これらの結果は、新しく非常に生産性の高い AI の素晴らしい世界の物語に当てはまらないものです。そのうちの 95% が 1 つにまとめられています。 勉強 マサチューセッツ工科大学（MIT）のメディアラボが調査した米国企業のAIパイロットプロジェクトでは、測定可能なプラスの効果は得られなかった。
2桁の数十億の金額を使用したにもかかわらず、調査されたケースのわずか5パーセントで大幅な収入または節約が達成されました。圧倒的多数の企業がプロジェクトに失敗し、場合によってはプロジェクトを完全に中止した。
管理者は通常、この原因を言語モデルや規制要件のせいにしますが、研究の著者らは、過度に複雑なプロセスに AI を押し付けることと、従業員のトレーニングの欠如が問題だと考えています。意味: 不適切な (迅速な) 入力は必然的に悪い結果をもたらします。
演技力
別の 調査 経営コンサルタント会社マッキンゼーの調査によると、企業の 80% は 生成的なKI 大幅な改善は達成できず、結果として約半数が AI プロジェクトを断念しました。
それは同様にドラスティックに聞こえます ハーバード・ビジネス・レビュー: 調査対象となった米国の労働者の 40% 以上が、AI の結果は良い仕事であるかのように「見せかけている」ものの、実際にタスクを解決する実質はほとんどないと報告しています。 AI テキストで作業を続けなければならない人は、「ワークスロップ」と呼ばれるこのナンセンスの修正に多くの時間を費やします。著者らは、これでは期待されていた生産性の向上が文字通り台無しになると警告しています。
問題はおそらく、言語モデルの演技の才能にもあります。言語モデルは、目をつぶることなく「幻覚」を示し、事実を自由にでっち上げます。AI で書かれたテキストは、一見すると説得力があり、間違いがないように見えます。
国際的な経営コンサルティング会社デロイトは最近… 約25万ユーロ オーストラリア政府のために福祉制度での仕事を見つけることに関する文書を書きました。しかし、これには多くの誤りが含まれており、これに使用されたAIは単に科学的証拠や引用を「でっち上げ」ただけでした。その後、オーストラリアの政治家は同社を「」と非難した。人間の知性の問題したがって、「Workslop」は煩わしくて高価であるだけでなく、企業に明白な悪影響を与える可能性があります。
データ保護は信頼の問題です
データ保護の問題もあります。2 年前にここで報道された事件では、 サムスン半導体 同社が言語モデルの使用を原則許可した後、内部コードなどのデータをChatGPTに送信した。その結果、機密の企業秘密が OpenAI に到達しただけでなく、理論的には言語モデルの他のユーザーにも到達しました。
現在、多くのプロバイダーでは、設定でトレーニング目的でのデータの使用を禁止できます。しかし、米国の法律分野では、これは依然として信頼の問題です。
現在、生成 AI がコンテンツ関連のゴミ (エネルギーと水に対する膨大な飢餓は言うまでもありません) だけでなく、危険な偽情報も生成することが多いという事実は、特に憂慮すべきことのように思えます。 勉強 欧州放送連合によると、AI アシスタントは 45% の確率でニュース コンテンツを誤って表示します。彼らは情報源の引用に関して特にずさんで、疑わしいブログと信頼できるニュース情報源をほとんど区別せず、次のような単純な質問に直面すると失敗することがよくあります。中国は何を輸出しますか?”。
こうした背景を踏まえ、放送連合はEUおよび各国の規制当局に対し、情報の完全性、デジタルサービス、メディアの多様性に関する現行法を一貫して施行するよう求めている。 AI アシスタントは継続的かつ独立して監視される必要があります。
#研究によるとAI #の使用は企業に何の効率向上ももたらさないことが示されています