人工知能（AI）の人間的側面を探る

新興技術である AI はこれまで多くの課題に直面しており、今後も直面し続けるでしょう。一方で、消費者は新しいテクノロジーの導入に依然として慎重です。 AI 駆動型マシンによって人間が置き換えられる未来を想像すると、少し不安になります。

一方、企業は、AI があらゆるビジネス プロセスを効率化し、大きな利益をもたらす魔法の薬としてまだその価値を証明できていないことに不満を表明しています。これは AI の人間的要素を活用するものです。

多くの点で、AI はそれ自身の大きな敵となってきました。

AIは常に開発者の難解なルールに従ってのみ動作することができ、IT部門が行き詰まっているのは当然ですが、科学はちょっとしたアイデンティティ危機に陥っています。ぎこちないティーンエイジャーのように、AI は一般市場でより目立つ地位を見つけようとし続けています。

医療分野

医療研究者からウェブ開発者まで、誰もが AI を最大限に活用する方法を模索しています。 AI を導入し、ビジネス目的で使用し、その機能を活用することは、さらに困難になる可能性があります。しかし、人工知能のプロセスは今のところあまり実りあるものになっていないと考える人もいます。

アルゴリズム

ガートナーは、2022 年までに AI プロジェクトの 85% が「データ、アルゴリズム、またはそれらを管理するチームの偏りにより」間違った結果を出すと予測しています。この数字は極端に思えるかもしれませんが、企業が AI を広範なビジネス戦略に統合するという未知の領域を進む際に、困難な戦いを乗り越えなければならないことを示しています。

結局のところ、AI を使用していると言うのは素晴らしいことですが、ビジネス固有のニーズを満たすために AI の力を最大限に活用するのは別の話です。

人工知能と消費者

消費者自身もあまり恵まれていない。デジタルマーケティング会社Blue Fountain Mediaが最近実施した世論調査では、回答者のほぼ半数がAIとは何か、そしてAIが自分たちの周囲でどのように展開されているのか全く知らないと答えた。

これらの調査結果は、同様の世論調査で判明した他の結果と一致しており、消費者は一般的に AI に不信感を抱いており、現在の AI の導入について誤解していることを示しています。

SiriとAlexa

消費者に音声アシスタント（AlexaやGoogle Homeなど）が好きかどうか尋ねると、多くの人がそれが日常生活に役立っていると答えることを考えると、これはいくぶん皮肉なことです。しかし、AIが音声アシスタントをサポートできることを知らない人が多いです。スマートホームのあらゆる用途も AI を通じて接続されます。

では、これらすべてはどこで崩れるのでしょうか? 消費者と企業が同様に大きな利益を得る、音声アシスタントタイプの次の成功はどこで見つかるのでしょうか?

人工知能と人間の要素

その秘密は、AIに人間的な要素を取り入れることにあるのかもしれない。消費者の希望やニーズを反映する方法で逆方向に作業することで、AI プラットフォームはそれらのニーズを満たすことができます。

この新しい形態の AI の鍵となるのは、特定の AI 体験を通じて喚起したい意図や感情を認識し、意図的に表現することに重点を置くことです。目標は、解決すべき中核的な問題点と、それらの問題点を軽減することで得られるプラスの価値を特定し、明確に表現することです。

たとえば、有意義な消費者エンゲージメントの構築に苦労している組織は、停滞を引き起こしている根本的な問題を特定し、それを解決するための手段として AI をどのように使用するかを決定できます。

感情AIアプローチ

マインドフルネスに基づく AI を活用してメンタルヘルスの問題に取り組むことで、MIT の研究者はうつ病を正確に診断する効果的な AI プラットフォームを開発することができました。彼らのニューラル ネットワーク モデルは、患者との自然な会話から生成された生のテキストと音声データを分析し、フラストレーションを示す可能性のある単語やイントネーションを検出します。

コンテキストフリーモデリングと呼ばれるAIプラットフォームは、偶発的なやりとり中に受け取ったデータのみを使用して精神疾患を検出する第一歩です。

感情 AI の実践を採用すると、生データに根付いた体系的なバイアスを特定して軽減し、これらのデータ ソースに基づいて構築された AI システムがこれらのバイアスを増幅してさらに永続化しないようにするのにも役立ちます。

偏見を捨てる

正確な結果を提供する AI プラットフォームを構築する場合、バイアスを考慮したトレーニングや調整が行われていない「クリーン」なデータを取得することが依然として大きな課題となっています。少なくとも現段階では、人間の活動は AI 生産プロセスにおいて重要な役割を果たし続けています。

だからこそ、人間の可能性を高めるための倫理的で責任ある AI モデルを実現するには、AI プロセス全体、つまり注意深い AI 技術の採用が不可欠なのです。

つまり、人間中心の思考アプローチを AI に適用すると、まず人間のニーズを特定してそれに焦点を当て、AI アプリケーションが人間のニーズを満たし、人間の進歩を促進するために必要な人間の反応を認識できるようになります。