人工知能の新たな発展動向の分析

過去 30 年間で、情報技術は、電子商取引、インターネット化、モビリティ、ソーシャル化、クラウド コンピューティング、そして最近のビッグ データ、インダストリー 4.0、モノのインターネットなどの波を含め、いくつかの大きな質的変化を遂げてきました。昨年から社会は一気に人工知能（AI）の威力と可能性に気づき、産業界も学界もAIへの期待に胸を膨らませています。

AIに関しては、心配する人もいれば、無関心で、単なるエッグタルト風の流行の波に過ぎないと考える人もいます。それでは、AI と過去 30 年間の情報技術の変化の類似点と相違点についてお話ししたいと思います。

[[230921]]

AI は、実は過去の情報技術における質的変化のすべてと同じです。AI には熱狂の波が先行します。熱狂の後は自然に静まりますが、AI がもたらす影響は私たちの生活や仕事のパターンを永久に変えてしまいます (20 年前に特定の製品を購入するかどうかをどのように決定したか想像してみてください)。

20 年前にはコンピューターや Office ソフトウェアの使い方を教えるクラスがあり、15 年前にはインターネットの閲覧や Web ページのデザイン方法を教えるコースがあったことを覚えていますか? 現在、こうしたタイプのコースはほとんどなくなりました。それは、Office ソフトウェアの使い方やインターネットの閲覧方法を知ることが重要ではないからではなく、こうしたスキルが不可欠になったからです。

同様に、今日の AI 学習ブームを考えると、この熱狂の波がいつまで続くのか疑問に思うかもしれません。台湾人工知能学校の幹部として言えることは、この熱狂の波はそれほど長く続くことはないし、また続く必要もないということです。理由は簡単です。AIへの熱狂が収まるにつれて、AIはどこにでもあり、私たちの生活や仕事の隅々にまで応用されることが徐々に明らかになるでしょう。そのため、AIコースは徐々に学校教育、ソフトウェア設計、さまざまな分野の専門コースに組み込まれ、知識労働者にとって不可欠な知識になるでしょう。

一方、AIは過去30年間の情報技術の波とは根本的に異なります。電子商取引、インターネット化、モビリティ、ソーシャル化、ビッグデータなどのトレンドの本質は、より多くの「情報」を提供することです。クラウド コンピューティング、インダストリー 4.0、モノのインターネットはすべて、より多くの情報を収集して提供できるコンピューティング プラットフォームの進歩です。簡単に言えば、過去 30 年間の情報技術の進歩は、主に人々の意思決定を支援するために、より多くの、より良い情報を提供することにありました。

この AI の波は、情報技術の歴史における最初のブレークスルーです。もはや意思決定機関として人間に依存するのではなく、コンピューターを使用して人間の意思決定を支援したり、さらには人間の意思決定に代わろうとしています。簡単に言えば、過去のブレークスルーはすべて情報の提供に基づいており、それが「追加」されることで私たちの優位性を高めています。つまり、より多くの情報を持つことで私たちの競争力が高まります。この一連のブレークスルーにより、コンピューターに対する私たちの期待はついに満たされ（もはや単なる従者ではなく）、私たちはコンピューターを人間の意思決定を支援するために使い始めています。したがって、AI がもたらす利点は「掛け算」です。コンピューターは、私たちが持っている情報に基づいて、人間よりも客観的で包括的、そしておそらくより正確な判断を下すことができ、それが競争力に即座に掛け算の効果をもたらす可能性があります。これが AI が非常に重要である理由であり、それを無視することが非常に致命的である理由です。

もう 1 つの違いは、過去には、企業の技術進歩の進捗状況を測定するために、通常、報道を使用できたことです。たとえば、社内には 100 のシステムがあり、そのうち 70 がモバイル アプリケーションをサポートしています。しかし、AIの目的は「情報」ではなく「意思決定」であるため、学生の学習成果を評価するのと同じように、AIの導入プロセスは「パフォーマンス」によって評価されるべきです。

残酷な事実は、同じ業界の10社が同じ生産ラインで同じ問題を解決するためにAI技術を導入した場合、導入のパフォーマンスが異なる可能性があるということです。 AIの導入は0と1ではありません。今後、あらゆる企業がAIを導入するでしょう。しかし、十分に深い認識とテクノロジー（およびデータガバナンス）があって初めて、AIの助けを借りて同業他社よりも優れたパフォーマンスを達成することが可能となります。

トレンドの第一人者ケビン・ケリー氏は「AIを理解し、AIと連携する方法を知っていれば、将来は真っ先に仕事が見つかるだろう」と語った。将来、AIの制御方法を知らない個人や企業は、今日のインターネットの使い方を知らない人やe指向のない人のようになるだろう。必ずしも致命的ではないかもしれないが、間違いなく競争力の大幅な低下につながるだろう。したがって、学ぶかどうかという問題ではなく、早く学ぶか遅く学ぶかという問題です。あなたはどちらになりたいですか？