IT リーダーによる 2023 年の人工知能に関する 7 つの予測

AI の潜在的な影響は、センシングから生成的で責任ある AI、コラボレーションや自動化に至るまで、関連する予測と同様に広範囲にわたります。 2023 年の IT リーダーにとって重要なことは何でしょうか? AI および IT キャリアの専門家に意見を求めました。

機械学習は、人工知能の偏見を修正するのに役立ちます。会話型 AI では、顧客固有の情報を活用して「顧客を知る」システムも偏見を軽減します。

これは単なる出発点です。他の主要なトレンドを掘り下げてみましょう。

1. CTO は AI の詳細にこだわります

CTO は、サービスとプロセスを改善するテクノロジーを医療提供者に提供する必要があります。結局のところ、医療提供者は医師にテクノロジーではなく医療に集中してもらいたいと考えています。 CTO は、AI が AI であるから、または最新かつ最高のテクノロジーだからという理由で AI を支持すべきではありません。代わりに、CTO は潜在的な AI 製品を検討する必要があります。それは特定の組織でどのように機能するのでしょうか? ビジネス プロセスはどのように改善されますか? これは非常に重要です。以前は、「AI またはデジタル トランスフォーメーションを導入しています」と言うと、白紙の小切手を受け取ることができましたが、それはもう普及しません。組織は結果を確認したいと考えており、影響を測定できる必要があります。 CTO は、AI が未来であると大々的に宣言し、望むだけの予算を獲得することはできません。 2

2. 人工知能テクノロジーの画期的な影響

今後数年で、人工知能は病気の治療において大きな進歩を遂げるでしょう。 2021年のブレークスルー賞受賞者のデビッド・ベイカー博士を見てください。ベイカー博士は人工知能を使用してまったく新しいタンパク質を設計しました。この画期的な技術は、アルツハイマー病やパーキンソン病などの病気に対する命を救う薬を開発する可能性があり、生命科学に今後も大きな影響を与えるでしょう。

量子および量子コンピューティングを装った基礎物理学から情報学への交差点。量子コンピューターの実用化には期待していませんが、クロスオーバーは起こるでしょう。おそらく、より興味深い例の 1 つは、人工知能を使用して量子コンピューターを調整する Andy Brig の QuantrolOx です!

高度な数学と情報学の組み合わせにより、人工知能を使用して新しい世代のエンジニアが解き放たれます。スマートウェーブの点でユニークな立場にあります。

3. 人工知能と人間の知能の岐路に立つ

AI は、集団的なユーザー エクスペリエンスを大規模に向上させるためにますます導入されるでしょうが、人間の介入によって適切にバランスが取れた状態で機能するわけではありません。人間が AI を適用することで得られる洞察は、どちらか一方を単独で使用するよりも効果的に組み合わせることができます。このバランスをどこでどのように達成するかは、業界と実行される機能の重要性によって異なります。たとえば、新しい研究によると、人工知能の支援を受けた放射線科医は、単独で作業する場合よりも乳がんのスクリーニングの成功率が高くなります。同じ AI も、放射線科医が単独で実行する場合よりも正確な結果を生成します。

4. 責任型 AI と生成型 AI の機能が向上しています

2023 年にはいくつかの主要な AI トレンドが見られることが予想され、そのうちの 2 つは責任型人工知能と生成型人工知能です。責任ある AI、または倫理的な AI はしばらくの間話題になっていますが、来年には概念から実践へと移行するでしょう。よりスマートなテクノロジーと人工知能に関する新たな法的枠組みも、正しい方向への一歩です。たとえば、人工知能法 (AIAct) は、人工知能のユースケースのリスク管理を目的とした最初のヨーロッパの法律となる提案です。データ使用に関する GDPR と同様に、AI 法案は責任ある AI のベースライン標準となる可能性があり、来春成立する予定です。これは世界中でAIを利用する企業に影響を与えるだろう。

2 つ目は生成 AI で、これも今後 12 か月で大きな進歩を遂げるでしょう。最近のモデルでは、自然言語の記述からリアルな画像や図面を簡単に作成できます。このような機能は現在、優れた機能から実際のビジネス ユースケースに移行しています。多くの企業が、エッセイ、広告コピー、ラブレターの下書きに役立つ製品を提供しています。ストック写真を検索する代わりに、クエリを入力して新しく生成された画像を取得できます。そして、これはほんの始まりにすぎません。人々は音声およびビデオ生成アプリケーションの表面をなぞっただけなので、来年にはイノベーションやユースケースが出現するのを見るのは興味深いでしょう。

5. ビジネス チームと IT チームのコラボレーションの強化

2023 年、企業は経済の不安定性の増大に備えるため、より少ないリソースでより多くのことを行うだけではなく、商業的価値を実証するというより大きなプレッシャーがかかることになります。最初から人工知能のこと。 IT リーダーは、自動化、洞察、効率の向上における AI の利点を認識していますが、AI がビジネス上の問題やニーズを真に解決できるようにするには、ビジネスと IT 間のより強力なコラボレーションが依然として必要です。

私たちがすでに目にしているもう 1 つの傾向は、組織全体が人工知能を全面的に受け入れ続けていることです。データ モデルから AI チップに至るまで、さまざまなソフトウェアおよびハードウェア ソリューションが、収益性の高い AI パイの一部を獲得することに焦点を当てています。

6. 人工知能は組織の効率と生産量を変える

人工知能が知覚能力を持ち、人間に脅威をもたらすかどうかについて議論されてきましたが、これは現在の人工知能の能力を大幅に過大評価しています。人工知能は、チェスの名人に勝つ、X線で骨折を特定する、配送トラックの最速ルートを選択するなど、人間が達成するのに何千時間もかかる多くのタスクを達成してきました。しかし、AI はこれらのタスクをどのように実行するかを「理解」していません。なぜある動きが別の動きよりも戦略的であるのかについては説明されていません。ただわかっているだけです。しかし、AI は職場の内外で膨大な数のタスクを解決します。

AI を最大限に活用するには、AI が人間のような知能を持たないにもかかわらず、なぜこれほど多くのことができるのかを理解する必要があります。たとえば、弁護士への料金が依然として 6 分単位で請求される法律業界では、人間が行うタスクの多くを AI が行うことができますか? AI により多くのタスクを割り当てることで、チームの効率と成果が段階的に変化すると私は予測しています。

7. AI は自動化を推進し、サポートします

誰もが自動化の価値を理解しており、ソフトウェア デファインドの世界では、ほぼすべてを自動化できます。ただし、自動化された意思決定ポイントまたはトリガー ポイントは、依然として厄介な要素の 1 つです。ここで AI がますます活躍することになります。AI は、従来の「これなら、あれ」ルールを自動化するのではなく、より賢く、より脆弱性の少ない意思決定を行うことができます。

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