テクノロジーリーダーはAIGCの長所と短所をどう評価しているか

AIGC は、現代の偉大な技術的進歩の 1 つとして広く認められています。 OpenAI の ChatGPT は何千もの見出しを生み出し、多くの技術リーダーから緊急の対応を促し、世界中の技術カンファレンスで大きな議論の話題となりました。しかし、他の新しい大きな波と同様に、かつては有望だったプロジェクトが流されてしまう危険があり、ガバナンス、品質、安全性に関して明らかに懸念がある。このバブルを打破するために、メディアは一連のITリーダーや専門家にアンケートを実施し、AIGCに関する見解、希望、懸念について尋ねた。

競争の状況

伝説的な英国のITエグゼクティブで、現在は住宅不動産開発会社パーシモン・ホームズの最高情報責任者を務めるポール・コービー氏は、多くのトレンドの流行と廃れを見てきたが、2022年11月にデビューするAIGCに対しては強気だ。

「AIGC は根本的なゲームチェンジャーだと信じています」と彼は言います。「米国でガートナー社のカンファレンスに参加したのですが、そこでは AIGC はメインフレーム コンピューティングとインターネットに続く『第 3 のデジタル革命』と呼ばれていました。製品の作成や設計からコードの視覚化や検査など、さまざまなユースケースに適用できるツールがあるため、その影響は非常に大きい可能性があります。

もう一人の経験豊富な IT リーダー、行動管理トレーニング会社 Team Teach の最高製品および技術責任者である David Ivell 氏は、すでに AIGC の力を活用しています。

「AIGCは当社の事業戦略の重要な部分であり、すでに生産されているAIプロセスを通じて成長を促進しています」と彼は述べた。「昨年半ば以来、当社はこの分野におけるイノベーションのペースの潜在的な影響、機会、リスクを分析し、リスクを最小限に抑えるためのポリシーと実施措置を導入してきました。」全体として、私たちはこれを大きなチャンスと捉えており、この分野でのイノベーションを加速させる方法を教育し、機会とリスクについてブレインストーミングを行うために、事業のあらゆる部門を対象にワークショップを開催しています。当社では、潜在的な概念実証オプションのスクリーニングと構築、収益への影響のモデル化を行っており、すでにイノベーション ラボを通じて 1 つのコンセプトを実際の生産に取り入れています。

テクノロジー分析会社 GigaOm の Jon Collins 氏は、市場観察者およびユーザーであり、『Technology Gardens: Cultivating Sustainable IT-Business Collaboration』の著者です。

「私たちはChatGPTを個人レベルでテストしています」と彼は語った。 「その可能性は非常にポジティブで影響力があります。特に研究ツールとして、あるいは、完全に形成されたとはいえ暫定的な答えを出すツールとして。しかし、AIGC が情報に関して人間の関与を補うのではなく、どのように置き換えるのかはまだわかりません。設計の観点からは、そのようなツールの方が魅力的です。」

IDC のヨーロッパにおける AI およびインテリジェント プロセス オートメーション担当副社長のニール・ワード・デュトン氏は、AIGC の採用率は高いものの、ビジネス戦略が遅れている可能性があると述べています。

同氏は「AIGCは大きな可能性を秘めており、複数のビジネス分野に影響を与えるだろう」と述べた。2023年3月のIDCの調査では、回答者の21％が今年革新的なAIに投資していると答え、55％が潜在的な使用事例を模索しているとの結果が出ている。全体的に、明確なポリシーと大量の草の根実験に基づいた戦略や計画に基づいて AIGC を使用している企業は少数ですが、これはほとんどの場合、戦略的な空白状態で発生します。

何が機能し、何が機能しないか

では、プロジェクトがすでに始まっているのであれば、AIGC が最も効果を発揮できる場所と方法についてどのようにお考えですか?

「ベストプラクティスは、間違いなく部門間の連携、『購入前に試す』こと、そして実践から学ぶことです」と、放射線医療サービスプロバイダーであるメディカグループの CIO マーク・オブライエン氏は語ります。「私の経験では、評判の良い企業は自らが説く通りのことを実践していますが、本当に重要なのはそれがワークフローのどこに当てはまるかです。」

Team Teach の Ivell 氏は、アプリケーションやスイートに組み込まれたツールを使用することで、企業はすぐに開始できると考えています。

「AIGC にとって重要かつ差し迫ったチャンスの 1 つは、Power BI、Adobe、または業界固有のアプリケーションなど、すでに使用しているツールの一部に AI が組み込まれていることです」と同氏は語ります。「これらを活用するには、これらの新機能を社内で発見または分析し、どのように使用するか理解し、まずは従業員にこれらの新機能を活用する方法をトレーニングする必要があります。」人々はツールをこれまでと同じ方法で使用する傾向があり、新しい機能の導入は遅くなる可能性があるため、これをスピードアップする必要があります。

GigaOm の Collins 氏は、常に人気のある「小さく始める」という考え方を提唱しています。

「AIGCソリューションが提供する答えにはリスクと注意点が伴うため、ガバナンスが最優先されなければならない」と彼は述べた。経験則として、テキストによる回答は間違っている、誤解を招く、または不完全である可能性があり、コードによる回答は不正確である可能性があります。ツールの成功は、少なくとも現時点では、適切にフォーマットされた質問を作成できるかどうかにかかっていることが多いため、小さく始めることが前進への道である必要があります。

Ward-Dutton 氏と IDC はこれに同意し、さらに 5 つのガイダンス ポイントを追加しました。価値と機能に重点を置く、特定のユース ケースを見つける、制限を理解する、作業への影響を考慮する、セキュリティ、機密性、プライバシー、品質などのリスクを管理する、です。

障害

安全性、偏見、正確性、幻覚は依然として繰り返し発生する問題です。

資産管理会社 JM Finn の IT 責任者兼 CISO のジョン・コッソン氏は、ChatGPT に経歴を尋ねたが、システムには履歴書の約 70% しか表示されなかったことを思い出した。

「AI が大きな力を発揮できる分野や、AI が役に立つ分野を認識する必要があるが、人間による監視を維持することには注意が必要だ」と同氏は述べた。「AI のおかげで文書を書いて豊かにすることができるので、私の生活は楽になるが、AI に頼ると、AI に噛まれる可能性がある」私たちは、その効果を確かめるためにテストで選択的に使用していますが、厳しく監視されており、不利な決定につながる場合は何も展開しません。 「

メディカのオブライエン氏も警告を発した。

「ヘルスケア分野では、規制環境と商業的枠組みがテクノロジーより何年も遅れています」と彼は言う。このため、アルゴリズムの実装と使用を収益化、つまり資金調達することはほぼ不可能だ。これは公的部門と独立部門の両方に当てはまります。そうは言っても、これらの障害が克服されれば、福祉志向の実施は急速に進むだろうと私は信じています。 「」。

コビー氏は、AIGC と大規模言語モデル (LLM) の使用を取り巻く未熟な規制と法的構造、および現在のプロジェクトが幻覚を生み出す傾向についても慎重に考慮する必要があると付け加えた。そのため、この段階では、専門知識を持つ人によってあらゆる使用が確認される必要があります。 POC から主流の実装への移行は慎重に管理する必要があります。

アイベル氏は、AIGCが望ましくない競争環境を生み出す可能性があると付け加えた。

「AIGC に備える戦略の一環として、この技術により競合他社や新興企業がこれを悪用し、より早く市場投入でき、より低コストの製品やサービスのための新しいツールを開発することで、当社の市場シェアを奪う可能性があることを理解することが重要です」と同氏は述べた。「そのため、注意すべき点はたくさんあります。どのように悪用するかだけでなく、それがどのように脅威として使用され始めるかにも目を光らせておく必要があります。」

知的財産リスクに関して、IDC の Ward-Dutton 氏は、機関が公共の AIGC サービスを使用する際に注意を怠ると、自らの知的財産がパブリック ドメインに漏洩する可能性があると述べています。 「一部のシステムプロバイダーは、自社のシステムが元の作成者の許可なくデータやコンテンツでトレーニングされたために訴訟に直面している」と同氏は述べ、現在のAIGCシステムを支えるコア技術のトレーニングには多額の費用がかかることから、コストが法外に高くなる可能性もあると付け加えた。

突破口を見つける

AIGC のどの側面が人々に最も感動を与えるかについてはさまざまな意見があります。コリンズ氏は研究と設計について次のように述べた。「機能的なウェブサイトをゼロから作成するという課題は、自動化に適した他の分野とともになくなるはずです。」

オブライエン氏は、規制が緩く、価格設定によってアルゴリズムに資金を提供できる、人間が消費するためのコンテンツを制作するものであれば何でもそうだと付け加えた。

IDC の Ward-Dutton 氏は、アナリストのクライアント パネルが、顧客と従業員のエクスペリエンスの向上、ナレッジ管理の強化、ソフトウェア配信の高速化という 3 つの主要領域を指摘したと述べました。時間の経過とともに、企業コミュニケーション（コンタクト センターを含む）、コラボレーションと知識共有、コンテンツ管理、設計、研究、創造的活動がこれに加わると彼は予測しています。

まだ判断するのは時期尚早ですが、ブライアント氏は、AIGC を使用して最初のドラフトを生成し、それを基盤として使用することで、初期の成功により人間の効率性が向上すると考えています。 「これは複数の領域にまたがる可能性があり、適切な質問をするための新たなスキルが必要になる」と彼は語った。

アイベル氏は、コンテンツ、コード生成、顧客サポートの面については同意したが、最も興奮したのは研究の機会だと語った。

「AIはテキスト形式の大量のデータを分析し、データセットの新しい表、要約、分析を作成することができます」と彼は言いました。また、大規模なデータセットを分析して、行動パターンの理解や新製品の構築に使用できる洞察の作成など、これまでは得られなかったエンタープライズレベルの洞察を生成することもできます。

熱心なブロガーである JM Finn の Corson 氏は、MIDTURE などのツールを使用したテキストおよびグラフィック コンテンツは明らかに近い将来にチャンスがあると述べています。

「ブログサイトではすでに非常に強力で、多くの人がフレームワークとして使っています」と彼は語った。人間の創造性を失いたくはありませんが、人間による監督を適用して優れた成果を生み出すことは可能です。マイナス面としては、マーケティングやコピーライティング分野の人々が職を失う一方で、新たな仕事が生まれていることが挙げられます。

AIGCはコンピューティングの新時代を切り開きます

一部の観察者は、AIGC が AI と ML のより広範な応用の先駆者になる可能性があると考えています。 IDC の Ward Dutton 氏は特に熱心です。

「わずか数か月で、AIGC は世界中のテクノロジーおよびビジネス リーダーの注目、想像力、そして恐怖を同時に集めました」と同氏は語ります。「AIGC は、コンピューティングの新しい時代、つまり AI Everywhere 時代を先導するトリガー テクノロジーであり、データとの関係、および構造化データと非構造化データの両方から価値を引き出す方法に革命をもたらすと確信しています。」 AIGC の急速な導入により、AI はスタック内の新興ソフトウェア ニッチからプラットフォーム移行の中心的な位置へと移行しました。

しかし、CIO はロボットが人間と一緒に働くことの重要性について声高に主張しています。

「AIは人間と一緒に機能すると最も効果を発揮します」とコーソン氏は言う。「人間の脳は貴重です。共感と人間性は重要であり、AIがそれらをどのように補完し融合できるかを考え出す必要があります。」