析し、分析から正確な詳細を提供できます。これはほんの始まりに過ぎません。今後は指数関数的に増加し、これらの大規模な言語モデルの上にエージェントと呼ばれるレベルが構築されることになります。
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モイヤー：ウラッドさん、AI の道を歩み始めたきっかけは何ですか?
ジョバノビッチ: 私たちがこの道を歩み始めたのは約 6 年前です。実際に AI ガバナンス カウンシルを結成しました。当社はかなり大きな企業なので、そのガバナンス カウンシルにはさまざまな部門が参加していました。そのガバナンス カウンシルの使命とビジョンは、AI をクライアントへのサービスとして提供するという壮大なビジョンを掲げ、スケーラブルな AI ソリューションを当社にもたらすことでした。しかし、まずは社内で始めたいと考えていました。
どのようなツールに重点を置くべきか検討し始めたとき、まずデータに重点を置く必要があることに気付きました。なぜなら、AI ツールやプラットフォームはすべて、データやデータセットに大きく依存することになるからです。少なくとも私たちにとっては、[人事] には独自のデータベースやデータセットがあり、財務部門にも製品管理部門にも独自のデータベースやデータセットがありましたが、そのすべてのデータの所有者がおらず、AI ツールがそれを活用できる 1 か所にデータが集まっていなかったのです。データ ガバナンスを導入して、どのデータを誰が所有しているかを把握し、相互参照する所有者を 1 人割り当てる必要がありました。社内で AI についてさらに話し始めると、次のような疑問が湧いてきました。「これらのツールは私たちに取って代わるのでしょうか。データ処理をしている人がいる場合、このテクノロジーは彼らに取って代わるのでしょうか。アナリストは必要なくなるのでしょうか。」 AI は実際には人員を置き換えるものではなく、効率性を生み出し、それらのリソースを別の場所に配置してさらに効率化することです。私はこれを AI の人間化と呼んでいます。モイヤー：CEO が AI を実際の企業運営に統合するにあたって、どのようなことを考慮されていますか？ タナー：CEO に対して、私が行っていることの 1 つは教育です。イボアの起業家コラボレーション センターで、CEO や経営幹部を対象に多くのワークショップを行いました。私が教えるときは、人工知能の技術的側面だけでなく、人間的側面にも常に重点を置くようにしています。調査によると、CEO や経営幹部が AI を導入する際、競合他社に先を越されたくないという恐怖心から導入することが多いようです。CEO が考慮すべきことの 1 つは、一歩下がって「この企業の価値は何か、AI が最も価値をもたらすのはどこか」と自問することです。 モイヤー：マーリー、あなたの組織や教育機関で AI が人材を置き換える可能性があるという恐怖にはどのように対処していますか？ ストローン：教育は、おそらく最後にイノベーションを起こす業界だと思います。 AIは今、教育の分野で流行語になっていますが、AIが人間に取って代わるのではないかという懸念から、非常に多くの恐れが渦巻いています。教育を含む多くの業界では、長年AIが使われてきました。私が教室にいた15年前から、教育ではAIが使われてきました。そこでは、生徒がテストを受け、その回答に基づいて、その生徒に合わせた学習経路が提案されます。これがAIの一種です。恐れられているのは、それが生徒や教師の手の届くところにあるということです。AIの最も明らかな使用例は医療分野です。医師は、より正確な診断を下すためにAIを使ってきました。Siriで電話を開いていれば、AIを使っています。Netflixからおすすめ番組をもらっているなら、AIを使っています。私たちはすでにそれを行っています。厳しい現実は、AIが一部の仕事を奪うということです。また、私たちがまだ考えもしなかった仕事も生み出すでしょう。 Scholar Education では、教師が燃え尽き症候群に陥らないよう、また、これまでは不可能だった方法で生徒をサポートできるよう、AI を活用しています。 モイヤー: ジョン、今後、最も大きな影響を与えると思われる AI の技術やトレンドは何でしょうか。また、企業はどのように準備すべきでしょうか。 トナー: 間もなく、エージェント ソリューションと呼ばれる、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが乗ったものが登場します。私の提案は、試行錯誤することです。社内の小さな部分で試してみて、何が成功し、何が成功しないかを見てください。しかし、競合他社は間違いなく [AI 戦略] を試し、成功するでしょう。試行錯誤しなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に最先端を行くことが重要です。 モイヤー: オラ、AI の観点から、3 年後には私たちはどこにいると思いますか。 Tanner: すべて推測になりますが、人に関してあなたがおっしゃったこと、つまり取り残されるのではないかという恐怖について触れておきたいと思います。1 月に発表された調査によると、企業の 90% は基本的に「傍観者」と呼んでいるような存在です。つまり、実際には一歩を踏み出していないのです。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には AI の限界がどこにあるかが明らかになると思います。AI を使う人が増えることを期待しています。また、より多くのイノベーションが起こり、さまざまなグループがさまざまな方法で AI を使うようになると思います。 Moyer: Vlad、皆さんが目にした経済的影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか? Jovanovic: 私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座って入力するだけのタスクの自動化から早い段階から取り組んできました。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良く行うのに役立ちます。また、この場にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにとって非常に重要であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理することはできません。たとえば、機械学習を導入しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺パターンを見つけるツールもあります。 モイヤー: 最後になりますが、なぜ「人工」というフレーズが AI の側面の一部であると思いますか? 私たちが言っていることのどこが人工的ですか? マーリー: AI について教師をトレーニングするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、私は AI を定義することから始めます。それでは、なぜ人工なのかという質問に移ります。それは、その本来の目的が何であるかということに関係すると思います。本来の目的は、人間の思考を模倣することです。私たちは皆、「人工」という言葉を聞くと、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、現実に見えるように設計されているが、現実ではないものです。そして、それがチャットGPTとgen AIについて考える最良の方法だと思います。人間のように考え、行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生成するものと人間が生成するものの結果を定義する必要があります。現在、一部のソーシャルメディアプラットフォームでは、AIによって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別するようになっているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって生成されたものを判断することが重要になります。 タナー：私がフォローしている人たちは、AIは人工でもインテリジェントでもないと言っています。人工ではない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。インテリジェントな部分に関しては、実際に見てみると、AIは自分が何をしているのかわかりません。リアルではありません。考えていません。大量のデータを持っているだけです。その予測力は途方もないものです。私がAIについて教えるとき、AIは「試みられた知性」の略です。なぜなら、AIは私たちのようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響があります。♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、招待客のみ参加できる限定イベントで、タンパ ベイ地域のトップ ビジネス リーダーが集まり、交流を深めます。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホスト スポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 名のゲストを招いてのカクテル レセプションで始まります。TBBW と提携することで、地域のビジネス エリートとのネットワークを構築し、新しいビジネス チャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベント スポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker まで [email protected] までメールでお問い合わせください。
社内で AI について話し合うようになると、次のような疑問が湧いてきました。「これらのツールは私たちに取って代わるのでしょうか? データ処理をしている人がいたら、このテクノロジーがその人に取って代わるのでしょうか? アナリストは必要なくなるのでしょうか?」 AI は実際には人の代わりになるものではなく、効率性を生み出し、そのリソースを別の場所に配置してさらに効率化することです。私はそれを AI の人間化と呼んでいます。
モイヤー：CEO が AI を実際の企業運営に統合していくにあたって、考慮すべきことは何ですか?
Tanner: CEO に対して、私が行っていることの 1 つは教育です。私はイボールの起業家コラボレーション センターで、CEO や経営幹部を対象に多くのワークショップを行いました。教えるときは、人工知能の技術的な側面だけでなく、人間的な側面にも常に重点を置くようにしています。
調査によると、CEO や経営幹部が AI を導入する際、それは競合他社に先を越されたくないという恐怖心からの導入であることが多いようです。CEO が考慮すべきことの 1 つは、一歩引いて「この会社の価値は何か、AI が最も価値をもたらす分野はどこか」と自問することです。 モイヤー: マーリーさん、あなたの組織や教育機関で AI が人材を置き換える可能性があるという恐怖に、どのように対処していますか? ストローン: 教育はおそらく、イノベーションを起こす最後の業界だと思います。教育の分野では AI が今や流行語になっていますが、AI が人材を置き換えるのではないかという懸念から、非常に多くの恐怖が広がっています。教育を含む、AI を長年使用している業界があります。私が教室にいた 15 年前以来、教育では AI が使用されています。そこでは、生徒がテストを受け、その回答に基づいて、生徒に合わせた学習パスウェイが提案されます。これが AI の一形態です。恐れられているのは、AI が学生や教師の手の届くところにあるということです。AI の最も明らかな使用例は医療分野です。医師は、診断の精度を高めるために AI を使用しています。Siri で電話を開くなら、AI を使用しています。Netflix からおすすめ番組をもらうなら、AI を使用しています。私たちはすでにそれを行っています。厳しい現実は、AI が一部の仕事に取って代わるということです。また、私たちがまだ考えもしなかった仕事も生み出すでしょう。Scholar Education では、教師が燃え尽き症候群に打ち勝つために AI を使用し、これまでは不可能だった方法で生徒をサポートできるようにしています。モイヤー: ジョン、今後、どのような新しい AI 技術やトレンドが最も大きな影響を与えると思いますか。また、企業はどのように準備すべきですか。トナー: まもなく、エージェント ソリューションと呼ばれる、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが乗っかるようになります。私の提案は、試行錯誤することです。社内の小さな部分から試してみて、何が成功して何が失敗かを見てください。しかし、競合他社は間違いなく [AI 戦略] を試し、成功するでしょう。試行錯誤をしなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に最先端にいることが重要です。 モイヤー: オラ、AI の観点から、3 年後はどうなっていると思いますか? タナー: これはすべて推測になりますが、人々に関してあなたが言ったことに触れたいと思います。人々が取り残されるのではないかという恐怖です。 1 月に発表された調査によると、企業の 90% は、基本的に「傍観者」と呼ばれるものです。つまり、実際には一歩を踏み出していません。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には、AI の限界がどこにあるかという現実が明らかになると思います。AI を使用する人が増えることを期待しています。また、イノベーションがさらに進み、さまざまなグループがさまざまな方法でそれを使用するようになると思います。 モイヤー：ヴラドさん、皆さんが目にした財務的影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか？ ジョバノビッチ：私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座って入力するだけのタスクの自動化から早い段階で着手しました。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良くする手助けをします。また、この場にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにおいて大きな問題であり、人間や、今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理できないこともわかりました。たとえば、機械学習を展開しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺のパターンを見つけるものもあります。 モイヤー：最後に、AI の側面に「人工」というフレーズが含まれているのはなぜだと思いますか？私たちが言っていることのどこが人工的ですか？マーリー：私が教師に AI についてトレーニングをするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、まず AI を定義することから始めます。それで、なぜ AI が人工的なのかという質問についてですが、その意図された目的は何なのかという点に行き着きます。意図された目的は、人間の思考を模倣することです。私たちはみな、人工という言葉を考えるとき、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、本物のように見えるように設計されているが、本物ではないものです。そして、それがチャット GPT と gen AI について考える最良の方法だと思います。人間のように考え、人間のように行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生み出すものと人間が生み出すものの結果を定義しなければなりません。現在、一部のソーシャル メディア プラットフォームでは、AI によって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別し始めているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって何が生み出されるかを判断することが重要になります。 Tanner: 私がフォローしている人たちは、AI は人工でも知能でもないと言っています。人工でない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。知能の部分について言えば、実際に見てみると、AI は自分が何をしているのかわかっていません。現実ではありません。考えていません。ただ大量のデータを持っているだけです。その予測力はとてつもなく大きいです。私が AI について教えるとき、その AI は「知能化の試み」の略で、人間のようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響を及ぼします。 ♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、タンパベイ地域のトップビジネスリーダーが集まり、交流する、招待客限定のイベントです。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホストスポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 人のゲストを招いてのカクテルレセプションで始まります。 TBBW と提携することで、地域のビジネスエリートとのネットワークを構築し、新しいビジネスチャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベントのスポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker ([email protected]) までメールでお問い合わせください。
モイヤー：マーリーさん、あなたの組織や教育財団内で AI が人材を置き換える可能性があるという懸念に、どのように対処していますか?
ストローン：教育は、おそらくイノベーションを起こす最後の業界でしょう。教育の分野では、AI が今や流行語になっていますが、AI が人間に取って代わるのではないかという懸念から、AI をめぐっては大きな不安が広がっています。教育を含む多くの業界では、長年 AI が使われてきました。私が教室にいた 15 年前以来、教育では AI が使われてきました。そこでは、生徒がテストを受け、その回答に基づいて、生徒に合わせた学習パスウェイが提案されます。これが AI の一種です。恐れられているのは、AI が生徒や教師の手の届くところにあるということです。
AI の最も明らかな使用例は医療分野です。医師は診断の精度を高めるために AI を使用しています。Siri で電話を開く場合、AI を使用しています。Netflix からおすすめを受け取る場合、AI を使用しています。私たちはすでにそれを行っています。
厳しい現実は、AI によって一部の仕事が奪われるということです。また、私たちがまだ考えもしなかった仕事も生み出されるでしょう。
Scholar Education では、教師が燃え尽き症候群に陥らないよう、また、これまでは不可能だった方法で生徒をサポートできるよう、AI を活用しています。 モイヤー: ジョン、今後、最も大きな影響を与えると思われる AI の技術やトレンドは何でしょうか。また、企業はどのように準備すべきでしょうか。 トナー: 間もなく、エージェント ソリューションと呼ばれる、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが乗ったものが登場します。私の提案は、試行錯誤することです。社内の小さな部分で試してみて、何が成功し、何が成功しないかを見てください。しかし、競合他社は間違いなく [AI 戦略] を試し、成功するでしょう。試行錯誤しなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に最先端を行くことが重要です。 モイヤー: オラ、AI の観点から、3 年後には私たちはどこにいると思いますか。 Tanner: すべて推測になりますが、人に関してあなたがおっしゃったこと、つまり取り残されるのではないかという恐怖について触れておきたいと思います。1 月に発表された調査によると、企業の 90% は基本的に「傍観者」と呼んでいるような存在です。つまり、実際には一歩を踏み出していないのです。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には AI の限界がどこにあるかが明らかになると思います。AI を使う人が増えることを期待しています。また、より多くのイノベーションが起こり、さまざまなグループがさまざまな方法で AI を使うようになると思います。 Moyer: Vlad、皆さんが目にした経済的影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか? Jovanovic: 私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座って入力するだけのタスクの自動化から早い段階から取り組んできました。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良く行うのに役立ちます。また、この場にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにとって非常に重要であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理することはできません。たとえば、機械学習を導入しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺パターンを見つけるツールもあります。 モイヤー: 最後になりますが、なぜ「人工」というフレーズが AI の側面の一部であると思いますか? 私たちが言っていることのどこが人工的ですか? マーリー: AI について教師をトレーニングするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、私は AI を定義することから始めます。それでは、なぜ人工なのかという質問に移ります。それは、その本来の目的が何であるかということに関係すると思います。本来の目的は、人間の思考を模倣することです。私たちは皆、「人工」という言葉を聞くと、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、現実に見えるように設計されているが、現実ではないものです。そして、それがチャットGPTとgen AIについて考える最良の方法だと思います。人間のように考え、行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生成するものと人間が生成するものの結果を定義する必要があります。現在、一部のソーシャルメディアプラットフォームでは、AIによって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別するようになっているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって生成されたものを判断することが重要になります。 タナー：私がフォローしている人たちは、AIは人工でもインテリジェントでもないと言っています。人工ではない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。インテリジェントな部分に関しては、実際に見てみると、AIは自分が何をしているのかわかりません。リアルではありません。考えていません。大量のデータを持っているだけです。その予測力は途方もないものです。私がAIについて教えるとき、AIは「試みられた知性」の略です。なぜなら、AIは私たちのようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響があります。♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、招待客のみ参加できる限定イベントで、タンパ ベイ地域のトップ ビジネス リーダーが集まり、交流を深めます。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホスト スポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 名のゲストを招いてのカクテル レセプションで始まります。TBBW と提携することで、地域のビジネス エリートとのネットワークを構築し、新しいビジネス チャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベント スポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker まで [email protected] までメールでお問い合わせください。
モイヤー：ジョン、今後、どのような新興 AI テクノロジーやトレンドが最も大きな影響を与えるとお考えですか。また、企業はどのように準備すべきでしょうか。
トナー: まもなく、エージェント ソリューションと呼ばれる、大規模な言語モデルの上にソフトウェアが加わることになります。私の提案は、試行錯誤することです。社内の小さな部分で試してみて、何が成功し、何が成功しないかを見てください。しかし、競合他社は間違いなく [AI 戦略] を試し、成功するでしょう。試行錯誤をしなければ、遅れをとることになります。見つけられるほぼすべてのソリューションを試して、常に先頭に立つことが重要です。
モイヤー：オラさん、AI の観点から、3 年後には私たちはどうなっていると思いますか?
Tanner: すべて推測になりますが、人に関してあなたがおっしゃったこと、つまり取り残されるのではないかという恐怖について触れておきたいと思います。1 月に発表された調査によると、企業の 90% は基本的に「傍観者」です。つまり、実際には一歩を踏み出していません。何もしていません。ただ様子を見ているだけです。恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には AI の限界がどこにあるかが明らかになると思います。AI を使用する人が増えることを期待しています。また、より多くのイノベーションが起こり、さまざまなグループがさまざまな方法で AI を使用するようになると思います。 Moyer: Vlad、皆さんが目にした経済的影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか? Jovanovic: 私たちは、ロボットによるプロセス自動化とタスクの自動化から早い段階から取り組んできました。当時は、人々はキーボードの前に座って、ただ入力するだけだったのです。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良く行うのに役立ちます。また、この場にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにとって非常に重要であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理することはできません。たとえば、機械学習を導入しているツールの中には、以前は考えもしなかった詐欺パターンを見つけるツールもあります。 モイヤー: 最後になりますが、なぜ「人工」というフレーズが AI の側面の一部であると思いますか? 私たちが言っていることのどこが人工的ですか? マーリー: AI について教師をトレーニングするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、私は AI を定義することから始めます。それでは、なぜ人工なのかという質問に移ります。それは、その本来の目的が何であるかということに関係すると思います。本来の目的は、人間の思考を模倣することです。私たちは皆、「人工」という言葉を聞くと、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、現実に見えるように設計されているが、現実ではないものです。そして、それがチャットGPTとgen AIについて考える最良の方法だと思います。人間のように考え、行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生成するものと人間が生成するものの結果を定義する必要があります。現在、一部のソーシャルメディアプラットフォームでは、AIによって生成された投稿と、それらの投稿を管理する人間を区別するようになっているのが見られると思います。将来的には、人間と人工知能によって生成されたものを判断することが重要になります。 タナー：私がフォローしている人たちは、AIは人工でもインテリジェントでもないと言っています。人工ではない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。インテリジェントな部分に関しては、実際に見てみると、AIは自分が何をしているのかわかりません。リアルではありません。考えていません。大量のデータを持っているだけです。その予測力は途方もないものです。私がAIについて教えるとき、AIは「試みられた知性」の略です。なぜなら、AIは私たちのようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響があります。♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、招待客のみ参加できる限定イベントで、タンパ ベイ地域のトップ ビジネス リーダーが集まり、交流を深めます。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホスト スポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 名のゲストを招いてのカクテル レセプションで始まります。TBBW と提携することで、地域のビジネス エリートとのネットワークを構築し、新しいビジネス チャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベント スポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker まで [email protected] までメールでお問い合わせください。
恐怖と不安は実際に高まっています。しかし、最終的には AI の限界がどこにあるかという現実が明らかになると思います。AI を使用する人が増えることを期待しています。また、より多くのイノベーションが生まれ、さまざまなグループがさまざまな方法で AI を使用するようになると思います。
モイヤー：ヴラッドさん、皆さんが目にした財務上の影響や生産性への影響について何かお話しいただけますか？
ジョバノビッチ: 私たちは、ロボットによるプロセス自動化と、人々がキーボードの前に座ってただ入力するだけのタスクの自動化に早くから取り組んできました。AI は単に仕事を奪うためにあるのではなく、実際に仕事をより良く行うために役立ちます。また、この場にいる多くの銀行員が認識しているように、詐欺やリスク管理は私たちのビジネスにおいて非常に重要であり、人間、あるいは今日作成できるアルゴリズムでさえ、AI や生成 AI が処理できる膨大な量のデータを処理できないこともわかりました。
たとえば、機械学習を導入しているツールの中には、以前は考えもしなかった不正のパターンを見つけるツールもあります。
モイヤー：最後に、なぜ「人工」というフレーズが AI の側面の一部であると思いますか？私たちが言っていることの何が人工的ですか？ マーリー：私が AI について教師をトレーニングするとき、彼らの多くは AI が何であるかさえ知りません。だから私は AI を定義することから始めます。それで、なぜそれが人工的なのかという質問に移ります。それはその本来の目的に関係すると思いますが、本来の目的は人間の思考を模倣することです。私たちは皆、「人工」という言葉を考えるとき、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは本物に見えるように設計されているが、本物ではないものです。そして、それがチャット GPT と gen AI について考えられる最良の方法だと思います。人間のように考え、人間のように行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。 ジョバノビッチ：ある時点で、人工知能が生み出す結果と人間が生み出す結果を定義しなければなりません。ソーシャルメディアのプラットフォームの中には、AI が生成した投稿と、その投稿を管理する人間を区別するところが出てきていると思います。将来的には、人間が作成したものか人工知能が作成したものかを見極めることが重要になるでしょう。 Tanner: 私がフォローしている人たちは、AI は人工でも知能でもありません、と言っています。人工でない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。知能の部分に関して言えば、よくよく見てみると、AI は自分が何をしているのかわかっていません。現実ではありません。考えていません。ただ大量のデータを持っているだけです。その予測力はとてつもなく大きいのです。私が AI について教えるとき、その AI は「知能の試み」の略で、人間のようになろうとしているからです。人工と呼んでいますが、非常に現実的な影響を及ぼします。 ♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、招待者限定のイベントで、タンパ ベイ地域のトップ ビジネス リーダーが集まり、交流を深めます。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホスト スポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 名のゲストを招いてのカクテル レセプションで始まります。TBBW と提携することで、地域のビジネス エリートとのネットワークを構築し、新しいビジネス チャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベント スポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker まで [email protected] までメールでお問い合わせください。
マーリー: 私が教師に AI についてトレーニングをするとき、多くの教師は AI が何であるかさえ知りません。そこで、まず AI を定義することから始めます。それでは、なぜ AI が人工的なのかという質問についてですが、その目的は何なのかという点に行き着きます。その目的は、人間の思考を模倣することだと思います。私たちはみな、人工という言葉を聞くと、現実ではないものを思い浮かべると思います。それは、本物に見えるように設計されているが、本物ではないものです。そして、それがチャット GPT と gen AI について考える最良の方法だと思います。人間のように考え、人間のように行動するように設計されていますが、実際には人間ではありません。
ジョバノビッチ: いつかは、人工知能が生み出すものと人間が生み出すものの結果を定義する必要があります。現在、一部のソーシャルメディアプラットフォームでは、投稿をAIが生成したものと、投稿を管理する人間とで区別するようになっているのが見られると思います。将来的には、人間が生み出したものと人工知能が生み出したものを見分けることが重要になります。 タナー: 私がフォローしている人たちは、AIは人工でも知性でもないと言っています。人工ではない理由は、非常に現実的なリソースで作られているからです。知性の部分に関して言えば、実際に見てみると、AIは自分が何をしているのかわかっていません。現実ではありません。考えていません。ただ大量のデータを持っているだけです。その予測力は途方もないものです。私がAIについて教えるとき、AIは「知性を試みる」という意味です。なぜなら、AIは人間のようになろうとしているからです。人工的と呼んでいますが、非常に現実的な影響を及ぼします。 ♦ TBBW の 3 月の Tech Connect の様子 (写真) 「TECH CONNECT」について TBBW の「TECH Connect」シリーズは、招待者限定のイベントで、タンパ ベイ地域のトップ ビジネス リーダーが集まり、交流を深めます。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務めました。ホスト スポンサーは Five Labs でした。夜は、約 120 名のゲストを招いてのカクテル レセプションで始まります。TBBW と提携することで、地域のビジネス エリートとのネットワークを構築し、新しいビジネス チャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。イベント スポンサーシップの機会について詳しくは、Jason Baker まで [email protected] までメールでお問い合わせください。
Tanner: 私がフォローしている人たちは、AI は人工でも知性でもないと言っています。人工ではない理由は、AI が非常に現実的なリソースで作られているからです。知性の部分に関して言えば、実際に見てみると、AI は自分が何をしているのかわかっていません。現実ではありません。考えていません。ただ大量のデータを持っているだけです。その予測力はとてつもなく大きいです。私が AI について教えるとき、AI は「知性を試みる」という意味です。AI は人間のようになろうとしているからです。人工的だと言っても、AI は非常に現実的な影響を持っています。♦
TBBW の「TECH Connect」シリーズは、タンパベイ地域のトップビジネスリーダーが一堂に会し、交流する、招待者限定のイベントです。KUDUCOM、Source 1 Solutions、SME Solutions Group がスポンサーを務め、ホストスポンサーは Five Labs でした。
夜は約 120 人のゲストを招いたカクテル レセプションで始まります。
TBBW と提携することで、地域のビジネスエリートとのネットワークを構築し、新しいビジネスチャンスを生み出し、ブランド認知度を高める機会が得られます。
イベントのスポンサーシップの機会に関する情報については、Jason Baker ([email protected]) までメールでお問い合わせください。
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タンパベイビジネス＆ウェルスは、セントピーターズバーグのアメリカンステージで第2回テックコネクトシリーズのパネルディスカッションを開催しました。このテックコネクトパネルでは、部門間のベストプラクティスに焦点を当てました。
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Tampa Bay Business & Wealth (TBBW) 誌は、タンパベイ地域に変化をもたらすビジネスリーダーにとって、主要な情報提供者であり、信頼できるリソースです。TBBW は、コミュニティに変化をもたらすトピックについて、明確な地域的視点から詳細なレポートを提供します。当社の富裕層向け記事は、高純資産投資家向けの情報を提供するだけでなく、タンパベイの新興エンジェル投資家、ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ、ヘッジファンドのエコシステムにもスポットライトを当てます。続きを読む…
元記事: https://tbbwmag.com/2024/05/10/tech-connect-taking-the-fear-out-of-artificial-intelligence/