データガバナンスはAIの将来にとって重要

人工知能は、消費者と組織にとって大きな革命的な進歩です。その結果、さらに重要かつ緊急性の高い発見がいくつか生まれました。世界の人工知能市場規模は2019年に399億米ドルとなり、2020年から2027年にかけて年率42%で成長すると予想されています。

人工知能をより適切に導入するには、基本的な知識を理解する必要があります。デジタル時代において最も重要なことの一つはプライバシーの保護です。 AI革命はプライバシーを守りたい人々にとって大きな頭痛の種となっています。場合によっては、AI ロボットの予測機能が、プライバシーを重視する人々に混乱や影響を及ぼす可能性があります。人工知能と機械学習の普及に伴い、データガバナンスは将来最も重要なものの 1 つになるでしょう。

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AI革命

AI ロボットは、人間のような判断を下すことができるソフトウェアです。これらのロボットは、人間が日常的に行うタスクに似た入力および出力動作を実行する機能を備えています。人工知能技術は驚異的な発見をもたらし、デジタル世界の発展を推進しています。今日のほとんどのデバイスにはこのテクノロジーが組み込まれており、テクノロジーの進歩とともにさらに改善されていきます。業界団体や組織は現在、最も差し迫った医療および科学の課題のいくつかに取り組むために、特殊なプロセッサを開発し、スーパーコンピュータを構築しています。

これらはすべて AI テクノロジーを使用して解決できる問題であり、司法制度の課題やその他の多くの問題も AI テクノロジーによって解決されています。人工知能の重要な要素は機械学習です。統計的推論と大量のデータを使用して、コンピューターが人間のように考えるようにトレーニングします。ロボットは人間よりも賢い判断を下すことができ、かつては人間の領域だと考えられていた多くのプロセスの自動化に大きく貢献します。

人工知能は世界をどう変えるのか

人工知能は多くの新たな発展を可能にしています。人工知能が行うことは、人間にさらなる支援を提供することです。昔は、結果を得るために何千時間もの実験が必要でした。人工知能技術により、これらの実験をより適切にシミュレートできるようになり、より早く結果が得られるようになりました。これにより、人々は画期的な成果を達成するために必要な科学と工学に集中できるようになります。これが AI テクノロジーの成果ですが、多大なコストがかかる可能性があります。 AI 技術が悪用されないようにするために、何らかの戦略と対策を講じる必要があります。本来、人々は世界中のインターネット上に大量のデータを残すため、悪意のある人物がそれを不適切な目的に使用する可能性があります。これが、データ ガバナンスが非常に重要である理由です。

データガバナンスとはどういう意味ですか?

データ ガバナンスは、組織がデータの使用に関して設定するポリシーに重点を置いています。また、データが適切に使用されるようにするために、組織のさまざまな部分がどのように連携するかについても検討します。たとえば、米国の大手信用格付け機関がハッキングされ、ガバナンスポリシーが不十分だったために、数百万人の社会保障番号が漏洩する事態に陥りました。ハッキングされて個人情報が盗まれる可能性がはるかに高くなります。組織が保存するデータをどのように管理するかは、人々の仕事や生活に大きな影響を与えます。このテクノロジーが成熟するにつれて、データ ガバナンスの概念がより重要になります。時間が経つにつれて、計算能力が向上し、AI アルゴリズムが改善されます。これは、それらがより洗練され、人々にさらに大きな危害を与える能力を持つようになることを意味します。

AIがデータを活用する方法

データはすべての AI テクノロジーの中核です。実際、データはインテリジェンスに関連するすべてのものの中心にあります。 AI が学習する方法は、状況を経験し、人間が頭の中で行うであろう決定をシミュレートすることです。人間と AI の違いは、AI がこのタスクをはるかに速く実行できることです。 AI がこれを実行するには膨大な量のデータが必要です。このデータを外部ソースから取得することも、生成を開始することもできます。いずれにせよ、これらのシステムが適切に機能することを保証するにはデータが重要です。機械学習にも大量のデータが必要です。本質的には、統計および分析機能を使用して情報から実用的な洞察とインテリジェンスを生成することであり、データ ガバナンスの役割はデータの処理を完了することです。

心配すべきその他のデータの問題

より正確で安全かつ完全なデータセットを常に保持できるように、データを管理する方法が必要です。これがデータガバナンスの本質です。これを保証するのは、組織によって導入されたポリシーです。正しく行われなければ、AI や機械学習を機能させることは難しくなります。ハッキング技術が高度化するにつれて、組織はこれがいかに重要であるかを認識することが重要になります。今日、多くの人が脆弱性やその他のハッキング技術を悪用してデータにアクセスしようとしています。したがって、組織が人々の個人情報をどのように扱っているかを見ることも重要です。たとえば、広告主と個人情報を共有するポリシーはありますか? AI 時代に有効なポリシーを策定するには、これらの質問に答える必要があります。

資産としてのデータ

データは将来さらに重要になるでしょう。デジタルの世界に移行するにつれて、これらの要素によって組織は効果を最大限に高めることができるようになります。セキュリティの重要性が増し、組織が適切な結果を得る上で AI がより重要になると人々は認識するでしょう。