AIの民主化：人工知能で大衆をエンパワーメント

AIの民主化：人工知能で大衆をエンパワーメント

専門的なAIスキルを持たない個人を含む、より大規模なユーザー集団への人工知能研究の普及は、「AIの民主化」として知られています。IBM、Amazon、Facebook、Microsoft、Googleなどの人工知能に多額の投資を行っている大企業は、その進歩と普及を推進する傾向にあります。

AIの作成には、従来、専門的な知識や処理能力などの時間、費用、リソースのかなりの投資が必要でした。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イス、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の親しみやすいツールとリソースを提供することにより、作成を容易にすることを意味します。これらのサポートの存在により、専門的な知識を持たない社内開発者は、独自の機械学習アプリケーションやその他のAIテクノロジーを生成できます。

人工知能 – 次のデジタルフロンティア

世界中の文化と社会のあらゆる側面に影響を与えている人工知能は、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と予想されています。過去数十年で、人工知能の分野で多大な発展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、21％のCAGRで拡大しています。私たちの文明を変える可能性を秘めた人工知能は、今日、革命的なテクノロジーであり、未来への一歩と見なされています。

AIの民主化のメリット

• 参入障壁の引き下げ：個人や組織の参入障壁は、AIの民主化を通じて引き下げられます。誰でも、公開されている技術とデータを使用して、クラウドインフラストラクチャでAIモデルのテストと構築を開始できます。AIを使用できる企業とユーザーが増えるほど、より多くのメリットがあります。
• 全体的なビジネスのアップグレード/改善：AIの民主化は、ビジネスとテクノロジーをさらに近づけることにより、両者の間に強力なつながりを生み出します。ほとんどの人がAIはテクノロジーのみに関するものだと考えていますが、AIの民主化はビジネス成果により関係しています。
• 社会の変化：AIの理解と使用が増えるにつれて、医療、法執行、気候変動などの地球規模の課題などの社会問題はすべて改善されます。
• 自動化の強化：Gartnerの予測によると、AIへのアクセスが容易になるにつれて、ほとんどのツールが自動化され、より高度な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ソリューションの実装における課題

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所有しており、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、ごく少数の企業だけが、主要な業務にAIを活用しています。MMC Venturesの調査によると、調査対象となったヨーロッパの2830のスタートアップのうち、価値提供の一環としてAIを活用していたのはわずか60％でした。また、スタートアップ企業と既存の企業もカウントされていたとしたら、この数ははるかに少なくなっていたでしょう。意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、幅広い複雑なスキルが必要になるためです。

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AI民主化に向けた取り組み

1400年代の印刷機の発明は、事実上すべての人が情報に簡単にアクセスできるようになった、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、その結果を高く評価しています。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）の非エリート化を行い、誰もが利用できるようにするための、野心的で包括的な計画を立てています。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、どのデバイスでも、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、現存する中で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、誰もがその能力を利用してAIの困難に対処できるようにします。

• Project FAIR-Forward：ドイツ連邦経済協力開発省は、ドイツで「FAIR-Forward-万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は社会的包容性と人間の成長に対する障壁を取り除くことで、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は世界のデジタル革命を加速させ、持続可能な開発目標の達成を加速させるゲームチェンジングテクノロジーに発展する可能性があると述べています。

• 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、誰もがAIを利用できるようにするための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の学生に力を与え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。

人材はAIのスケーリングにおける最大の障害です

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している企業が人材不足を経験しているのは、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まっています。
• 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は、プロジェクトの準備ができていません。

人材の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を民主化するための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システムの結果を理解し、AIシステムと効果的に対話するのに役立つ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書くことなく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）：フィーチャーエンジニアリング、フィーチャー選択、アルゴリズム選択、ハイパーパラメータ最適化など、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、企業で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専門家だけの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、知性レベルを持つ人々が簡単に使用できます。誰もがAIトレーニング、AIテクノロジー、AIデータにオープンにアクセスでき、小規模農家でさえAIを搭載したアプリを使用して多数の作物の病気をリアルタイムで検出する世界を想像してみてください。AIの民主化のために予想されているのは、この仮説的なシナリオです。したがって、少数のテクノロジー巨人がAIを制御およびアクセスできないように、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、自社と顧客の両方にとって、全体的に大きな成果を上げる必要があります。

結論として、AIは間違いなく未来のテクノロジーであり、より広く利用できるようになるにつれて、現在存在する社会的包容性と人間の成長に対するあらゆる障壁を排除します。したがって、AIを最大限に活用するには、誰もがアクセスできるようにする必要があります。AIは人々と組織に力を与えるので、AIを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維持するためには、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