研究者は 富士山 シナイのIcahn School of Medicine ニューヨークでは、病院内でユニークな協力者を抱えています。彼らの社内人工知能システムは、 深い患者 。 研究者らは、70万人の患者からの電子的健康記録を供給することにより、Deep Patientに78種類の異なる疾患の危険因子を予測するよう教示した。 医師は今診断システムを利用して診断を支援します。
人ではありませんが、Deep Patientは単なるプログラム以上のものです。 他の高度なAIシステムと同様に、それは学び、自律的な意思決定を行い、技術ツールからパートナーに成長し、人間と調整し協力します。 これは驚くべきことではありません.5つのうち4つ（ 81％ ）は、アクセンチュアの最新のTech Visionレポートを対象に調査した結果、今後3年以内に同僚の同僚、協力者、および信頼できるアドバイザーとして、AIの次に働くと考えています。
一部の組織では、AIはチャット、音声、電子メールによる最初のやりとりから重要な顧客サービスの役割の充足まで、あらゆるビジネスを処理するビジネスの公的な顔をしています。 しかし、AIの可能性を生かそうとしている企業も、その影響を認識しなければならない。 両親が責任ある行動を取って効果的にコミュニケーションする子どもたちを育てたいと思っているように、企業はAIシステムを責任ある代理人として行動させ、企業や社会の責任、公平性、透明性の規範を反映する必要があります。
最初は、ルールベースのデータ分析プログラム、統計的回帰、および初期の「エキスパートシステム」がAIを推進しました。 しかし、強力な深いニューラルネットワークの爆発は、AIシステムに、単なるプログラムにはないものを与えています。予期せぬことをする能力。
企業にとっては、AIをどのように表示するかを、プログラムするシステムから学ぶシステムに変えることを意味します。 結局のところ、教育は誰かに1つのタスクを教えることではなく、問題にアプローチして解決する方法を学ぶことです。 これは企業がAIで取るべき方法です。 AIを育てることは、人間の教育と成長に直面する同じ課題の多くに取り組む必要があります。 これには、正しいことと誤ったことの理解を育むこと、責任ある行動をとること、偏見なく知識を伝えること、他者との協力やコミュニケーションの重要性を強調しながら自立を高めることなどが含まれます。
この新しい責任を満たすために、企業は指導のために人間開発のマイルストーンを検討することができます。 まず、学習方法を学び、思考や行動を合理化または説明し、最終的には自分の意思決定の責任を引き受けます。 上手く訓練されAIが習得されると、企業は本質的に新しい作業者を作成します。 しかし、どこから始めるのですか？
データは適切なデータであり、多くのデータが含まれています。 子供たちがコミュニケーションを学ぶにつれて、単語の前に記号や記号を使用することがよくあります。 しかし最終的には、彼らは世界の理解を拡大するために言語のタクソノミーを達成しなければならない。 同様に、企業のAIは基本原則から始まり、設定された分類学的構造からスキルを徐々に構築します。 AIのトレーニングのための最良のデータを持っている企業は、その能力を発揮するAIシステムを作成します。
たとえば、Googleは最近、企業が人の話し方を理解するためにAIを教えるのに役立つオープンソースのデータセットを公開しました。 同社は数千人の異なる人の65,000クリップを録音して、単一の言語でわずか30語を理解するためのAIを準備するデータセットを作成しました。 このトレーニングデータの規模により、Googleの音声認識が可能になりました 95％ 正確さ。
AIシステムを構築している企業は、顧客、従業員、その他のAIシステムのいずれであろうと、AIやその他の人々がコミュニケーションを取ることを理解した背景があることを保証する必要があります。 同時に、彼らは規模についてだけでなく、データの偏りを積極的に最小限に抑えるため、タクソノミと訓練データを選択する際に注意を払わなければなりません。 研究者がデータセットを管理してバイアスを最小限に抑え、データの文書化、整理、適切なラベル付けを行う場合、企業はAIモデルの強力なライブラリを再利用できるように構築します。
最後に、企業は責任を持って行動するためにAIシステムを立ち上げる必要があります。 例えば、AI動力の住宅ローン貸し手が有資格の有望な住宅購入者への貸付を拒否した場合、またはAI誘導の在庫保管ロボットが倉庫内の労働者に就いた場合はどうなりますか？ AIを使用している企業は、その行動の責任と責任を配分することについて慎重に考えなければなりません。
例えば、アウディは、 発表した その “Traffic Jam Pilot”自動化システムが使用されているときに、2019 A8モデルを含む事故の責任を負うことになります。 そして、ドイツ連邦政府は、 先行曲線ルール 人を傷つけたり、性別、年齢、人種によって差別されていないことに重大な損害を選択することは避けられない事故で自律車が行動すべきである。
AIがより強固に社会に統合されるにつれて、AIは財務上の決定から健康、刑事司法、そしてそれ以上のすべてに直接影響を及ぼし、影響を与えます。 これらの影響が拡大するにつれて、AIを立ち上げることに関するビジネス上の責任は増大するだけです。 AIを成熟に向けて “育てなければならない”ものと考えることをためらっている企業は、新しい規制や国民の要求に追いつくために苦労しているか、悪いことに、AI業界全体に対して、 責任を取る。
指導者は、新しい役割と社会への影響を認識する方法でAIを育てるという挑戦を受け入れます。 そうすることで、責任ある説明可能なAIシステムを構築することが何を意味するのかの基準を設定すると同時に、インテリジェントではあるが不透明なシステムには注意が必要な顧客や従業員との信頼関係を構築し、 人生。 これは、AIを社会に統合するための重要な一歩となるでしょう。 それを「シチズンAI」と呼んでください。
Michael Biltzのマネージングディレクター アクセンチュアテクノロジー 彼はどこにいるの アクセンチュアの年間技術ビジョンプロセスのリーダーとしての役割を担っています。