人工知能に関する6つの誤解を解く

「人工知能はすべての仕事を自動化し、人間を失業させるだろう。」 「人工知能は単なる架空の技術だ。」 「ロボットが世界を支配するだろう。」

人工知能をめぐる誇大宣伝により、主流メディア、役員会議室、企業組織に多くの神話が残されました。 「万能の」人工知能が世界を支配するのではないかと心配する人がいる一方で、人工知能は「一時的な流行」に過ぎないと考える人もいる。実際のところ、これらの発言はどちらも一方的すぎます。

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「COVID-19パンデミックの間、ほとんどの組織はAIへの投資を維持、もしくは増加させてきました」とガートナーのシニアリサーチディレクター、サニエ・アレイベイ氏は語る。「しかし、これらのプロジェクトのうち生産性につながっているのは半分だけです。」

AI は単なる日常的なタスクの強化以上のことを実現できます。 IT リーダーは、コスト削減や運用の改善などのビジネス上のメリットを実現するためにこのテクノロジーを実践し、人工知能の価値を最大限に引き出す必要があります。

ガートナーは、人工知能に関する 6 つの一般的な誤解と誤解をまとめています。

誤解1: COVID-19パンデミック下でのAIは余計な贅沢品

COVID-19パンデミックの間、人工知能はコスト最適化と事業継続を実現する上で重要な要素になりつつあります。企業がキャッシュフローと経済環境の不確実性に苦しんでいる時代に、AIは余分な「贅沢品」どころか、収益を生み出しています。 AI は顧客とのやり取りを改善し、データ分析を高速化し、混乱の早期警告を提供し、意思決定を自動化します。

誤解2: AIと機械学習（ML）は同じであり、互換性がある

機械学習は人工知能の分野です。機械学習には、慎重に設計されたトレーニングとデータ収集戦略が必要です。さらに、人工知能は、機械学習、ルールベースシステムから最適化技術、自然言語処理 (NLP) に至るまで、さまざまなコンピューターエンジニアリング技術の総称です。

誤解3: 知能機械は自ら学習できる

完成した機械学習製品は、自ら学習できるかのような印象を与えます。しかし、経験豊富な人間のデータ サイエンティストは、質問を設計し、データを準備し、適切なデータセットを特定し、トレーニング データから潜在的なバイアスを取り除き、そして最も重要なことに、ソフトウェアを継続的に更新して、新しい知識とデータを次の学習サイクルに統合します。

誤解4: 人工知能は100%客観的である

すべての AI テクノロジーは、データ、ルール、および人間の専門家からの入力に基づいています。誰もが何らかの固有の偏見を持っており、人工知能も例外ではありません。頻繁に再トレーニングされるシステム（たとえば、ソーシャル メディアからの新しいデータを使用するシステム）は、望ましくないバイアスを獲得したり、意図的な悪意のある影響を受けたりする可能性が高くなります。

現在の AI 戦略が「AI を使用しない」というものであったとしても、その戦略は調査と思考に基づいた意識的な決定です。

「偏見を完全になくす方法はありませんが、最小限に抑えるために最善を尽くす必要があります」と、ガートナーのリサーチ担当バイスプレジデント、アレクサンダー・リンデン氏は語ります。「多様なデータセットの使用などの技術的ソリューションに加えて、AI を使用するチーム間の多様性を確保し、チームメンバーが互いの作業を評価することが重要です。このシンプルなプロセスは、選択バイアスと確証バイアスの両方を大幅に削減できます。」

誤解5: AIは単純な作業に取って代わるだけ

AI により、企業は予測、分類、クラスタリングを通じてより正確な意思決定を行うことができます。これらの機能により、AI ソリューションを作業環境に組み込むことができ、日常的なタスクを置き換えるだけでなく、より複雑なタスクを補強することもできます。

医療業界で使用されている画像処理人工知能を例に挙げてみましょう。 AI ベースの胸部 X 線アプリケーションは、放射線科医よりも早く病気を検出できます。金融業界や保険業界では、ロボアドバイザーを利用して財務管理サービスを提供したり、詐欺を検出したりしています。これらの機能は、これらのタスクにおける人間の役割を完全に置き換えるものではありませんが、最終的には人間の役割を異常の観察と処理に限定することになります。そのため、既存の従業員の職務責任と能力計画を調整し、再訓練プログラムを提供する必要があります。

誤解6: 私のビジネスにはAI戦略は必要ない

すべての組織は、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どのように活用してビジネス上の問題を解決できるかを検討する必要があります。 AI の使用を放棄することは、多くの点で自動化の次の段階を放棄することと同じであり、企業が競争上の不利な立場に置かれる可能性があります。

「AI が当面の問題を解決しないとしても、企業は AI の定期的な使用を控えるという決定を再考すべきです」とアレイベイ氏は言います。「組織は、AI の力によって人間の作業、意思決定、やり取りを強化できる適切な使用事例、および機能的イノベーションのその他の機会を特定する必要があります。」

今後 4 年間で、マネージャーが現在行っている作業の 69% が自動化されます。この変化に直面して、企業は状況を評価し、人工知能を自社の戦略に完璧に統合する方法と、今後の変化に十分に備える方法を考える必要があります。