人工知能関連技術は将来性を示しているが、世界中の AI ハブに集中していると経済学者グループが報告した。
経済学者らは、米国企業約2018万社の代表サンプルとして、474,000万6社を対象とした5,000年の調査からの政府データを調査した。 その結果、当時これらの AI テクノロジーを使用していた企業は 18% 未満であったことがわかりました。 しかし、従業員 XNUMX 人を超える大企業の多くはそうしており、雇用を考慮すると、平均導入率は XNUMX パーセントを超えていました。
それ以来、AI の導入は大幅に増加しているようですが、業界の誇大広告と法的抵抗のペースが遅いことを考慮すると、これはまったく驚くべきことではありません。 最近のマッキンゼー 研究 調査回答者の 79% が仕事の内外で生成 AI にある程度触れたことがあると答え、22% がそのテクノロジーを定期的に使用していると答えていることが明らかになりました。
この論文の主な焦点は、誰が AI テクノロジーを採用しているのか、またどのテクノロジーが採用されているのかを文書化することです。 その目的は、そうすることによる収益への影響を検討することではありません。 しかし論文では、AIの導入と収益の増加との間に関連性があることを認めている。 そして、その関連性は、AI の予測される経済的利益の配分に対する精査を招いています。
「全国的なAI利用の広がりはまだ初期段階にあるが、地域や都市間で『AI格差』が生じる可能性が懸念を集めている」と著者らは論文で述べている。 「新興企業の中で初期の AI 利用がどこにあったかを調査すると、かなり集中していることがわかりました。」
In 紙 国家経済研究局経由で配布、著者 Kristina McElheran (トロント スカボロー大学)、J. Frank Li (ブリティッシュ コロンビア大学)、Erik Brynjolfsson (スタンフォード デジタル エコノミー研究所)、Zachary Kroff (米国国勢調査局経済研究センター) 、Emin Dinlersoz (米国国勢調査局)、Lucia Foster (米国国勢調査局)、Nikolas Zolas (米国国勢調査局) は、米国における AI 経済のスナップショットを分析しました。
ここでの AI は、自動運転車、機械学習、マシンビジョン、自然言語処理、音声認識という XNUMX つの特定のテクノロジーを指します。
ナッシュビル、誰が知っていたでしょうか？
調査当時の AI の利用はカリフォルニアのシリコンバレーとサンフランシスコのベイエリアが中心でしたが、ナッシュビル、サンアントニオ、ラスベガス、ニューオーリンズ、サンディエゴ、タンパ、リバーサイド、ルイビル、コロンバスでも注目されました。 、オースティン、アトランタ。
カナダのトロント大学スカボロー校の戦略管理助教授クリスティーナ・マケルヘラン氏はこう語った。 登録 経済活動が集中するのはよくあることです。
「これは、企業と労働者が互いに近くにいると、アイデアや知識がより容易に流れることができるため、特に新しいテクノロジーの進歩には素晴らしいことです」とマケルヘラン氏は述べた。
専門家と熟練労働者が集中することで、より速いペースでテクノロジーが発展し、時間の経過とともに知識とスキルが普及する傾向があると彼女は説明しました。
「特定の地域が定期的かつ体系的に取り残されると、こうした『集積効果』のマイナス面が生じます。 あるいは、ある分野が一連の活動に非常に専門化すると、そのシステムにショックが発生すると、事態は急速に困難になる可能性があります」とマケルヘラン氏は述べた。
「私はミシガン州で育ち、国内の自動車製造が急激に衰退したときに自動車集約型経済に何が起こったかをこの目で見てきました。 そこから戻るのは難しいかもしれません。 とはいえ、デトロイトは現在かなりの復興を遂げており、長期的な将来がどうなるかを確実に言うのは難しいことの証拠です。」
マケルヘラン氏は、彼女と同僚は政策や投資に関する勧告をしようとしていたわけではないと述べた。 むしろ、彼らの目標は、政策を策定し資金を誘導するための前提条件となる、AI 導入の軌道を描くためのベースラインを確立することでした。
「私が確信している唯一のことは、技術導入に関する長年にわたる研究に基づいているのですが、技術革新、この場合は『AIができること』はパズルのXNUMXピースにすぎないということです」と彼女は語った。 。
「もう XNUMX つの重要な部分は、これらの新しいツールを実際に機能させる方法を理解するために必要なすべての問題、失敗、実験に取り組むことです」とマケルヘラン氏は詳しく説明しました。
「プロセス、職務内容、バリューチェーンのつながり、スキルにおけるこの革新は、物事が非常に難しく、そして非常に興味深いところです。 いくつかの困難な問題を見つけてそれを解決することは、企業や社会が大きな成果を達成する方法です。 この種のイノベーションを促進すること（リスクとリスクを軽減する方法を学ぶことも含む）は、ほぼ確実に利益をもたらす賭けです。」
未来ってすごいよね？
マケルヘラン氏は、AI の導入と並行して、彼女と同僚が高レベルのプロセス革新を発見したことを観察しました。
「これは技術革新の歴史を考えると理にかなっています」と彼女は言う。 「また、これらのアプリケーションがどれだけの数で実行されるのかまだ理解できていないことも思い出させます。 私たちが持っているものに目を向け、そこからすべての人間を自動化することを考え、パニックに陥るのは簡単です。 むしろ、これらの発見により、将来的には本当に革新的な可能性があり、そのうちのいくつかは驚くべきものになるだろうと楽観的になりました。」
彼女はまた、AI 導入におけるビジネスのリーダーシップの重要性に関する別の発見も指摘しました。
「私たちは比較的大規模な若い企業（75,000社以上）のサンプルを詳細に調査したところ、新しいアイデアを世に送り出し、コミュニティに還元するという創業者の意欲とAIの使用が高い相関関係にあることがわかりました」と彼女は述べた。
「この調査が提供する新たな洞察は、高成長の革新的な新興企業が変化の速度と方向性に圧力をかけているということです。私たちは何も約束できませんが、これは最終的には非常に前向きになる可能性がある方法で破壊的かつダイナミックに聞こえます。」 」 ®
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/10/24/ai_adoption_distribution/
