人工知能時代の罠を回避し、実装を実現する方法

つい最近、カリフォルニア大学バークレー校で活躍している、インターネットで有名な無人食品配達車「Kiwibot」が遠隔操作されていたことが明らかになった。サンフランシスコ・クロニクル紙によると、キウイ・キャンパスは、キウイボットがこれまで、人工知能を使って歩行者を避け、地点間の最短距離を自動的に選択できると主張していたが、その他の自動操作には実際には人間の支援が必要であることを認めた。オペレーターは GPS と搭載カメラを通じて 5 ～ 10 秒ごとに Kiwibot に指示を送信し、人工知能をリモコンとして利用します。人工知能産業の規模は絶えず発展しているものの、理論から応用まで完璧な実装を達成するには、すべての関係者にとってまだ長い道のりが残っていることがわかります。この事件は人工知能の分野における警鐘となる。

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近年、世界各国は国家戦略レベルから人工知能の配置を強化するために、人工知能計画、政策、投資計画を密接に導入しています。中国は当然ながら遅れをとることを望んでいない。さまざまな分野での人工知能製品の製造の実現は、今後の我が国の人工知能産業の発展の主な傾向です。

たとえば、人工知能とモノのインターネットを組み合わせることで、より小型のデバイスやセンサーをコンピュータネットワークの周辺で動作させることが可能になり、その後、スマートデバイスと組み合わせることで人々の日常生活に徐々に浸透していきます。 2019年の人工知能産業構造調整目録では、人工知能標準テストと知的財産サービスプラットフォームの構築を奨励することで、我が国の人工知能産業の健全な発展をさらに促進するとも言及されています。

しかし、人工知能が完全に実装されるまでには、まだ長い道のりが残っています。テクノロジーとシナリオの両方のサポートが不可欠だと言えます。今回摘発されたキウイキャンパスは、技術不足の典型的な例だ。完全な人工知能の実現に失敗したにもかかわらず、彼らは依然としてAIを手作業で置き換えることに固執し、それが暴露されると数え切れないほどの批判を浴びた。

シーンの配置もあります。教室での監視に似た技術は、実際にすでに製造業で生産工程を監視するために使用されており、特に医薬品などの重要な安全分野で使用されています。これらの技術により、労働者の行動が規則に準拠しているかどうかをある程度特定できます。しかし、この技術を教育や生活の分野で活用した場合、メリットがないばかりか、社会的にマイナスの影響をもたらす可能性もあり、シナリオの選択に問題があります。

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ソリューションについて議論する際には、技術的な問題の制御不能な性質を別にして、人工知能企業がアプリケーション シナリオをどのように定義するかを考慮する価値があります。現在のアプローチの 1 つは、事前に範囲を定義し、業界を 1 つの方向にしっかりと結び付けることです。例えば、嘉連科技はAIビデオの分野に注力しており、これを基盤としてビジュアルインターネットなどの概念を拡張・拡大してきました。これにより、企業は人工知能の活用における落とし穴を回避し、「生徒の適性に合わせて指導する」という効果を得ることができます。

もう 1 つの方法は、シナリオに応じてアプリケーションを「カスタマイズ」することです。ただし、このアプローチには、より多くの考慮が必要です。一方で、企業は自社製品の幅広い適用性を確保する必要があります。適用シナリオが変わると、それに応じて製品の詳細も変更する必要があります。他方では、社会的な受容性や、それが通常の倫理的および道徳的基準に準拠しているかどうかも考慮する必要があります。先日開催された「人工知能の技術、倫理、法律における重要な科学的問題」に関する香山科学会議において、中国科学院科学技術戦略コンサルティング研究所の研究員は、技術が飛躍的に進歩する一方で、人工知能も物質世界と個人の境界を絶えず曖昧にし、人々の認識や社会関係を絶えず刷新し、複雑な倫理、法律、安全保障問題にまで及んでいるが、対応する規範や制度設計には依然として盲点があり、大きな課題であると提言した。

PwCによれば、人工知能は2030年までに世界経済に15.7兆ドルの貢献をすると予想されている。人工知能は、その幅広い応用可能性と大きな戦略的意義により、近年、あらゆる分野からますます注目を集めています。 Yitu、Yitu、WiMi などのビジュアル AI 企業の代表者だけでなく、ますます多くの伝統的な企業が人工知能製品の戦場に加わることになります。

最初の3つの産業革命が社会構造を変えたとすれば、「第4の産業革命」である人工知能は、間違いなくそれよりもはるかに大きな意義をもたらすでしょう。人工知能の出現は、人間の戦略的ビジョンを変えるのに十分であり、より遠く、より高いレベルで物事を見ることができるようになります。しかし、未来は一夜にして達成されるものではありません。現在、多くの人工知能企業は、膨大な研究開発投資、限られた応用シナリオ、収支を賄うための収入不足など、依然として多くの問題に直面しています。したがって、人工知能にとって、現時点で最も重要なことは、依然として技術の向上を促進し、商業化を加速することです。新たなブレークスルーを達成し、より大きな可能性を実現するために、人工知能はイノベーションによって推進され、市場への応用によって導かれ、研究室から人々の生活へと移行することを主張しなければなりません。

人工知能は高尚なものでもなければ、私たちの日常生活に反するものでもありません。人工知能の発展をより促進するために、人工知能の実装と応用は必然的に段階的なプロセスとなるでしょう。 「人工知能」の力を借りて、産業の浸透と統合が加速され、低レベルの不良生産能力と企業の淘汰も促進され、人工知能の導入は多くの企業がより良い生存と発展を達成するために必要なプロセスとなるでしょう。そのため、人工知能をさまざまな分野にどのように完璧に統合していくかは、社会全体で考えていくべき課題となるでしょう。