AIの民主化：人工知能による大衆のエンパワーメント
専門的なAIスキルを持たない個人を含む、より多くのユーザー層に人工知能研究を普及させることは、「AIの民主化」として知られています。IBM、Amazon、Facebook、Microsoft、Googleなど、人工知能に多大な投資を行っている大企業が、その進歩と普及を推進する傾向を牽引しています。
AIの構築には従来、専門的な知識や処理能力といった時間、費用、リソースの多大な投資が必要でした。AIの民主化は、既製のアルゴリズム、明確なユーザーインターフェース、高性能クラウドコンピューティングプラットフォームなど、アプローチしやすいツールやリソースを提供することで、構築を容易にすることを意味します。これらのサポートにより、専門的な知識を持たない社内開発者でも、独自の機械学習アプリケーションやその他のAI技術を開発できるようになります。
人工知能 – 次のデジタルフロンティア
人工知能は、世界の文化と社会のあらゆる側面に影響を与えており、一般的に次のデジタルフロンティアと見なされています。AIは急速に発展しているビジネスであり、世界の労働と経済の状況を大きく変えることが予想されています。過去数十年で、人工知能の分野で多大な開発と成果が見られました。世界のAI市場は、2021年から2025年の間に764.4億ドル増加すると予測されており、CAGR 21%で拡大しています。人工知能は、私たちの文明を変える可能性を秘めているため、今日では革新的な技術であり、未来への一歩と見なされています。
AI民主化のメリット
- 参入障壁の引き下げ：個人や組織の参入障壁は、AIの民主化によって引き下げられます。誰でも、公開されている手法とデータを使用して、クラウドインフラストラクチャ上でAIモデルのテストと構築を開始できます。AIを使用できる企業やユーザーが増えるほど、メリットも増えます。
- ビジネス全体のアップグレード/改善：AIの民主化は、ビジネスとテクノロジーをさらに密接に結びつけることで、両者の間に強力なつながりを生み出します。ほとんどの人はAIをテクノロジーだけのことと考えていますが、AIの民主化はビジネス成果により重点が置かれています。
- 社会変革：AIに対する理解と使用が増えるにつれて、医療、法執行機関、気候変動などの地球規模の課題といった社会問題がすべて改善されます。
- 自動化の強化：Gartnerの予測によると、AIがよりアクセスしやすくなるにつれて、ほとんどのツールが自動化され、より高いレベルのセルフサービスが可能になります。したがって、自動化はあらゆるビジネスの可能性を解き放ちます。
AIソリューション実装の課題
Google、Microsoft、Amazon、Facebookなどの世界で最も強力な企業は、膨大な量のデータを持ち、AIを使用して分析することに長けています。それにもかかわらず、ごく一部の企業しか、主要な業務にAIを活用していません。MMC Venturesの調査によると、調査対象となったヨーロッパの2830社のスタートアップのうち、AIを価値提案の一部として活用していたのはわずか60%でした。そして、スタートアップや確立された企業もカウントされていたとしたら、この数ははるかに低くなっていたでしょう。予想外に思えるかもしれませんが、これは事実です。これは、AIソリューションを実行するには、幅広い複雑な能力が必要になるためです。
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AI民主化のイニシアチブ
1400年代の印刷機の発明は、実質的に誰もが簡単に情報にアクセスできるようにした、民主化への最初のステップでした。誰もがそこから生じた情報の爆発のおかげで、学習を開始することができました。今日、多くの企業がAIテクノロジーを使用し、その結果を評価しています。AIの民主化は、Microsoft、Google、IBMなどの大手IT企業によって、主な目標として採用されています。
- AIを民主化するためのMicrosoftの戦略：Microsoftは、人工知能（AI）を非エリート化し、すべての人に利用できるようにするための、野心的で包括的な計画を持っています。Microsoftは、以下に示す4つのポイントに従って、AIの民主化という目標を追求しています。
- AIを使用して、人々がアンビエントコンピューティングと対話する方法を変革します。
- いつでも、あらゆるデバイスで、日常的に使用するすべてのプログラムにインテリジェンスを組み込みます。
- 製品に含まれるコグニティブ機能を、世界中のすべてのアプリケーション開発者がアクセスできるようにします。
- AIスーパーコンピューター（現存する最も強力なコンピューター）を構築し、クラウド経由で地球上のすべての人がアクセスできるようにして、誰もがその力を利用し、AIの課題に対処できるようにします。
- プロジェクトFAIR-Forward：ドイツ連邦経済協力開発省は、ドイツで「FAIR-Forward- すべての人のための人工知能」プロジェクトに資金を提供しています。このプロジェクトの目標は、すべてのユーザーがAIテクノロジーにアクセスできるようにし、ローカライズされたトレーニングデータとオープンな学術資料を提供して、グローバル規模でAIに対するよりオープンで包括的かつ持続可能なアプローチを促進することです。FAIR Forwardプロジェクトの共同リーダーであるLeaとBalthasは、AIが社会への包容と人間の成長に対する障壁を取り除くことによって、有益な改善をもたらす可能性があると考えています。彼らは、AIがグローバルなデジタル革命を加速し、持続可能な開発目標の達成を加速させる画期的なテクノロジーに発展する可能性を秘めていると述べています。
- H2O.aiプロジェクト：H2O.aiプロジェクトは、インテリジェントなアプリの作成を支援するオープンソースの機械学習プラットフォームです。このプラットフォームは、AIを誰もが利用できるようにする取り組みを推進しています。AIへの簡単なアクセスを保証することにより、H20.aiはAIの学生を育成する学術プログラムを提供し、それによって高等教育の未来に影響を与えます。
AIの拡張における最大の障壁は人材
オープンソースのエコシステムとハイパースケーラーのAIプラットフォームの両方を使用する企業が人材不足を経験する理由は、次の要因によるものです。
- ユーザーが転移学習を利用できるようにする機能により、TensorFlow、Scikit-learn、Kerasなどのオープンソースの機械学習フレームワークに対する需要が高くなっています。
- ドメインの専門知識と業界のコンテキスト化の欠如により、SAP Leonardo、Salesforce Einstein、Amazon SageMaker、Azure Machine Learning、Microsoft Cognitive Servicesなどのプラットフォーム全体の資格のある担当者の準備がプロジェクトに対して不十分です。
人材問題を克服するための民主化
- データの民主化：企業全体のビジネスユーザーにデータへのアクセスを提供することは、AIを民主化する最初のステップです。これにより、データ構造に慣れ、データを評価し、分析することができます。
- データリテラシーとAI：次の段階は、ビジネスユーザーがAIの一般的な理解を深め、AIシステムの影響を理解し、AIシステムと効果的に対話できるように支援するプログラムをサポートすることです。
- ローコード/ノーコードのセルフサービスツール：ビジネスユーザーが長いコードを記述しなくてもMLモデルをインストールできるようにするために、組織はドラッグアンドドロップアプローチで事前に構築されたコンポーネントと構成要素を提供するソリューションにも投資する必要があります。
- 自動機械学習（AutoML）：特徴エンジニアリング、特徴選択、アルゴリズム選択、ハイパーパラメーター最適化など、モデルトレーニングプロセスのコンポーネントの一部またはすべてを含むMLワークフローを自動化するために、企業が使用する必要があります。
結論
AIの民主化のおかげで、AIはもはやAI専門家の独占的な領域ではありません。代わりに、さまざまな責任、能力、創造性、知性のレベルを持つ人々にとって使いやすいものになっています。誰もがAIトレーニング、AIテクノロジー、AIデータに自由にアクセスでき、小規模農家でさえAI搭載アプリを使用してリアルタイムで多数の作物病を検出できる世界を想像してみてください。AIの民主化によって期待されているのは、この仮説シナリオです。したがって、少数のテクノロジー企業がAIを制御およびアクセスすることを防ぐために、今すぐ行動することが重要です。代わりに、すべての企業が自社とその顧客の両方のために、全体的に大きな成果を達成する必要があります。
結論として、AIは間違いなく未来のテクノロジーであり、より広く利用可能になるにつれて、現在存在する社会への包容と人間の成長に対する障壁を取り除くでしょう。したがって、AIを最大限に活用するには、すべての人にアクセスできるようにする必要があります。AIは人々と組織にもっと力を与えるので、民主化する必要があることは間違いありません。AI主導の世界が安定した状態を保つためには、人間の民主主義と同様に、チェックアンドバランスシステムが必要です。
著者：Sonu Kumar Sah