消費者に利益をもたらすAI構築のための4つの原則

今月上旬 、GoogleのCEO Sundar Pichaiは優れた AIの原則 同社のAI研究を導くことを目的としています。 この宣言は、少なくとも部分的にはGoogleの論争の プロジェクトMaven AI業界内のより説明責任を求める一般的な要求があります。 Pichaiがリストアップした7つのポイントのそれぞれは、幅広いAI技術を扱う企業にとって優れたリファレンスとなります。

しかし、AIが個人に直接的に及ぼす影響、あるいは個別化されたAIが人とその行動にどのように影響するかについてはどうでしょうか? それのすべてが良いとは限りません。 AIに対する過度の信頼が人間の相互作用を減少させていることは既に懸念されており、 礼儀正しさ 個人のプライバシーを抹消することです。 しかし、必ずしもそうである必要はありません。 企業は、産業界と消費者が直面しているAI技術の両方に取り組み続けているため、開発者や研究者は、AIの利点を最大限に引き出すための原則を確立する必要があります。

1. AIはより強い人間関係を構築すべきである

まず、最も広い範囲から始めます。 AIテクノロジーは、一日の終わりに、仮想現実でやりとりする部屋に単独で座っている人や、唯一の仲間としてロボット執事と一緒に座ってはいけません。 すべてのAIソリューションは、人々を結集する機会として役立つのか、それとも自己疎外の一形態としての役割を果たすのかという疑問があります。 前者の目的を果たす者は前進しなければならない。

たとえば、個々のユーザーの衣服の味を学び、個人的な買い物客としての役割を果たすAIの場合、重要なポイントは、パリでの買い物を排除したり、お子様にウエディングドレスを買うことではなく、費やす時間を解放することです これらの人間の瞬間のための時間を作るために、服や服を買います。 時間が商品の中で最も貴重なので、AIの役割は、友人や家族と時間を過ごし、有意義な人間関係を構築するなど、人々が楽しむことをより多くの機会を作り出すことです。

2. AIは機会を促進し、減少させない

小売業、製造業、人事や株式取引などの業種において、企業はAIベースのソフトウェアを使用してより多くの作業を自動化しています。 実際には、 レポート マッキンゼーは2017年に、現在の作業活動の50%が、すでにテストされ、有効であることが証明されている技術で、2030年までに自動化できることを見出しました。 雇用市場が変化していることは明らかであり、まもなく人々がこの新しい自動化された経済環境をどのようにナビゲートするのかと争う必要があります。 1つの解決策は、AI開発者が、この勇敢な新しい世界に恩恵を受けるスキルを人々が学ぶ機会を創造することです。

企業や教育機関は、AIベースのコースを展開することができます。また、すべての人が知識にアクセスして、より技術的な役割を果たすための準備を整えることができます。 もう1つの解決策は、AI開発者が、AIアルゴリズムに電力を供給するために使用するデータを公平に補うことによって、ユーザーに大きな利益を与えることです。 Jaron Lanier そのような経済モデルを彼の2013年の本 誰が将来を所有していますか? AIは毎日のユーザーが作成するデータに大きく依存しているため、スマートフォンやアプリのような製品を使用するだけで、データを収益化すると、Lanierが「人道的な情報経済」と呼ぶものが導入され、 AIオートメーションの世界。

3. AI開発者は個人データ管理に注意する必要があります

AIの原則では、Googleは大量の個人ユーザーデータを扱う人にとって、AI製品にプライバシーの設計原則を組み込むことを約束しています。 人々はデータの潜在的な誤用をもっと意識するようになり、AI開発者は個々のユーザーにデータコントロールを返す前向きなステップを踏み、インフォームドコンセントとデータ使用の許可を求めることにもっと注意する必要があります。 しかし、データガバナンスと起源は簡単なものではありません。 幸いにも、ブロックチェイン技術の最近の爆発が改善策として役立つ可能性があります。

より多くの開発者は、ほぼすべてのデータの出所を追跡できる不変レコードを使用して、ユーザーにデータコントロールを戻す方法としてテクノロジをブロックすることを検討しています。 目標は、ユーザーが自分のデータを制御できるようにすることで、許可を与えた機関がそのデータを他の人に販売することを心配することなく、データの使用に特定の許可を与えることです。 これは、 最近制定された GDPRの法律は、伝統的なガバナンスを通じて実現したいと考えています。 ブロックチェーンの準拠法として機能するスマートコントラクトの追加は、AI開発者と個々のデータ提供者の間で合意されたルールが確実に実施されるよう自動化することができます。

4. AIはリソースへのアクセスを最大限にすべきである

完全にパーソナライズされたAIが地平線上にあり、まもなく我々は見た目、会話、さらには私たちのような行動をとるAIを持っていきます。 この技術の開発者は、この新しいAIの種類をどこでどこで使用するかについて熟考し始める必要があります。 このタイプのAIは、世界の貧困層や人口に必要な資源を提供することができます。 例えば、米国は、2030年までに120,000人の医師の潜在的な不足に直面している。 最近の報告 アメリカの医科大学の協会によって。 医師が基本的な摂取および徴候の義務に耳を傾け、人の専門家が診断とケアのより困難な問題に専門知識を貸与できるようにすることによって、その不足の一部を軽減することができます。

世界中の何百万という不利な不利な点がある別の職業教師は、潜在的により多くの子供たちに連絡するために彼らの中で最高を可能にする個人的なAIを作成することができます。 AI開発者は、貴重な人材を増やす方法を模索し、AIが人間に取って代わるべきではなく、AIを増やすべきであることを思い出させることが重要です。

開発者が商用および消費者の両方のAIテクノロジをどのように進めるかを指示するために同じ指針の多くを使用することができますが、人生のほぼすべての側面でAIが普及するにつれて、開発者および企業はAIの潜在的な影響を常に評価する必要があります およびそれらの直接のコミュニティ。 進歩に鈍化の兆しが見えなくなるにつれて、ますますデジタル化された世界で、より良く、よりつながりのある人になるためには、AIにつながる原則を確立することが重要です。

Nikhil Jainは、ロサンゼルスに本社を置くCEOと共同設立者です オーベン は、仮想現実感、拡張現実感、および複合現実感体験のためのAI主導の音声/歌、コンピュータビジョン、自然言語処理を開発する企業です。

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