AIの台頭について考えるとき、私は読み書き能力の向上を思い出します。
数百年前、社会の多くの人は、誰もが読み書きできる必要はないかもしれないと考えていました。
当時は、多くの人が祝祭に参加したり羊を飼っていたので、書面でのコミュニケーションの必要性が少なかったのかもしれません。大祭司、巫女、修道士が聖典を読めれば十分で、残りの私たちも十分でした。寺院や教会、あるいは聖なる建物に行って、座って大祭司や巫女が私たちに朗読するのを聞くだけでもいいのです。
幸いなことに、その後、多くの人が読み書きできれば、より豊かな社会を構築できることが判明しました。
現在、AI は大祭司や巫女の手の中にあります。
これらは高度なスキルを持つ AI エンジニアであり、その多くは大手テクノロジー企業で働いています。
そして、ほとんどの人は、自分のために構築した AI にしかアクセスできません。
みんなで未来を描くことができれば、もっと豊かな社会が築けると思います。
しかし、なぜ AI は大手テクノロジー企業に集中しているのでしょうか?
なぜなら、これらの AI プロジェクトの多くは構築に多額の費用がかかるからです。
AI システムの構築には数十人の高度なスキルを持つエンジニアが必要になる場合があり、AI システムの構築には数百万ドルまたは数千万ドルの費用がかかる場合があります。
そして、大手テクノロジー企業、特に数億人、さらには数十億人のユーザーを抱える企業は、これらの投資を成功させることに他の誰よりも優れています。なぜなら、彼らにとっては、次のような万能の AI システムが必要だからです。 Web 検索を改善したり、オンライン ショッピングでより良い製品を推奨したりする機能を、この非常に多数のユーザーに適用して巨額の収益を生み出すことができます。
しかし、テクノロジーやインターネットの分野を離れて他の場所に行くと、この AI のレシピは機能しません。そこでは、1 億人に適用されるプロジェクトや同等の経済効果をもたらすプロジェクトがほとんど存在しません。
例を説明しましょう。
週末の多くは、自宅から車で数分のところにある地元のピザ店まで行き、ピザ店を経営する紳士からハワイアンピザを買います。
そして、彼のピザは最高ですが、いつも冷たいピザがたくさん置いてあり、毎週末、いくつかの異なるフレーバーのピザが在庫切れになります。
しかし、彼が店を運営しているのを見ると、私は興奮します。なぜなら、彼はピザを販売することでデータを生成しており、このデータは AI にアクセスできれば活用できるからです。
AI システムは、適切なデータにアクセスできればパターンを見つけるのが得意であり、金曜日の夜に地中海ピザが非常によく売れるかどうかを AI システムが見つけられるかもしれません。
もしかしたら、金曜の午後にもっと頑張ろうという提案ができるかもしれない。
さて、あなたは私にこう言うかもしれません、おい、アンドリュー、ここは小さなピザ店だけど、何が大変なんだ？
そして私は、このピザ店のオーナーである紳士に、年間数千ドルの収益向上に役立つ何かを提案してみませんか。それは彼にとって大きな買い物になるでしょう。
AI には大規模なデータセットが必要であるという誇大宣伝があることは承知していますが、より多くのデータを持つことは確かに役立ちます。
しかし誇大宣伝とは裏腹に、AI は 1 軒のピザ店で生成されたデータなど、少量のデータでも問題なく機能することがよくあります。
したがって、本当の問題は、ピザ店からの十分なデータがないことではありません。
本当の問題は、この小さなピザ店では、AI チームを雇用するコストに見合った十分な顧客を決して提供できないことです。
米国には約 50 万軒の独立系レストランがあり、これらのレストランを合わせると数千万人の顧客にサービスを提供していることは知っていますが、どのレストランも異なり、メニューも顧客も異なり、売上の記録方法も異なります。すべてに対応できる万能の AI は存在しないということです。
中小企業、特に地元企業が AI を活用できるようになったらどうなるでしょうか?
T シャツを製造・販売する会社がどのようなものかを見てみましょう。
T シャツ会社で働く会計士が AI を需要予測に活用できれば、たとえば、ソーシャル メディアでのトレンドを調べて、売上を伸ばすために T シャツにどのような面白いミームをプリントするかを考え出すことができればいいのにと思います。
あるいは、商品の配置に関して、なぜ店舗のマネージャーが店内の様子を写真に撮って AI に見せ、売り上げを向上させるために商品を配置する場所を AI に推奨させることができないのでしょうか?
サプライチェーン。
AI は購入者に、今布地に 1 ヤードあたり 20 ドルを支払うべきか、それとも他でもっと安く見つかるかもしれないので探し続けるべきかを推奨できますか?
あるいは品質管理とか。
品質検査官は AI を使用して、T シャツの製造に使用される生地の写真を自動的にスキャンし、生地に破れや変色がないかどうかを確認できる必要があります。
現在、大手テクノロジー企業は日常的に AI を使用してこのような問題を解決し、大きな効果をあげています。
しかし、典型的な T シャツ会社、典型的な自動車整備士、小売店、学校、地元の農場では、現在これらのアプリケーションに AI を使用することはまったくありません。
各 T シャツ メーカーは他のすべての T シャツ メーカーとは十分に異なるため、すべての T シャツ メーカーに適用できる万能の AI は存在しません。
そして実際、インターネットやテクノロジー分野の外に出ると、他の業界では、製薬会社、自動車メーカー、病院などの大企業でさえもこの問題に苦しんでいます。
これがAIのロングテール問題です。
現在および潜在的な AI プロジェクトをすべて取得し、値の降順に並べ替えてプロットすると、次のようなグラフが得られます。
おそらく、最も価値のある AI システムは、インターネット上で人々にどのような広告を表示するかを決定するシステムでしょう。
おそらく 2 番目に価値のあるのは Web 検索エンジンでしょう。
おそらく 3 番目に価値があるのは、オンライン ショッピングの製品推奨システムです。
しかし、この曲線の右側に行くと、T シャツの製品配置、T シャツの需要予測、ピッツェリアの需要予測などのプロジェクトが表示されます。
そして、これらはそれぞれ独自のプロジェクトであり、カスタム構築する必要があります。
T シャツの需要予測であっても、ソーシャル メディアでのトレンドのミームに依存する場合は、ピッツェリアの需要予測 (ピッツェリアの売上データに依存する場合) とは大きく異なるプロジェクトになります。
そのため、現在、この分布の末端には、誰も取り組んでいないものの、その合計価値が膨大な数百万のプロジェクトが存在します。
では、中小企業や個人が自分たちにとって重要な AI システムを構築できるようにするにはどうすればよいでしょうか?
過去数十年間のほとんどにおいて、AI システムを構築したい場合は、これを行う必要がありました。
何ページもコードを書かなければなりません。
そして、私はすべての人にコーディングを学んでもらいたいと思っていますが、実際、オンライン教育とオフライン教育はこれまで以上に多くの人がコーディングを学ぶのに役立っていますが、残念ながら誰もがそのようなことをする時間があるわけではありません。
しかし、より多くの人が参加できる AI システムを構築する新しい方法が出現しています。
石、タブレット、ノミよりもはるかに優れたテクノロジーであるペンと紙が、読み書き能力の普及に役立ったのと同じように、多くのコードを書くことを要求するものから、データの提供に集中することを要求するものに焦点を移す新しい AI 開発プラットフォームが出現しており、これは多くの人にとってはるかに簡単であることが判明しました。
現在、複数の企業がこのようなプラットフォームに取り組んでいます。
私のチームが構築してきた概念を使用して、いくつかの概念を説明しましょう。
AI による生地の欠陥の検出を望んでいる検査官の例を考えてみましょう。
検査官は生地の写真を撮って、このようなプラットフォームにアップロードすることができます。また、長方形を描いて生地の破れがどのように見えるかを AI に示すことができます。また、生地にどのような変色があるかを AI に示すこともできます。長方形を描くと生地が見えます。
したがって、これらの写真は、検査員が描いた緑とピンクの長方形とともに、破れや変色の見つけ方を AI に説明するために検査員が作成したデータです。
AI がこのデータを検査すると、涙の写真は十分に確認できたが、変色の写真はまだ十分ではないことがわかるかもしれません。
これは、若手検査員が破れを確実に見つける方法を学んだものの、変色についての判断をさらに磨く必要があるのと似ています。
そのため、検査官は過去に戻って変色の写真をさらに撮影し、AI に見せて理解を深めさせることができます。
AI に与えるデータを調整することで、AI がより賢くなるのを助けることができます。
したがって、このようなアクセス可能なプラットフォームを使用する検査官は、適切なカメラ設定を購入することで、数時間から数日で、使用されているすべての生地の欠陥、破れ、変色を検出するカスタム AI システムを構築できるようになります。工場全体でTシャツを作ります。
そしてもう一度、あなたはこう言うかもしれません、おい、アンドリュー、これは 1 つの工場です。
なぜこれが大問題なのでしょうか?
そして私はあなたに言いますが、これによって生活が楽になった警部にとって、これは大きな問題です。
そして同様に、この種のテクノロジーにより、パン屋が AI を使用して作っているケーキの品質をチェックしたり、有機農家が野菜の品質をチェックしたり、家具メーカーが木材の品質をチェックしたりできるようになります。彼らは使っています。
このようなプラットフォームがピザ屋のオーナー全員にとって簡単に使えるようになるまでには、おそらくさらに数年かかるでしょう。しかし、これらのプラットフォームの多くは登場しており、そのうちのいくつかはテクノロジーに精通した人にとって非常に使いやすいものになりつつあります。今日はちょっとしたトレーニングで。
しかし、これが意味するのは、前例の高い作品や他の人にとって適切な AI システムに依存するのではなく、すべての会計士、すべての店舗マネージャー、すべてのバイヤー、すべての品質検査官が独自の AI システムを構築できるようにできるということです。
AI は莫大な富を生み出しており、今後も莫大な富を生み出し続けるため、ピザ屋のオーナーや彼のような他の多くの中小企業経営者にもこのテクノロジーを活用してもらいたいと願っています。
そして、AI へのアクセスを民主化することによってのみ、この富を社会全体に広く行き渡らせることができます。
何百年も前には、読み書き能力の普及が与える影響を理解している人はほとんどいなかったと思います。
現在、AI へのアクセスの民主化がもたらす影響を理解している人はほとんどいないと思います。
AI システムの構築はほとんどの人にとって手の届かないものでしたが、必ずしもそうではありません。
これからの AI の時代では、誰もが自分で AI システムを構築できるようになり、それは非常にエキサイティングな未来になると思います。
どうもありがとうございます。
ありがとう。
ありがとう。
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