生成 AI とその使用例とは何ですか?

生成 AI は私たちの働き方を変える運命にある驚異的な技術ですが、それは何を実現できるのでしょうか。また、CTO にとってどのようなユースケースがあるのでしょうか。

生成AIは経済を変革する可能性を秘めています。マイクロソフトの創業者ビル・ゲイツ氏は、人工知能は彼がこれまでに見た革命的な技術のわずか2つのデモンストレーションのうちの1つであると述べた。

最初のものは 1980 年のグラフィカル ユーザー インターフェイスで、これが現代のコンピュータ オペレーティング システムの祖先となりました。 2つ目は昨年、OpenAIチームが、Advanced Placement Biologyの多肢選択式試験で60点満点中59点を獲得し、6つの自由回答形式の質問に優れた回答を返せるAIを開発したことだ。

次に彼らは道徳的なジレンマを提起した。「病気の子供を持つ父親に何と言いますか？」ゲイツ氏は、この質問には、この部屋にいる私たちのほとんどが答えられるよりも良い答えがあるだろうと述べた。

このテストでは、厳密な統計に基づくソリューションから創造的かつ感情的な問題解決まで、生成 AI の潜在能力の幅広さが示されました。それは、私たちの働き方、学び方、コミュニケーション、旅行、そして癒しの方法を含め、すべてを変えるでしょう。

生成AIのユースケース

生成 AI はテクノロジーリーダーにとって大きな可能性を秘めています。大量の技術データを精査し、理解しやすく活用しやすい形で提示することで、セキュリティアナリストをサポートします。

同様に、セキュリティ アナリストは調査で自然言語クエリを使用して、より人間的な方法でセキュリティ ツールを操作し、高度な技術を要する開発手法の必要性を抑えることができます。

生成AIとサイバーセキュリティ

もう 1 つの使用例は、複雑な問題に対する新しいソリューションを作成することです。たとえば、AI モデルを使用すると、エネルギー グリッドや輸送ネットワークなどの複雑なシステムを最適化でき、より効率的で持続可能なソリューションを実現できます。

生成 AI の現在の反復は、すでにソフトウェア開発者とセキュリティ チームをサポートできます。 PCI DSS や SOX などの規制を考慮するなど、特定のユースケースに適用される可能性のあるセキュリティ問題に関するガイダンスを提供するために使用できます。これらの要件は別の AI に渡され、任意の言語でソース コードを開発できます。

ジェネレーティブAI×コーディング

より一般的には、AI は技術チームが IT 部門外の人々とのコミュニケーションの問題を解決するのを支援します。

製品を組み合わせることも可能で、人工知能と組み合わせることで、外部の洞察、傾向、予測を活用し、自然言語を使用してデータを照会できるようになります。コンテキスト内のデータを使用して電子メールまたはプレゼンテーションを作成します。

生成AIの未来

AI が最終的にどこへ向かうかを予測することは、終わりのない作業です。生成技術が量子コンピューティングなどの他の新興技術とリンクされている世界を想像してみてください。その結果、あらゆる分野や目的において、無限の IQ の包括的なソースからの入力と組み合わせた、人類史上最高の集合的思考を瞬時に収集して提示できるプラットフォームが誕生しました。

高度なコンピューティング ツールとアルゴリズムの開発により、企業はより情報に基づいた意思決定を行い、業務を最適化できるようになり、効率性と収益性が向上します。

情報認知科学の観点から見ると、企業システムに人工知能を統合することで、変化する環境を学習し適応する能力がさらに強化されます。これにより、顧客のニーズをより適切に予測して対応できるようになり、最終的には満足度と忠誠心が向上します。

生成 AI テクノロジーは、AI 主導の世界が人間の理解を超えて根本的に変化する転換点に達しています。