AIの次の波に乗る：リスクを減らしながら成功する

近年、人工知能（AI）はビジネスや業界でますます注目を集めています。企業が AI を使用する方法も、特定の反復タスク (狭義の AI) に重点を置いた従来のアルゴリズムから、幅広い定義済みタスクを実行し、新しいコンテンツを生成するように事前トレーニングされた生成 AI モデルの新しい時代へと進化しています。エージェントがタスクを定義し、人間の認知能力に匹敵する能力を持つようになる汎用人工知能 (AGI) への進化はまだ遠い。しかし、生成 AI における現在のイノベーションとそれが表す機能は、汎用 AI の開発における重要なマイルストーンとなります。

生成AIはどこにでもある

あるレポートによると、生成AI分野への資金提供は2022年に前年比12倍に増加し、この分野で最も資金が集まった年となった。従来の AI とは異なり、生成 AI アルゴリズムは知識作業を強化し、特にコンテンツ作成、コンテンツ検出、強化された会話型 AI、AI シミュレーションにおいて大きな影響を生み出します。したがって、生成 AI は、顧客や従業員のエクスペリエンスを向上させ、あらゆるビジネスのイノベーション サイクルを急速に加速させるさまざまな機会を提供します。たとえば、一般的なユースケースとしては、コール センターに導入されるコンタクト センター テクノロジーがあります。

これまで、チャットボットなどの会話型 AI インターフェースは、基本的な顧客とのやり取りに使用されてきました。現在、生成 AI により、仮想サービス アシスタントは顧客との通話からより複雑な洞察と幅広いインタラクションを引き出すことができ、要約、翻訳、感情抽出、エージェントの自己改善のための通話フィードバック、インタラクション中の顧客固有の洞察に役立ちます。

潜在能力の落とし穴

他の革命的なトレンドと同様に、生成 AI は、企業がサービス領域を拡大する大きな可能性をもたらすだけでなく、特定の落とし穴ももたらします。企業は、倫理的問題、幻想、データ侵害の脅威、不十分な規制などの特定の課題を認識する必要があります。これらの課題は従来の AI にも存在しますが、生成 AI のユースケースではより微妙になります。

人工知能の責任ある使用

このテクノロジーの利点を最大限に活用するには、特定の要素を考慮する必要があります。生成 AI テクノロジーが最適かつ責任を持って使用されるようにするための重要な要素は次のとおりです。

適切なデータ基盤を構築する

AI テクノロジーの強さは、入力されるデータの強さによって決まるため、強力なデータを持つことは非常に重要です。

データの品質、正確性、アクセシビリティ、相互運用性に基づいて構築された強力なデータ基盤が重要です。生成 AI の落とし穴を回避するには、企業はさまざまなソースからのデータをシームレスに統合して、ビジネス上の意思決定に役立つ構成要素と構造を形成する必要があります。

生成 AI を使用すると、企業はより微妙なやり取りやハイパーパーソナライゼーションの可能性と利点を発見することになります。ただし、そのプロセスでは、顧客データや個人を特定できる情報 (PII) が漏洩しないようにする必要もあります。

広範な入力と出力の検証

生成 AI から最良の結果を得るための重要な側面はプロンプト エンジニアリングです。これは基本的に、適切なプロンプト シーケンスを用意し、テクノロジの使用方法を合理化および最適化するのに役立つプロンプト テンプレートを設計することを意味します。しかし、ここでの固有のリスクは、プロンプトがプロンプト インジェクション、プロンプト漏洩、またはジェイルブレイクによってハッキングされないようにすることです。オンザフライ インジェクションとは、有害なテキストを挿入して出力を操作したり、重要な情報の抜粋を漏らしたり、組み込みのセキュリティ対策を回避して脱獄したりすることを意味します。

一般的な大規模言語モデル (LLM) の中には教師なし学習または半教師学習のものがあるため、幻覚や不適切な出力が生じるリスクがあります。企業が次世代 AI の探索か​​ら大規模な展開に移行するにつれて、迅速なフィルタリング、フィードバックと出力の検証、幻覚の監視のための人間と機械の相互作用プロセスを含むガイドラインを策定する必要があります。