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人工知能の使用は私たちの生活と経済においてますます重要になっており、さまざまな形で人間の生活に影響を与えています。人工知能の利用は私たちの生活や経済においてますます重要になっており、さまざまな形で人間の生活に影響を与えています。多くの人は、人工知能が経済成長と生産量増加の主要な推進力になると信じています。大量のデータを分析することで、意思決定の有効性とタスクの完了率を大幅に向上させることができます。また、消費者の需要を促進し、新たな収益源を生み出す革新的な製品、市場、産業の生産も可能になります。
ただし、人工知能はビジネスや社会に破壊的な影響を与える可能性があります。これが資本とイノベーションの中心地である巨大企業の形成につながり、経済全体に悪影響を及ぼす可能性があると懸念する人もいる。後者の傾向は、先進国と発展途上国の間の格差を拡大し、特定のスキルを持った労働者の需要を増大させ、他のスキルを不必要にする可能性があるため、労働市場に広範な影響を与える可能性があります。さらに、これにより先進国と発展途上国の間の格差が拡大する可能性があります。
私は、テクノロジー ビジネス コミュニティで著名な製品専門家であり、数十億人が利用するいくつかの大型製品を市場に投入する責任を負っているシド ナスノッドカーと話す機会がありました。ユーザーの割合を調査し、人工知能が世界中の経済に与える影響について彼の見解を聞きました。音声アシスタント、電気通信、インターネット技術、教育技術、電子商取引など、さまざまな分野で幅広い実務経験を持っています。彼はこれらの各分野に人工知能を適用しています。彼は、世界中で重要なさまざまな経済分野への貢献で多大な評価を受けています。同氏は、人工知能は医療、政府、公共の安全、教育など、私たちのニーズを定義する多くの主要分野で経済に重大な影響を及ぼし、ひいては経済全体に影響を与える可能性があると述べた。
人工知能は、医療研究から診断まで、ヘルスケアにおいて幅広い用途に使用されています。いくつかの例としては、医薬品の新旧の用途を発見し、臨床試験を実施することが挙げられます。最近では、神経変性疾患を持つ人々にどの薬が最適かを判断するために細胞の写真を調べるために人工知能が使用されています。 AI は、医療詐欺を阻止するためにも使用できます。一方、詐欺は、さまざまなレベルで、さまざまな人々によって発生する可能性があるため、最も直接的な利益をもたらす可能性があります。最も深刻な詐欺事件では、保険会社が実際に行われなかったサービスの代金を支払ったり、外科医が保険会社からより多くのお金を得るために不必要な手術を行ったりすることがあります。保険会社は、破損した機器や検査キットの費用を負担しなければならない場合もあります。
人工知能は、そもそも詐欺の発生を阻止するのに役立ちます。健康保険会社は、銀行と同様にアルゴリズムを使用して、奇妙な取引を特定できます。乳がんを診断するための人工知能システムは、現在の問題と、患者が今後数年間に乳がんを発症する可能性を特定できる可能性があります。医療における AI の応用によっては、精神疾患を検出することもできます。研究者らは、たとえば、彼らの声を聞いたり、ソーシャルメディアの投稿を調べたりして、うつ病の人を特定するアルゴリズムを訓練しました。
政府と公安では、人工知能を使用して犯罪を予測し、適切な警察官の数を決定できます。発送までにAI を使用して警察のヒート マップの傾向を特定し、それを使用して次の犯罪がいつ、どこで発生する可能性があるかを予測できます。 AI ベースの推奨事項は、警察の理想的なパトロール回数を決定するために使用される可能性がありますが、予測警察活動における AI アルゴリズムの公平性はまだ議論の余地があり、少数派のメンバーに有利ではありません。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは木材の乾燥度を追跡し、山火事の予測能力を向上させます。これは緊急対応チームの準備に重大な影響を与える可能性があります。
人工知能監視は、機械学習と深層学習ベースのアルゴリズムを使用して、CCTV カメラから取得した写真、ビデオ、データを分析するために使用できます。このプロセスは公衆監視に使用されます。顔認識などの技術により政府がビデオ録画から個人を特定できるようになったにもかかわらず、AI による監視の倫理的影響は依然として物議を醸している。人工知能の助けを借りて、緊急支援コールの重要性を判断できます。音声認識テクノロジーと機械学習アルゴリズムは、政府が通話の問題をよりよく理解し、整理することで緊急電話回線を自動化するのに役立ちます。
人工知能は、高品質の教育コンテンツや学習教材と組み合わせることで、生徒の学習をより効果的かつ迅速に行うことができます。 AI テクノロジーは、人間の脳では認識できない問題を教師に警告することで、生徒がより早く軌道に戻るのにも役立ちます。自動システムが生徒と教師の作文を採点する場合など、場合によっては、どちらのグループもツールの利点をすぐには感じられません。その代わりに、州はより高速で正確な試験の採点システムを提供しました。
教育における人工知能 (AI) の使用は、生徒の評価の領域を超えて、生徒の学習を促進する追加のツールにまで拡大しています。これらのテクノロジーでは、多くの場合、学生がテストを受けていることにさえ気づかない、組み込みの目に見えない評価が使用されます。教育の分野では、機械を活用した人工知能アプリケーションが今や非常に一般的になっています。たとえば、自然言語処理を使用して学生の作文を採点するテスト会社は、Education Testing Service と Pearson の 2 社にすぎません。
Coursera や Udacity などの企業は、Web 経由で無制限に参加できる大規模なオープン オンライン コース (MOOC) を提供しており、エッセイをレビューするコースの一部として人工知能による採点も使用しています。これらの企業が提供する MOOC は大規模に評価する必要があります。現在、ほとんどの州の教育システムでは、自然言語処理が年次評価のエッセイ部分の採点を行っています。このタイプのテクノロジーは、評価に関連するコストを削減するためにも使用できます。自然言語処理は、技術的な意味で言語を「理解」するわけではありませんが、論文の品質を評価するために自然言語処理を使用することは可能であり、形成的評価をより効果的に行うことができます。たとえば、ワープロ プログラムや電子メール プログラムの大部分は、自然言語処理を使用して挨拶や特定の用語を提案します。
要約すると、このテクノロジーの潜在的な利点は非常に大きいものの、AI の広範な導入が混乱を招き、AI が人々の仕事や生活を奪うという認識を引き起こす可能性があることは疑いの余地がありません。の。 AI がさまざまなアプリケーションに責任を持って導入されなければ、AI によって約束された生産性の恩恵がすぐには実現しない可能性が十分にあります。その影響は時間の経過とともにより速い速度で増大する可能性があるため、初期投資のメリットは近い将来には明らかではない可能性があります。忍耐力と長期的に戦略的に考える能力が必要です。
政策立案者は、自動化が仕事に及ぼす脅威と認識されている国民の正当な不安を克服し、AI を人間に代わるテクノロジーではなく生産性向上ツールにするために、勇気あるリーダーシップを示す必要があります。
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