人工知能の民主化

民主化人工知能コンピューター教育や技術的な知識がほとんどない一般の人々に AI テクノロジーを提供します。

この民主化運動は多くの利益をもたらします。これにより、コンピュータの専門家でなくても、多くの一般人が意思決定の向上や自動化などの人工知能の多くの機能を体験し、活用できるようになります。

個人や組織は、市場で AI を民主化する、または民主化された AI を活用するためのさまざまな方法を発見しています。そして、この投稿はそれがどのように起こっているかを明らかにします。

AIの民主化とは何ですか?

AI の民主化とは、専門の専門家だけでなく、より幅広い人々が人工知能にアクセスできるようにするプロセスを指します。近年、人工知能に関連する従来の障壁を打ち破る大きな進歩が見られ、より多くの個人や組織が多数の AI テクノロジーにアクセスできるようになりました。

AIの民主化には、高度な技術的専門知識を必要としないユーザーフレンドリーなツール、教育リソース、プラットフォームの提供が含まれます。オープンソースの TensorFlow や PyTorch などの取り組みも、共同開発や知識の共有を通じて非常に役立っています。

さらに、ローコードおよびノーコードソリューションにより、さまざまな背景を持つあらゆるタイプの個人が、コンピュータやプログラミングの確かなスキルがなくても AI アプリケーションを設計および実装できるようになりました。

AI の民主化プロセスには複数の目標と方法が含まれており、それらが矛盾する場合もあります。さらに、他の課題もあります。ただし、AI 民主化の利点はこれらの課題を上回ります。

AI 民主化のメリット

AI の民主化がなぜ必要なのかをより深く理解するために、その主な利点のいくつかを以下に示します。

イノベーションの増加: 人工知能が一般の人々にとってよりアクセスしやすくなるにつれて、より幅広い人々が新しいアイデアやソリューションを開発するための扉が開かれます。 AI の使用はもはや大企業や研究者に限定されないため、民主化によってより幅広い個人や組織が AI 開発に参加し、貢献できるようになります。そして、このような視点の多様性がイノベーションを促進し、さまざまな業界にわたる新しいソリューションの開発につながります。
改善されました生産性＆創造性： AI により、反復的なタスクの自動化が容易になり、貴重な時間を人々がより高いレベルの作業に集中できるようになります。もちろん、より高いレベルの仕事に集中できるようになれば、何をするにしても生産性と効率の向上につながります。 AI ツールの民主化により、個人が芸術表現のためのさまざまな創造的なアプリケーションを探索できるようになり、それによってアート、音楽、デザインなどの分野でのさらなる革新に貢献します。
より良い意思決定と問題解決: AI は、膨大な量のデータを迅速に分析し、ほとんどの人間のアナリストをはるかに超えて、より適切な意思決定をもたらす洞察を提供します。このような機能は、ビジネス、政府、個人生活を含むあらゆる規模の組織において、より多くの情報に基づいた選択を可能にします。民主化された AI により、複雑なデータセットからの洞察の提供が容易になり、さまざまな分野のユーザーがその技術を応用して、特定の業務分野における特定の問題に対処できるようになります。
アクセシビリティの向上： AI の民主化により、一般の人々がよりアクセスしやすくなるだけでなく、障害のある人々も AI のツールやリソースにさらにアクセスしやすくなります。これにより、誰もが AI ツールを活用できるようになり、より包括的な環境が促進されます。
経済成長： AI の民主化は、新たな雇用機会やビジネスを創出することで経済成長を促進することができます。これは、より多くの中小企業 (SME) が人工知能の力を活用して業務を改善し、大企業と競争し、それによって経済成長を促進できるために起こります。
費用対効果の高いソリューション: AI の民主化により、オープンソースフレームワークとローコード/ノーコードツールを通じて参入障壁が低くなります。これにより、リソースが限られている組織でも、インフラストラクチャの先行コストに大幅な投資をすることなく AI ソリューションを開発および実装できるようになります。
非技術者ユーザーの権限付与: ローコードおよびノーコードのAIプラットフォームは、非技術系ユーザーが、これまでは不可能だった高度な技術アプリケーションの作成、展開、管理を行えるようにしています。そのため、マーケティングからファイナンス医療従事者は、コンピューターサイエンスの明確なトレーニングを受けなくても AI の恩恵を受けています。

AI の民主化はどのように進んでいるのか

AI の民主化は、それぞれの方法で人工知能をよりアクセスしやすく、ユーザーフレンドリーで、包括的なものにすることを目的としたさまざまなエキサイティングなメカニズムを通じて展開されています。 AI の民主化が進む主な方法をいくつか紹介します。

ローコード & ノーコードソリューション: ローコードツールとノーコードツールは、ユーザーがテンプレート、ドラッグアンドドロップ機能、ビジュアルワークフローを使用してあらゆる種類のアプリケーションを作成できる使いやすいプラットフォームです。ローコードツールでは、ユーザーが各レベルで一部のコードをカスタマイズする必要があるため、ある程度の技術的理解が必要ですが、ノーコードソリューションはユーザーからのコード入力なしで完全に機能します。ローコードおよびノーコード AI プラットフォームは、技術者以外のユーザーの迅速な開発とイノベーションに役立ちます。
スタートアップ: スタートアップが古い問題に対する新しい解決策を生み出すために革新するため、スタートアップのエコシステムは AI の民主化にも関与しています。これにより競争が生まれ、ユーザーにとってより良い製品が提供されるより良い市場が生まれます。
クラウドベースのAIサービス：クラウドサービスプロバイダーのような AWS, Googleクラウド, Azure 人工知能に参入したい企業にとって競争の場を平等にしました。最近では、AI システムを実行するために巨額の先行投資を必要とする高価なハードウェアやインフラストラクチャは必要ありません。さまざまなエンタープライズグレードの AI サービスに簡単にサインアップでき、実際に使用したリソースの料金のみお支払いいただけます。
教育・研修への取り組み: 人工知能に関する情報が入手できるようになったことも、人工知能の民主化に役立ちます。 AI に関する多数の記事や書籍から、さまざまなコースやトレーニングブートキャンプを提供するオンラインプラットフォーム、オンラインフォーラムや役立つさまざまなコミュニティまで、AI を学習したり AI を使って作業したいと考えている個人には十分なサポートが用意されています。
オープンソースとコラボレーション：オープンソースコミュニティも AI の民主化に大きく貢献しています。たとえば、PyTorch や TensorFlow などの人気の AI ツールはすべてオープンソースプロジェクトです。
自動機械学習: Kaggle や Huggin Face などのプラットフォームを使用すると、誰でも簡単に数回クリックするだけで機械学習モデルをすばやく作成できます。

課題

AI の民主化は数多くの刺激的な利点をもたらしますが、同時に対処すべき課題も生み出します。これらの重要な課題には次のようなものがあります。

依存性とスキルの希薄化：仕事を遂行するために人工知能に依存する人が増えるにつれ、さまざまな業界で純粋に人間のスキルセットが徐々に低下する危険性があります。
データプライバシーの問題: 人工知能は多くの場合、膨大な量のデータを扱うため、プライバシーとセキュリティ非技術者ユーザーへのデータ提供は依然として課題です。そのため、データのアクセシビリティと保護のバランスをとることが、AI の責任ある民主化には不可欠です。
誤報: 人間の AI システムへの依存は、偏ったトレーニング、汚染されたデータ、その他のモデルのハッキングなど、さまざまな形で発生する可能性のある誤った情報によって常に脅かされています。
Auto-ML システムの危険性: Kaggle や Huggin Face のようなプラットフォームにより、誰でも簡単に AI モデルを構築できるようになりました。しかし、技術的な訓練を受けていないユーザーがこのような複雑なシステムを構築し、何か問題が発生した場合の予期せぬ状況とその結果については疑問が残ります。

会社を変革する方法

企業内での AI の民主化とは、データサイエンティストやエンジニアだけでなく、より幅広い従業員が人工知能を利用しやすくすることです。

AI 民主化の原則を採用して会社やチームを変革したいと考えている場合は、その過程で役立ついくつかのガイドラインを以下に示します。

認識と理解を生み出す: まずは、AI の可能性とその多くのメリットについて社内の意識を高めることから始めましょう。従業員がビジネスや職種における人工知能の基本と可能性を理解できるように、教育リソース、セミナー、オンラインコース、またはその他のトレーニング方法を提供することを検討してください。
部門横断的なチームを確立する: マーケティング、営業、財務、運営など、さまざまな部門の個人を含むチームを作成します。このように多様なチームを持つことで、さまざまな視点が明らかになり、AI ソリューションが社内のさまざまな部門の目標と確実に一致するようになります。
ユースケースとビジネス上の問題を特定する: チームは協力して、AI が企業に付加価値をもたらすビジネス上の問題やユースケースを特定する必要があります。このコラボレーションにより、AI への取り組みが実践的であり、企業の戦略目標と一致することが保証されます。
ユーザーフレンドリーなツールを実装します。 広範な技術的専門知識を必要としない、ユーザーフレンドリーな AI ツールまたはプラットフォームを使用して AI イニシアチブを実装するようにしてください。たとえば、ローコードソリューションやノーコードソリューションを使用すると、さまざまな技術的背景を持つ従業員が AI テクノロジーを簡単に操作して活用できるようになります。
実験とプロトタイピングを奨励します。 チームメンバーに特定のタスクやプロジェクト向けの AI ソリューションのプロトタイプを作成するよう奨励し、社内で実験の文化を育むように努めてください。会社のシステムを破壊することを恐れることなく、誰でもソリューションを作成およびテストできるサンドボックス環境を提供できます。
AI を既存のワークフローに統合します。 スタンドアロンの AI アプリケーションを作成するのではなく、AI ソリューションを既存のワークフローの不可欠な部分にすることをお勧めします。この方法でソリューションを統合すると、従業員はほとんど、またはまったく摩擦なく、AI ツールを日常の業務に簡単に導入できるようになります。
効果を測定、反復、改善し、伝達する: AIイニシアチブの影響を測定するための主要業績評価指標（KPI）を確立します。次に、従業員からのフィードバックを収集し、改善を繰り返します。AI民主化を通じて達成された成功とメリットを定期的に伝えます。プロジェクト、それがあなたの会社にもたらす価値も含めて。
知識共有文化を育む: オンラインプラットフォーム、フォーラム、社内ニュースレター、または定期的な会議を通じて、従業員に AI 関連の経験、成功、課題を共有してもらうように努めてください。