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AI到来

2019年01月09日 21:35

By Patricia Galagan, Tony Bingham

準備万端か
コグニティブ・コンピューティングは、業界を変革させ、業界で働く人の役割を変えています。IBM Watson Customer Engagementの責任者であるInhi Cho Suh氏とのインタビュで氏の描く人間と機械が大きな学習要件を担う未来の姿を紹介します。

あなたは、コグニティブ・コンピューティングと拡張されたインテリジェンスが組み合わさり、すべての職業とあらゆる産業が変わると予言しました。混乱はすでに始まっています。最も影響を受けるのはどこだと思いますか?

過去18ヶ月の間に複数の分野で増強された人工知能(AI)を大量に採用する様子を見てきました。最初のカテゴリは専門家向けのAIで、顧客サービスとエンゲージメントの周囲で起こっています。 AIは、顧客またはクライアントについてのすべての情報をリアルタイムで包括的視点を示すことにより、スタッフの機能を強化しています。

例えば、ロイヤル・バンク・オブ・スコットランドのコールセンター専門家を補完する仮想エージェントの開発を手伝いました。別の例は、オートデスクの仮想エージェントAVAです。 「彼女たち」は、特に会社の製品やサービスに対する問い合わせへの応答時間を2日から数分に短縮しました。

驚くべき牽引力を示す第2の領域は、サプライチェーンの専門家と関わるAIです。 2018年初めに、IBMはサプライチェーン・インサイトと呼ばれる新しい機能をリリースしました。これは、在庫のインバウンド・リスクやサプライチェーンの混乱を知らせる機能を設定していました。注文状況を把握し、適切な人材、システム、データをまとめ、サプライチェーンのエキスパートがリアルタイムで迅速に対応することをサポートしました。

AIはまた、マーケティングの専門家の仕事を変えています。電子メール、SMS、ソーシャルメディア・マーケティングのパーソナライズを可能にするWatson Campaign AutomationツールにAIを組み込みました。それは、キャンペーンを構築するだけでなく、どのターゲット人口のセグメントがうまく対応しているかを明らかにすることによって、その効力を分析します。

人間がAIとコグニティブ・コンピューティングを活用するために必要な新しい能力は何ですか?

スキルに関して、職場環境に変化がおこります。 まず、技術のペースが信じられないほど速いため、AIは好奇心と継続的な学習者である才能のある人のニーズを満たします。現在存在する仕事の半分は10年前に存在しませんでした。

ハイテク業界の人々だけでなく、誰もが学ぶ必要がある、コグニティブ・コンピューティングの初期段階にあります。 すべての役割、職種、そしてあらゆるレベルの人々が、AIの用語と可能性を本当に理解し、活動に参加すべきです。

消費者の世界では、人口の50%以上がすでにターゲット広告やチャットボットなどの機能を使ってAIと交流していますが、多くの人がそれを認識していません。すべての機関がAIの適用方法をオープンにする必要があると思います。 リーダーとなる機関、特にベンダーは、AIに対する信頼を築く必要があります。

信頼について言えば、欧州連合(EU)の一般データ保護規制の結果、人々はデータのプライバシーを強く意識しています。 コンピュータ・システムが私たちのことを知れば知るほど、私たちの自律性とプライバシーがより危険にさらされることに気づかされます。責任ある技術の構築についてのあなたはどのようにお考えですか?

現在と将来のAI技術について考えるとき、我々はAIシステムを訓練する多様な人口を確保する必要があります。 私たちは、社会、政府、ビジネスに大きな影響を与えるAIシステムを1つのグループ、あるいは一握りの人間が訓練することを望んでいません。

トップのAIトレーニングの仕事のスキルを見ると、たった数カ国だけが参加しています。 私はAIの意思の多様性があることを確認する必要があり、AIのアルゴリズムと意思決定基準を開発する際に無意識の偏りを緩和するために多くのことを行う必要があると思います。シリコンバレーの人々だけではなく、誰もが参加できることは重要なことです。

AIが人材育成にどのような影響を与えると思いますか?

すでにIBMの人材育成に変えました。スキルと知識に基づいて従業員の学習をパーソナライズするAI学習プログラムYour Learningがあります。

IBMは有力な専門家と協力して、AIの開発と業界への導入のために、IBMのためのスキルを開発するAIアカデミーを概念化し、開発しました。

平均して2018年にIBMはAIだけでなく、ブロックチェーン、サイバーセキュリティ、インテリジェンスなどの他のテクノロジーのトレーニングに約65時間を費やしました。AIのDigital Badgeというプログラムがあります。 今年はクラスを受講したIBM従業員は、70万枚以上のバッジを獲得しました。

企業は、供給が需要よりも小さいため、今必要としているAI人材を雇うことができないため、すべての企業、特にハイテク産業の企業はAIについて養成する必要があります。

AIを実装しようとする企業にとって、データ準備が難しいことが判明しています。データ駆動型の世界で働く従業員を備えるためのアドバイスはありますか?組織がコグニティブ・コンピューティングを実装するために必要な具体的スキルは何ですか?

AI開発をするということは、ソフトウェア開発者、データ科学者、AI専門家に何かを構築させることだけではありません。どの問題を解決しようとしているのか、なぜAIを使って解決しようとしているのかを判断する必要があります。

AIを活用するシステムを構築して適用する場合、人々が信頼できるシステムを開発することが重要です。まずデータポリシーから始めます。あなたはデータを所持していますか?データに対する権利はありますか?あなたはAIの訓練をどのくらい開示できますか?

2番目の重要なことは説明能力です。使用するアルゴリズムと、意思決定を導くために組み合わせる方法について説明できますか?

3番目はガバナンスです。どのような役割と人々がAIのトレーニング方法論の一部となり、意思決定慣行を作成しますか? AIを適用して達成したい価値は何ですか?

あなたがそれをすべてやることができたら、始めましょう。私たちはAIを普遍的に適用する初期段階にありますので、これらの3つの領域で行っていることを文書化することは非常に重要です。それは、後で訂正をすることができるようにするための長い道のりです。

マサチューセッツ工科大学の報告書は、将来すべての従業員がAIを維持する人、説明する人、またはトレーナーになると予測しています。職場における人とAIとの将来の関係についてのあなたは、どのような見解をお持ちですか?
AIに取って替われる仕事もいくつかありますが、さらに多くの仕事が生まれると信じています。これは、産業革命と技術の出現以来何度も起こっています。将来の職場は、人間と機械の組み合わせになります。私たちの考えは、AIがすべての職業を増強するということです。

仮想エージェントの開発を手伝ったロイヤル・バンク・オブ・スコットランドでは、AIは仕事を排除せず、仕事を簡単にしました。担当者はより効率的で迅速に対応できるようになりました。担当者が顧客の全体像を把握できると、結果に至る満足度が増すこともわかりました。

あなたはAI産業の状況を「発生期」という言葉で表しました。 AIがいつクリティカル・マスに到達すると思いますか?

まだ発生期ですが、信じられないほど速く成長しています。 消費者の広告とマーケティングの世界でかなりの利用促進が進んでいます。しかし、より幅広い企業の世界や他の職業や職種では、おそらく今後5年間には到達すると思います。

AIに関与するためには、意識的にコミットする必要があります。その後、それについて学び、読み、熟達度を上げなければなりません。 あまりにも長い時間待つと、いかなる職業であれ、競争力を失うと思います。

Stephen HawkingやElon Muskのような人々が警告しているように、AIを規制して人間を刺激しないようにするということに対してあなたはどう思いますか?

一般的なAIの確率は、まだ数十年先です。 データセットが特定であり、質問が狭い領域のものの場合、AIは迅速にトレーニング(または学習)するので、業界および職業別のAIはより迅速に成立します。

意図的な設計 - 人間の能力を最初から強化するためのシステムを設計することから始まります。 意思決定のために訓練をする際に、無意識の偏見をシステムから削除することが重要です。このように設計されたシステムが、採用頻度の高いシステムになります。

大規模な技術組織のゼネラルマネージャーとしてのあなたの地位は、大企業を率いる少数の女性のメンバの一人となります。そのグループは常に小さく、今年のフォーチュン500のリストによると、2018年には25%も小さくなっています。この状況を改善するために、特に技術部門で女性や雇用主が克服しなければならない最大の障害は何ですか?
IBMは多様性と包括性の長い歴史を持ち、その中で100年以上の進歩を遂げてきました。それにもかかわらず、私は、ビジネスとテクノロジーの両方の業界全体として、より多くの女性を輩出することができると私は信じています。Cスイートに入る前から、それは始まります。技術のリーダーシップ層における女性の割合は、およそ26-27%です。女性が経営幹部と役員の上位層に進出するにつれ、その割合はさらに低下します。

候補者の数を増えた後、発展が見えてきます。私の見解では、両方を改善することのできるたくさんのプログラムがあります。 IBMでは、STEM [科学、技術、工学、数学]のキャリアに参加したい女性のためのTech Eminence Programを開催しています。 1,000人以上の女性がこのプログラムを利用し、女性とメンターがペアをなし、成長するための正しいキャリア機会を確保します。

2番目はTech Re-Entryと呼ばれるプログラムです。これは、様々な理由で技術者の仕事を辞めましたが、コンピュータ・サイエンスや他の技術分野に戻ってきたい女性のための12週間のインターンシップです。このプログラムは、認定された女性がブロックチェーン、サイバーセキュリティ、AI、および量子コンピューティングを含む最新の技術を集中的に学べます。

プログラムを完了し、10年以上経って再就職した女性の1人は、現在、当社の量子コンピューティング研究チームの一員です。

ハイテク産業とVC(ベンチャーキャピタル)のコミュニティは、女性や少数派の少数派の選抜プロセスにおいてはるかにオープンで多様でなければならないとも思います。

コグニティブ・コンピューティングとは何ですか、そしてワトソンは誰ですか?

IBMのワトソン氏は、IBMの最初のCEO、工業家トーマス・J.ワトソンの名前を冠したもので、データに基づいたビジネスのための人工知能(AI)プラットフォームです。 AIシステムとして、Watsonは構造化されていないビジネス・データを意思決定を促進するアイデアに変え、アクションに移せます。データ・マイニング、パターン認識、自然言語処理などのAI技術を使用して、人間の脳の働きを模倣します。

認知システムは、見本のデータセットと比較することによって情報を処理するために、ディープ・ラーニング・アルゴリズムおよびニューラル・ネットワークに依存します。システムの比較するデータが多くなればなるほど、より多くのデータが学習され、より正確なデータになります。コグニティブ・コンピューティング・システムにデータを送る作業は、多くの人々が将来行う仕事と考えられ、AIトレーニングとも呼ばれます。

ワトソンは、2011年にテレビゲームショーJeopardyの2人の専門家を倒して有名になりました。それ以来、IBMは、健康、IoT、顧客関与、教育、サイバーセキュリティ、ファイナンス、業界ソリューションなどに応用し、ワトソン・プラットフォームの革新、スピードアップ、技術革新を加速しています。

原文:https://www.td.org/magazines/td-magazine/ai-is-coming-for-everyone
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