インタビューは音声版でも聞くことができます。
1990 年代にコンピューターが突然あらゆる場所に出現したときのことを覚えていますか?大企業のみが利用できる利便性から、ほぼすべての人が購入できるツールになりました。街角のパン屋さんでも、ロールパンの販売個数をエクセルで記録していました…。
オーストリアの企業 EnliteAI の創設者であり、とりわけ人工知能に関するオーストリアのカンファレンスの主催者であるクレメンス・ワズナー氏は、人工知能に関しても同様の変革が今私たちを待っていると述べています。そのうちの 1 つであるウィーンで開催された応用人工知能カンファレンス 2024 で、彼は特に現在の AI の波が以前の波とどのように異なるかについて、Seznam Zprávy の編集者にインタビューしました。そして企業はそれに飛びつくために何ができるでしょうか。
退屈なAIと生成波
AI カンファレンスを主催するようになったきっかけは何ですか?
2017 年に、私は機械学習と人工知能を専門とする会社 Enlite を設立しました。さらに、私はアジアに 10 年間住んでいましたが、そのうち 7 年間は日本に、3 年間は中国に住んでいました。そこで初めて、AIへの関心の波が来るだろうと理解しました。
ヨーロッパには、AI に関心のある大学や民間部門を結びつける人工知能に関する組織やコミュニティが存在しないことに気づきました。そこで私はオーストリア商工会議所に相談し、会議の開催を始めるべきだと言いました。当時でさえ、この分野で世界をリードする企業がここに数多くあることに気づきました。これらは、コンポーネントの異なるサプライヤーなど、非常に狭い範囲に焦点を当てた分野です。そして、これらの企業にとって、AI が今後何が起こるのか、そして AI がどれほど重要になるのかを理解することが重要です。 2018 年にオーストリアで AI カンファレンスの開催を開始し、すでに約 18 回のカンファレンスを開催しました。
メッセージのテストリスト
生成された画像と実際の写真を区別できるでしょうか?私たちの大規模なテストでは、そうではないことが非常に説得力をもって示されました。成功率は、ランダムな推測のしきい値をわずかに上回る程度でした。いくつかの画像はほとんどの人を混乱させました。
現在の生成人工知能への関心の波が起こるずっと前から…
その時点ですでに興味はありましたが、少し異なる角度からでした。今日の視点から見ると、当時の AI の関与は少し退屈に見えると思います。たとえば、不正行為の検出、コンポーネントの摩耗予測、品質管理 (画像分析に基づく、編集者注) でした。
これらは実際には目に見えないテクノロジーです。ほとんどの人はそれらに気づきません。結局のところ、それが企業に適しているのです。企業は退屈なテクノロジーを求めています。
Amazon Alexa、Siri、自動運転車などのさまざまな音声アシスタントが登場してから、一般の人々が人工知能に気づき始めました。期待は高かった。
今日の観点から見ると、Alexa、Siri、Google Home などのアシスタントは過去に囚われています…
はい。当時は面白そうだったのですが、あまり使い物になりませんでした。一方で、企業はすでに機械学習アルゴリズムの活用から恩恵を受けていました。もちろん、ChatGPT の出現により状況は変わりました。そして企業にとっても変化が起きています。
数年前から出版を始めました。オーストリアの AI 企業の概要「これは私がアジアで学んだことでもあり、多くの国がこのような概観を行っています。そして、最後の AI の波の中で、過去 10 年間に、これらすべての企業に何人かの科学者がいることに気づきました。各企業には 2 人か 3 人の博士号取得者と 1 人の科学者がいたのです」彼らは物理学、コンピューターサイエンス、数学のバックグラウンドを持った修士とエンジニアの集団でした。
写真: クレメンス・ワズナー
2024 年の「AI Landscape Austria」のプレビュー。
彼らは基本的に自分たちの論文を取り上げ、それに基づいてビジネスを構築しました。
彼らはこのテーマを徹底的に理解していたので、それを収益化することに決めました。多くの場合、それらは科学的研究に基づいた企業でした。現在、これは 2010 年の Web シーンに広がっていた状況と似ていると言えます。
当時、誰かが SaaS (サービスとしてのソフトウェア、加入者に特定のサービスを販売する Web サイト、編集者注) を始めるとき、サーバーやネットワーク アーキテクチャについて何も知る必要はありませんでした。アマゾン ウェブ サービスまたは同様のクラウド ソリューション上に構築しただけです。
そしてそれが、私たちが現在生成型人工知能に取り組んでいる状況です。 AI サービスを提供するのに科学者を必要としない企業もあります。代わりに、テクノロジーではなく、実際的な問題の解決に重点が置かれています。
これは大企業にとって大きな影響を及ぼします。人工知能を理解する人が圧倒的に不足していました。そのため、企業はチームを構築しないことを好むことがよくありました。彼らは危険を冒さなかった。
実験しないとできない
これから何が起こるでしょうか？大企業だけでなく、中小企業でも同様です。誰もがAI革命について話しています。企業がこの革命に参加し、その恩恵を受けることを妨げているものは何でしょうか?
現時点での最大の障害は、彼らがそれらの AI ツールの実験を始めようとしないことだと思います。彼らは、人工知能は高価である、専門家が必要である、立ち上げて実行するには 2 年かかるなど、過去 10 年間に根付いた感覚をまだ持っています。
さらに、現実的な懸念もあります。安全ですか？私たちは GDPR に違反していませんか?多くの企業は、それが自分たちには当てはまらない、または対応していないと評価するでしょう。しかし、状況は変わりつつあります。情報学は専門家以外にも門戸を開き始めています。
私たちは 1980 年代後半から 1990 年代前半にも同様のことを経験しました。 1980 年代、コンピューターは非常に高価であり、大企業のみがそれを買う余裕がありました。そして 1990 年代になると突然、村のパン屋でもパソコンを使って請求書や Excel のスプレッドシートを印刷するようになりました。コンピュータは突然利用可能になり、使いやすくなりました。
企業は、人工知能の出現によって同じことが今私たちに待っていることを理解する必要があると思います。それは中小企業にも起こるだろうし、さまざまな分野にも起こるだろう。 Excel に似ていると言えますが、数値データに限らず、あらゆるデータに対応します。
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11月、AIが若者に「自分は役に立たない、死なせてください」と手紙を書いたという会話が世界中に広まった。これにより、専門家が長い間取り組んできた問題、つまり AI が倫理的に行動するためのルールをどのように設定するかという問題に、一般の人々の注目が集まりました。
企業はどうすれば有意義な AI 実験に取り組むことができるでしょうか?
典型的な例は文書分析です。ビジネスの内容に関係なく、PDF の規制など、大量の文書を読む必要があるでしょう。または、文書が 150 ページある入札。
そこで、人工知能を使用するツールにそれを与えてみることができます。 PDF をチャットボットに渡し、そこに何が含まれているのか、そしてそれが自分にどのように適用されるのかを尋ねます。選考プロセスなどに参加する意味はありますか?
それは会社の規模によって異なります。中小企業では、上司がすべてを掌握しています。彼が IT に関する意思決定を担当していながら、他にも対処しなければならないことが山ほどある場合、おそらくそれを調査する時間がないでしょう。
中規模以上の企業、たとえば従業員数が約 100 名以上の企業の場合、主な問題は中央計画にあります。新しいツールが登場すると、誰かがそれを一元的に評価し、企業がそれを使用するかどうかを決定します。それは共産主義下の中央計画に似ています。
どのツールが自分にとって役立つかを最もよく判断できるのは、IT 部門の人々ではなく、個々の従業員です。しかし、ほとんどの企業には、この方向のニュースについて相互に連絡を取るためのプロセスがありません。
企業は、他の IT に関する大きな意思決定と同じように AI ツールに取り組むべきではないと思います。それはインフラストラクチャではなく、個々のツールです。どのツールが自分にとって最適であるかを判断するのは個人です。
問題は、通信がブロックされてしまうことです。 Excel を使用した仮定の例を示します。ある部門は、非常に便利な Excel スプレッドシートを自動化し、2 週間かけてデバッグすることにしました。しかし、彼はそのことを他の部門には話したくないのです。このような不条理なことが今起きています。人々は独自のツールや手順を作成しますが、他の人に伝えることを恐れています。
仕事でAIをどう活用するか?
それでは、コミュニケーションを改善するために企業にどのようなアドバイスをしますか?社内の競争、トレーニング、またはハッカソンはありますか?
それはコミュニティ指向でなければなりません。比較的面白くてセクシーな話題なので視聴者の関心も高くなりやすいのがメリットです。
それを利用して、内部アクションを実行します。おそらく会社のどの部門にも、それを楽しんでいる人がすでにいるでしょう。これらの人々を集めてコミュニケーションを取り、経験を共有します。そして、社内全体でのコミュニケーションを支援します。彼らはすでに可能になっているものを提示することができます。このようにして、さまざまな部門が「受粉」され、時間が経つにつれて、新しいワークスタイルが会社の標準となります。
最近できることに驚いた AI ツールはありますか?
間違いなくビデオジェネレーターです。これはただただ驚くべきことです。したがって、それらはあまり実用的ではありません。しかし、それは…すごいです。
そして実用的な観点から言えば、チャットボットが Bard と呼ばれていたとき、Google の Gemini の前任者が何ができるかに驚きました。当時、私は地元市場の企業についてリサーチをしていました。吟遊詩人が私の仕様通りにテーブルを作ってくれました。 Googleスプレッドシートで直接開くことができました。そうしないとこれに 5 時間かかるでしょう。私は検索が遅いわけではないと思います。慣れています。そのため、AI ツールを使用して検索するとさらに速くなりました。そうすることで、より深く、あるいは逆に、より大きな規模で研究を行うことができます。私には自由に使える少人数のチームがあるようなものです。
生成 AI が増加中
2022 年 11 月に OpenAI が ChatGPT ツールを導入して以来、世界中の人々が生成人工知能がどのように役立つかを実験してきました。
新しいツールで何ができるか、何ができないかは、さまざまな観点から議論されています。それは真の知性と創造性なのでしょうか？その結果は驚くべきものであるだけでなく、奇妙でもあります。これらについては、Mozaika ポッドキャストまたはシリーズ「Hrajjeme si s AI」で取り上げています。
生成型人工知能を利用した詐欺や悪用も数多く発生しています。多くの人にとって、これらのツールが労働市場にどのような影響を与えるかが重要であることも当然のことです。
注: このテキストは、編集者の旅費を負担するオーストリア企業庁の協力により作成されました。
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2024-12-22 18:30:00