ガートナー: 人工知能に関するよくある誤解5つ

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2018年上半期現在、中国には922社の人工知能企業があり、そのうち97％は今世紀に設立され、さらに27社は2000年以前に設立された。そのほとんどはソフトウェア情報サービスと工業製造の企業であり、総投資額は3,658.6億元に上った。

人工知能の急速な発展の背後には、実は一般の人々の間にある誤解があります。こうした誤解は、メディアの誇大宣伝や一般の人々自身の認識から生じている可能性があります。現在、人工知能はまだ「弱い人工知能」の段階にありますが、一部のメディアは人工知能の役割と影響力を大げさに宣伝し、事実を誇張し、大衆に過大な期待を抱かせ、誤った認識を抱かせています。

ガートナーは、人工知能に関する 5 つのよくある誤解を明らかにしました。AI は人間の脳と同じように機能する、インテリジェント マシンは自分で学習できる、AI は偏見から自由である、AI は高度な教育を必要としない反復的な作業のみを置き換えることができる、すべての企業が AI 戦略を開発する必要はない、などです。

IT リーダーやビジネス リーダーは、AI が組織に何をもたらすのかについて混乱することが多く、AI に関するさまざまな誤解に悩まされています。世界有数の情報技術調査およびアドバイザリ企業であるガートナーは、人工知能プロジェクトを開発する IT およびビジネス リーダーは、将来の戦略を策定するために現実と神話を区別する必要があると考えています。 「IT が組織に浸透し続けるにつれて、ビジネスおよび IT リーダーは、AI が企業にどのような価値をもたらすのか、またその限界について十分に理解する必要があります」と、ガートナーのリサーチ担当副社長であるアレクサンダー・リンデン氏は述べています。「AI テクノロジーは、組織の戦略の一部となり、正しく使用される場合にのみ価値を生み出すことができます。」

ガートナーは、人工知能に関する 5 つの一般的な神話と誤解を解明します。

誤解1: AIは人間の脳のように機能する

人工知能はコンピューター工学の分野です。現状では、問題を解決するさまざまなソフトウェア ツールで構成されています。一部の AI は人々に非常に賢いという印象を与えるかもしれませんが、現在の AI が人間の知能と同等または同等であると考えるのは非現実的かもしれません。

「AIのサブセットである機械学習（ML）の一部は人間の脳にヒントを得ているかもしれないが、人間の脳ほど優れているわけではない」とリンデン氏は言う。「例えば、画像認識技術はほとんどの人間よりも正確だが、数学の問題を解くことはできない。現在のAIは単一のタスクを非常にうまくこなせるが、タスクの条件が少しでも変わると、実行できなくなる」

誤解2: 知能機械は自ら学習できる

AI ベースのマシンやシステムの開発には、質問の作成、データの準備、適用可能なデータセットの特定、トレーニング データ内の潜在的なバイアスの除去 (誤解 3 を参照)、そして最も重要な点として、最新の知識とデータを次の学習サイクルに統合するためにソフトウェアを継続的に更新するなどのタスクを実行する、経験豊富な人間のデータ サイエンティストを含む人間の介入が不可欠です。

誤解3: AIには偏見がない

すべての AI テクノロジーは、人間の専門家が提供するデータ、ルール、その他の種類の入力情報に基づいています。人間と同様に、AI も本質的にさまざまな程度の偏りを持っています。リンデン氏は「AIにおけるバイアスを完全に排除することはできませんが、可能な限り減らすことはできます。技術的な解決策（異なるデータセットなど）に加えて、AI作業チームが多様性に富んでいること、チームメンバーがお互いの作業をレビューし合うことも必要です。このシンプルなプロセスにより、選択と確認におけるバイアスを大幅に減らすことができます」と述べました。

誤解4: AIは高度な教育を必要としない反復的な仕事しか代替できない

人工知能により、企業は予測、分類、グループ化を通じてより正確な意思決定を行うことができます。これらの機能のおかげで、AI ベースのソリューションは、日常的なタスクを置き換えながら、他の複雑なタスクのサポートも提供できます。

典型的な例は、医療における画像処理の AI です。 AI ベースの胸部 X 線アプリは、放射線科医よりも早く病気を検出できます。金融・保険業界では、ロボアドバイザーは財務管理や詐欺防止に利用できます。しかし、AI のこれらの機能は人間を排除するものではなく、例外的な状況への対処を人間に任せるものです。 AI が職場で拡大し続けるにつれて、ビジネス リーダーと IT リーダーは職務構成とキャパシティ プランニングを調整し、既存の従業員を再トレーニングする必要があります。

誤解5: すべての企業がAI戦略を必要としているわけではない

組織は、AI が自社の戦略に与える潜在的な影響を考慮し、そのテクノロジーを自社のビジネス上の問題にどのように適用できるかを検討する必要があります。多くの点で、AI を避けることは、自動化の次の段階を諦めることに等しく、最終的には組織が競争上の優位性を失うことになります。

リンデン氏は次のように結論付けています。「現在の戦略が『AI を使用しない』であったとしても、これは調査と検討に基づいた意識的な決定であるべきです。他のすべての戦略と同様に、この決定は定期的に見直し、組織のニーズに基づいて適宜調整する必要があります。AI の必要性は予期せず発生する可能性があります。」