人工知能の将来の動向

人工知能 (AI) が普及し、人生を変えるような意思決定に組み込まれるようになるにつれて、透明性の必要性が高まります。近年、人工知能が偏見や差別を助長する事例が数多く発生しており、警察活動における顔認識技術の利用はその一例に過ぎません。今後数年間で、AI に対する緩い自主規制から政府の関与へと移行する可能性が高い。一方、大手テクノロジー企業は、テクノロジー自体によって生み出されるプライバシーや偏見の問題に対処するために、AI をますます活用するようになっています。

拡張人間とAIのハイブリッド労働力の到来

ワークフロー管理は職場における新たな標準ですが、仕事の未来は拡張された環境での人工知能との組み合わせに重点が置かれます。すべての反復タスクは可能であり、自動化されます。

人事、管理、マーケティング、営業、エンジニアリングのいずれの分野で働いていても、AI/ML ツールが普及し続けると、生産性も向上します。これも将来の仕事の単なる日常的な一部です。

たとえば、AI/ML 技術は、法律や医学などの知識分野で、増え続けるデータをナビゲートし、特定のタスクに適した情報を見つけるために広く使用されています。したがって、多くのホワイトカラーの仕事には昇進の余地が大きく、彼らは本来得意なことをできる、より生産性の高い仕事を創り出すことができるかもしれません。

あらゆる業界で、その業界の個人が効率的に作業するのに役立つ AI 駆動のスマート ツールが登場しています。これは、拡張労働力または人間と AI のハイブリッド作業と呼ばれることがよくあります。

NO.2 AIがチップ設計にさらなる力を与える

最近では、高度な AI による処理を必要とするタスクが増えています。よりエネルギー効率が高く、より高速な計算速度を持つ専用チップに対する市場の需要が高まっており、強力な AI を備えたチップを設計することが重要です。

AI は新世代の設計ツールの誕生を推進しました。AI は反復中に継続的に学習し、チップ設計環境でデータを取得できるため、生産効率とコスト効率が大幅に向上します。ある意味、AI の破壊的な波はより公平な競争の場を生み出し、チップ設計に AI を使用する企業は世界経済の中で対称的に分散されることになります。これにより、半導体業界の企業だけでなく、小規模なチームや限られた資金しか持たない企業にも新たな開発機会がもたらされます。

将来の AI ハードウェア設計は、チップ設計技術を革新するはずです。 2021年、データセンターに投資した企業は大きな利益を上げ、優れた技術力を発揮しました。一方では、データセンターの発展により専用のAIチップの需要が高まり、他方では、AI投資が前例のない速度で成長することを可能にしています。今年も GPU はデータ センター市場の主要なアーキテクチャであり続け、この成長傾向は続くと予想されます。大手企業は、設計ワークフローを大幅に拡張および検討し、重要でない意思決定を自動化するために、次世代の AI 支援設計システムを選択します。企業はチップ設計のニーズを満たすために、設計能力の向上、ターンアラウンドタイムの​​短縮、高品質のアプリケーション設計の最適化を実現するためにクラウドを活用しています。

NO.3 自社開発チップの道に参入するシステム企業が増えている

2021年を振り返ると、チップ設計は科学技術分野で共通の関心事となっています。 AI はチップ設計の全体的な青写真を急速に作り変えつつあり、さまざまなテクノロジー企業が独自のチップの開発を始めています。

Apple が最近発表した自社開発チップ M1 Max は、複数の強力なコンピューティング コンポーネントを統合し、業界で最も強力なチップ サポートを提供します。非伝統的な半導体企業がカスタマイズされた ASIC (特定用途向け集積回路) 開発を展開する動きにより、業界の多くの企業は、自社がサービスを提供する市場の急速な成長を背景に、自社開発のチップが本当に競争上の優位性を持つのかどうかを慎重に評価するようになりました。自社開発チップの開発には、データ制御の最大化、速度、意思決定、結果の間の遅延の削減など、多くの利点があります。一流のチップ設計チームを設立することは、知的財産を創造し保護するための重要な方法ですが、ビジネスシナリオの急速な拡大に伴い、人材不足は企業が直面しなければならないもう一つの困難な問題となっています。

第4位 サイバーセキュリティにおける人工知能

今年1月、世界経済フォーラムは「世界リスクランドスケープレポート2021」を発表し、サイバーセキュリティリスクは今後世界が直面する大きなリスクであると述べました。

機械が私たちの生活にますます浸透するにつれ、ハッキングやサイバー犯罪は必然的に大きな問題となり、そこで人工知能が役に立つでしょう。

人工知能はサイバーセキュリティの状況を一変させています。ネットワーク トラフィックを分析し、悪意のあるアプリケーションを識別することにより、インテリジェント アルゴリズムは、サイバーセキュリティの脅威から人間を保護する上でますます重要な役割を果たすようになります。 2022 年には、この分野で人工知能の最も重要な応用が登場する可能性があります。人工知能は、何百万もの調査レポート、ブログ、ニュースレポートからの脅威情報を分析し、即座に洞察を提供することで、対応を大幅にスピードアップする可能性があります。

NO.5 人工知能とメタバース

メタバースは、インターネットと同じように、没入感の高い体験を実現することに重点を置いた仮想世界です。マーク・ザッカーバーグが Facebook の名前を「Meta」（メタバースの英語の接頭辞）に変更して以来、メタバースの話題はさらに盛り上がっています。

人工知能は間違いなくメタバースの鍵となるでしょう。 AI は、人々がメタバースでくつろぎ、創造的衝動を育むことができるオンライン環境の構築に役立ちます。人々は、リラックスしたいときに人工知能とテニスやチェスをするなど、メタバース環境を人工知能の生き物と共有することにすぐに慣れるかもしれません。

結論

上記の6つの将来のAIシステム開発形態とそれぞれの開発動向から判断すると、次の研究段階では、人間の認知メカニズムを体系的かつ包括的に活用し、神経系の特性だけでなく、認知システム（知識表現、更新、推論などを含む）も活用して、より生物学的に合理的で、柔軟性があり、信頼性が高く、信頼性の高いAIシステムを開発する必要があります。このようにして初めて、将来の AI システムは「勤勉であるだけでなく、より賢く、よりインテリジェントになる」という理想を実現できます。