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への人工知能研究の普及は、「AI民主化。」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、その進歩と普及を促進する傾向を牽引しています。
AIの創出には、これまで専門知識や処理能力といった時間、費用、リソースへの多大な投資が必要でした。AI民主化は、既製のアルゴリズム、わかりやすい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、使いやすいツールとリソースを提供することで、創出を容易にすることを含みます。これらのサポートの存在により、専門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
世界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ことが期待されています。過去数十年間、人工知能の分野では、大きな進歩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764.4億ドル増加し、21%のCAGRで拡大すると予測されています。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民主化の利点
- 参入障壁の低下:人々と組織の参入障壁は、以下を通じて低下します。AI民主化。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上でAIモデルのテストと構築を開始できます。AIを利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得られます。
- 全体的なビジネスのアップグレード/改善:AI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で、両者の強力なつながりを生み出します。ほとんどの人はAIは単なるテクノロジーに関するものだと考えていますが、AIの民主化は、よりビジネスの成果に関するものです。
- 社会の変化: AIの理解と利用が深まるにつれて、医療、法執行機関、気候変動などの世界的な課題など、社会問題がすべて改善されます。
- 自動化の増加: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ソリューションの実装に関する課題
Google、Microsoft、Amazon、Facebookなど、世界で最も強力な企業は、膨大な量のデータを保有しており、AIを活用してそれを分析することに長けています。しかし、AIを主要な業務に利用している企業はごくわずかです。MMC Venturesの調査によると、調査対象となったヨーロッパの2830社のスタートアップのうち、AIを自社の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、スタートアップと既存の企業もカウントされていれば、この数はさらに低くなったでしょう。これは予想外のことのように思えますが、現実です。これは、AIソリューションを実行するために、さまざまな複雑な能力が必要になるためです。
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AI民主化のためのイニシアチブ
1400年代の印刷機の発明は、ほぼすべての人に情報への容易なアクセスを可能にし、民主化への第一歩でした。誰もが、そこから生まれ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技術を利用し、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企業によって主要な目標として採用されています。
- MicrosoftのAI民主化戦略:Microsoftは、人工知能（AI）を脱エリート化し、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、以下の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:
- 人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するためにAIを使用します。
- 私たちが日常的に使用するすべてのプログラムに、いつでも、どのデバイスでもインテリジェンスを組み込む。
- 自社製品に含まれる認知機能を、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する。
- 現存する中で最も強力なコンピューターであるAIスーパーコンピューターを構築し、地球上のすべての人々がクラウド経由でアクセスできるようにして、その力をすべての人々が利用し、AIの課題に対処できるようにする。
- FAIR-Forwardプロジェクト:ドイツ連邦経済協力開発省は、ドイツで「FAIR-Forward – すべての人々のための人工知能」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、すべてのユーザーへのAIテクノロジーへのアクセス、ローカライズされたトレーニングデータ、オープンな学術資料を提供し、世界規模でよりオープンで包括的で持続可能なAIへの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が社会的包摂と人間の成長への障害を取り除くことで、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が世界的な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、ゲームチェンジャーとな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、インテリジェントアプリの作成を支援するオープンソース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をすべての人に利用可能にするための取り組みを推進しています。H20.aiは、AIへの容易なアクセスを確保することで、AIの学生をエンパワー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ています。
人材はAIのスケーリングにおける最大の障害です
以下の要因により、オープンソース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は、人材不足を経験します:
- 転移学習を可能にする能力があるため、TensorFlow、Scikit-learn、Kerasなどのオープンソース機械学習フレームワークの需要が高くなっています。
- ドメイン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人材は、プロジェクトの準備が不十分です。
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がデータにアクセスできるようにすることが、AIを民主化するための最初のステップです。これにより、彼らはデータ構造に慣れ、データを評価し、分析できるようになります。
- 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の一般的な理解を得て、AIシステムの結果を理解し、それらと効果的に対話することを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書かなくても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方式で、事前に構築されたコンポーネントとビルディングブロック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。
- 自動化された機械学習（AutoML）:特徴量エンジニアリング、特徴量選択、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専門家の独占物ではなくなりました。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にとって使いやすくなっています。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を活用したアプリを使用して、リアルタイムで多数の作物の病気を検出できる世界を想像してください。AIの民主化によって予想されるのは、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大手企業がAIを制御およびアクセスするのを防ぐために、今すぐ行動することが重要です。代わりに、すべての企業は、自社と顧客の両方のために、全面的な大きな成果を達成する必要があります。
結論として、AIは紛れも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、現在存在する社会包摂と人間の成長に対するあらゆる障壁を排除するでしょう。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可能にする必要があります。AIが人々と組織にさらなる力を与えるため、AIを民主化する必要があることは疑いの余地がありません。AI主導の世界が安定したままであることを確実にするには、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