AI 2023 の未来: 人工知能は未来に何をもたらしますか?

技術オタクとして、私は AI (人工知能) の進化と、それが今日私たちが住む世界をどのように変えたかに魅了されています。

AI は 1950 年代に登場して以来、長い道のりを歩んできました。今では、私たちの仕事、コミュニケーション、生活の仕方を変えつつあるユビキタス テクノロジとなっています。

AI の未来が急速に変化すると思われる場合、それは AI のイノベーションが急速に進行しているため、追いつくのが難しいためです。

ポルトガルの詩人Luis Vaz de Camoesは次のように書いています。 すべての世界は変化でできており、永遠に新しい性質を獲得しています。」

実際、人工知能はほぼすべての分野で人々の未来を変えています。 それはすでに、ビッグデータ、ロボティクス、モノのインターネット (IoT)などの新しいテクノロジーの主力となっています。

ChatGPT や AI アート ジェネレーターなどのツールにより、ジェネレーティブ AI の原動力にもなり、近い将来、技術革新者であり続けるでしょう。

約 44% の企業が、AI に多くのお金と労力を注ぎ、ビジネスに活用したいと考えています。 2021 年、 IBM の発明者は 9,130​​ 件の特許を取得しましたが、そのうち 2,300 件は AI に関するものでした。

AI は世界を変える (そして変化し続ける) 可能性が高いようです。 しかし、どのように？

AIの進化

AI の進化は、ルールベースのシステム、機械学習、ディープ ラーニングの 3 つの主な段階に分けることができます。

1. ルールベースのシステム

AI の第 1 段階は、一連の事前定義されたルールを使用して決定を下し、タスクを実行するルールベースのシステムによって特徴付けられました。

これらのシステムは、プログラムされたルールに基づいてしか決定を下すことができなかったため、データから学習する能力が制限されていました。

制限があるにもかかわらず、ルールベースのシステムは依然として、医療診断用のエキスパート システムやビジネス用の意思決定支援システムなど、さまざまなアプリケーションで使用されていました。

2.機械学習

AI の第 2 段階は、機械学習アルゴリズムの導入によって 1990 年代に始まりました。 これらのアルゴリズムにより、マシンはデータから学習し、試行錯誤のプロセスを通じて、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができました。

機械学習は、画像認識や自然言語処理から不正検出や推奨システムまで、幅広いアプリケーションで使用されています。

最も一般的な機械学習アルゴリズムには、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワーク、サポート ベクター マシンなどがあります。

3.ディープラーニング

AI の最新の 3 番目の段階はディープ ラーニングです。これにより、機械は画像、動画、音声などの非構造化データから学習できるようになりました。

ディープ ラーニング アルゴリズムは、人間の脳が情報を処理する方法をシミュレートする人工ニューラル ネットワークに基づいています。

ディープラーニングは、画像認識や音声認識、自然言語処理、自動運転など、幅広い用途で使用されています。

最も人気のあるディープ ラーニング フレームワークには、TensorFlow、Keras、PyTorch などがあります。

AI が社会に与える影響

人工知能 (AI) はますます影響力のある技術になり、私たちの日常生活のさまざまな側面に影響を与えています。 それは大きな利点をもたらしますが、潜在的なリスクや倫理的な考慮事項ももたらします。

ここでは、AI が社会に与える影響のいくつかを、最近の統計と例とともに紹介します。

1. 雇用

AI は労働市場を混乱させ、利用可能な仕事の性質と量に変化をもたらすと予想されます。

世界経済フォーラムのレポートによると、2025 年までに、AI と自動化の採用により、約8,500 万人の雇用が失われると推定されています。

ただし、主にコンピューター サイエンス、エンジニアリング、数学の分野で、世界で 9,700 万の新しい雇用を生み出すことも期待されています。

例:

• Amazon はロボットを使用して倉庫業務を自動化し、手作業の必要性を減らしています。
• ヘルスケア業界は、医療診断とパーソナライズされた治療計画に AI アルゴリズムを利用しており、ヘルスケア専門家に新しい雇用機会を生み出しています。

2. ヘルスケア

AI はすでにヘルスケアで使用されており、患者の転帰を改善し、コストを削減しています。 AI アルゴリズムは、医用画像と患者データを分析して、医師が検出するのが困難なパターンを特定できます。

また、患者の遺伝子構成と病歴に基づいて個別化された治療計画を作成するためにも使用されます。

例:

• Google の DeepMind Health は、AI を使用して医療画像を分析し、糖尿病性網膜症などの眼疾患の初期兆候を検出しています。
• IBM の Watson Health はAI を使用して、患者の DNA に基づいて個別化されたがん治療計画を作成しています。

3. 教育

AI は、生徒にパーソナライズされた学習体験を提供することで、教育を変革する可能性を秘めています。 生徒の学習スタイルを分析し、カスタマイズされたレッスンとフィードバックを提供できます。

また、採点や授業計画などのタスクを自動化することで、教師の負担を軽減することもできます。

例:

• カーネギー ラーニングの AI プラットフォームは、生徒に個別の数学の個別指導を提供し、生徒の長所と短所を分析して、カスタマイズされた学習計画を作成します。
• Knewton の適応学習プラットフォームは、 AI を使用して学習体験をパーソナライズし、生徒の成績に基づいてレッスンの内容と難易度を調整します。

4.ソーシャルメディア

AI はソーシャル メディア プラットフォームで広く使用されており、ユーザーのデータと行動を分析して、よりパーソナライズされた魅力的なユーザー エクスペリエンスを実現しています。

ただし、ソーシャル メディアにおける AI の倫理的影響については、プライバシー、偏見、誤った情報の拡散などの問題が懸念されています。

例:

• Facebook のアルゴリズムはAI を使用して、ユーザーの閲覧履歴とプラットフォームでのやり取りに基づいて、ユーザーが興味を持つ可能性が高いコンテンツを提案します。
• Twitter の AI システムは、プラットフォームからスパムや悪意のあるコンテンツを検出して削除するために使用され、より安全でポジティブなユーザー エクスペリエンスを生み出します。

AIの近未来

AI の近い将来は、多くの新しいアプリケーションと進歩が間近に迫っており、刺激的なものになることが約束されています。 最近の統計とともに、AI の近未来の例をいくつか紹介します。

1. 自動運転車

自動運転車は、テスラ、ウェイモ、ウーバーなどの企業がこの技術に多額の投資を行っており、近い将来、より一般的になると予想されています。

Allied Market Research のレポートによると、自動運転車の世界市場は 2026 年までに 5,566 億 7000 万ドルに達し、 2019 年から 2026 年にかけて 39.47% の CAGRで成長すると予測されています。

例:

• Alphabet の子会社である Waymo は、アリゾナ州で自動運転車のテストを行っており、近い将来に商用サービスを開始する予定です。
• テスラは完全自動運転車の開発に取り組んでおり、すでにいくつかの高度な運​​転支援機能を導入しています。

2. 自然言語処理

自然言語処理 (NLP) は、自然言語を介したコンピューターと人間の間の相互作用に焦点を当てた AI のサブフィールドです。

仮想アシスタント、チャットボット、言語翻訳など、多数のアプリケーションがあります。

MarketsandMarkets のレポートによると、世界の NLP 市場は2026 年までに 351 億ドルに達し、 2021 年から 2026 年にかけて 21.5% の CAGRで成長すると予想されています。

例:

• Google のアシスタントは、NLP を使用してユーザーのクエリを理解し、応答することで、より自然で会話的な対話を可能にします。
• Amazon の Alexa は、NLP を使用してユーザー コマンドを理解することで、リマインダーの設定からスマート ホーム デバイスの制御まで、幅広いタスクを実行できます。

3. ヘルスケア

AI はすでにヘルスケアで使用され、患者の転帰を改善し、コストを削減しており、この傾向は近い将来も続くと予想されます。

Tractica のレポートによると、世界の AI ヘルスケア市場は2025 年までに 361 億ドルに達し、 41.5% の割合で成長すると予測されています。

例:

• FDA は、糖尿病性網膜症を検出できるアルゴリズムを含む、医療診断と治療計画のためのいくつかの AI アルゴリズムを承認しています。
• 研究者は AI を使用して新しい治療法を開発しており、最近の研究では AI を使用してアルツハイマー病の潜在的な薬剤候補を特定しています。

4. サイバーセキュリティ

大量のデータを分析し、サイバー攻撃を示す可能性のあるパターンを検出する能力を備えた AI は、サイバーセキュリティを改善するためにますます使用されています。

MarketsandMarkets のレポートによると、サイバーセキュリティ市場における世界の AI は、2021年から 2026 年にかけて 23.3% の CAGR で成長し、2026 年までに382 億ドルに達すると予想されています。

例:

• IBM の Watson for Cyber​​security は、AI を使用して膨大な量のセキュリティ データを分析し、潜在的な脅威と脆弱性を特定するのに役立ちます。
• Darktrace の Enterprise Immune System は、AI を使用してリアルタイムでサイバー攻撃を検出して対応し、組織のセキュリティ体制を改善します。

AI とプライバシーのリスク

AI の高度化と普及に伴い、このテクノロジーに関連するプライバシー リスクに関する懸念が高まっています。 AI とプライバシーのリスクの例と、最近の統計を次に示します。

1. 顔認証技術

顔認識技術は、法執行機関、広告、ソーシャル メディアなど、さまざまな場面で使用されています。

ただし、同意なしに人々の動きや活動を追跡するために使用できるため、プライバシーに関する重大な懸念が生じます。

Pew Research Center のレポートによると、アメリカ人の 56% は、企業や政府による顔認識技術の使用に満足していません。

例:

• 2019 年、サンフランシスコ監督委員会は、プライバシーと市民の自由に関する懸念を理由に、警察やその他の政府機関による顔認識技術の使用を禁止しました。
• National Institute of Standards and Technology による最近の調査では、多くの市販の顔認識アルゴリズムは、肌の色が濃い人ほどエラー率が高く、潜在的な偏見や差別に関する懸念が生じていることがわかりました。

2. スマートホーム デバイス

Amazon の Alexa や Google Home などのスマート ホーム デバイスはますます人気が高まっていますが、ユーザーの活動や会話に関するデータを収集するため、プライバシーに関する懸念も生じています。

Pew Research Center の調査によると、アメリカ人の 81% が、企業が自分に関するデータを収集することによる潜在的なリスクがメリットを上回っていると感じています。

例:

• 2019 年、Amazon の Alexa が会話を録音し、ユーザーの認識や同意なしに、分析のためにサードパーティの請負業者に送信していたことが明らかになりました。
• Consumer Reports による最近の調査によると、多くのスマート ホーム デバイスには基本的なプライバシーとセキュリティの保護が欠けており、ハッキングやデータ侵害に対して脆弱になっていることがわかりました。

3.ソーシャルメディア

Facebook や Twitter などのソーシャル メディア プラットフォームは、AI を使用してユーザー データを分析し、広告をターゲットにしています。 ただし、ユーザーの個人情報がユーザーの知らないうちに同意なしに使用されているため、プライバシーの問題が生じます。

Pew Research Center の調査によると、アメリカ人の 79% は、企業が責任ある方法で個人情報を使用することに自信がありません。

例:

• 2018 年、ケンブリッジ アナリティカが何百万人もの Facebook ユーザーのデータを同意なしに収集し、このデータを使用して 2016 年の米国大統領選挙に影響を与えたことが明らかになりました。
• Norwegian Consumer Council による最近の調査では、Tinder や Grindr などの出会い系アプリが、ユーザーの知らないうちに同意なしにサードパーティの広告主とユーザー データを共有していることがわかりました。

AI の未来に備える

AI が急速に進歩し続ける中、個人、組織、および政府がこのテクノロジーの将来に備えることが重要です。

ここでは、AI の将来に備えるためのいくつかの重要な方法と、最近の統計を紹介します。

1. 教育とトレーニングに投資する

AI が労働力に普及するにつれて、この分野のスキルを持つ労働者の必要性が高まるでしょう。

世界経済フォーラムのレポートによると、2022 年までに、全従業員の 54% が大幅なスキルの再教育とスキルアップを必要とするようになります。

教育およびトレーニング プログラムへの投資は、個人や組織が AI の未来に備えるのに役立ちます。

例:

• 英国政府は、新世代の AI 専門家の育成と経済成長の促進を目的として、AI の教育と研究に10 億ポンドの投資を発表しました。
• 米国では、全米科学財団が AI と機械学習の研究と教育に1 億ドル以上の助成金を授与しています。

2. コラボレーションとイノベーションの促進

コラボレーションとイノベーションは、AI の可能性を最大限に引き出す鍵となります。 個人、組織、政府が協力することで、知識とリソースを共有し、AI の新しい革新的なアプリケーションを開発できます。

例:

• 責任ある AI の開発に焦点を当てた企業と組織の連合である AI のパートナーシップには、 Amazon、Google、Microsoftを含む 100 を超えるメンバーがいます。
• 欧州連合は、AI とロボット工学の研究とイノベーションを支援するために、10 億ユーロの旗艦イニシアチブを立ち上げました。

3. 倫理的および社会的影響に対処する

AI が社会で普及するにつれて、この技術の倫理的および社会的影響に対処することが重要になります。 これには、偏見、プライバシー、転職などの問題が含まれます。

例:

• 自律およびインテリジェント システムの倫理に関する IEEE グローバル イニシアチブは、産業界、学界、政府の 300 人を超える専門家のグループであり、AI の倫理基準の策定に取り組んでいます。
• 欧州委員会は、透明性、説明責任、差別の禁止などの原則を含む、AI の倫理に関するガイドラインを発表しました。

クイックリンク：

• AIのメリット：社会と経済へのAIの貢献！
• 人工知能はビジネスをどのように変革していますか?
• 人工知能とは？
• 人工知能 (AI) と機械学習の違いは何ですか?

結論: AI 2023 の未来

結論として、人工知能 (AI) は、医療から交通機関、教育、娯楽など、私たちの生活のあらゆる側面を急速に進歩させ、変革しています。

AI は、効率、精度、安全性、アクセシビリティの向上など、人類に多大な利益をもたらす可能性を秘めていますが、対処が必要な新しい課題やリスクももたらします。

AI の将来に備えて、AI が責任ある倫理的な方法で開発および使用されることを保証するための監視メカニズムを開発することが重要です。

また、AI が安全で信頼性が高く、人間の価値観や倫理原則に沿っていることを確認する必要があります。 そうすることで、潜在的なリスクや課題を最小限に抑えながら、AI の力を利用して有意義な方法で人類に利益をもたらすことができます。