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21世紀のエンジニアになるには?

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工学を学んで21歳になるst-世紀のエンジニアは、多くの学生にとって最も望ましい仕事の XNUMX つです。

学生が教育とキャリア ライフで得るキャリアの範囲、知識、人格、すべては、エンジニアリングを学ぶ場合、お金と興味に値するものです。

ただし、すべての学生がエンジニアになるわけではありません。 多くのハードルや障壁が、多くの学生がエンジニアになることを妨げている可能性があります。 しかし、正しい道をたどれば、学生はエンジニアになるという夢のキャリアに到達することができます。

学士号だけでは不十分

工学の世界が進化し、進歩している間、工学のための教育とシラバスはまだ同じです。 

したがって、エンジニアリングの基本的な教育を受けていても、今は役に立ちません。 21 世紀の工学は、技術と理論の高度な知識とともに、強力な基本を備えている必要があります。 

したがって、今日は工学の学士号を取得するだけでは十分ではありません。 工学の評判が良く、より良い仕事の機会を得るには、教育を修士号以上にアップグレードすることが非常に重要です。 

テクノロジーを最新の状態に保つ

現代のエンジニアが持つべきもう XNUMX つの重要な要素は、最新のテクノロジーを常に最新の状態に保つことです。 

何年も前に工学コースに合格している間、毎日新しい技術が開発されています。

企業があなたを採用するとき、特定のテクノロジーについて知らないという言い訳は受け入れられません。 したがって、最新のテクノロジーに関する短期集中コースを随時受講し、最新の状態に保つことはあなたの責任です。 

のような良い大学もいくつかあります。 BMLマンジャル大学 人工知能、ロボット工学などの新しい時代の専門分野を B.テックプログラム

したがって、そのような大学で工学を専攻するか、キャリアで成功するのに役立つこれらの新時代のテクノロジーの認定を取得してください。 

コアナレッジ

キャリアの機会がないため、2 番目の個人の夢はエンジニアになることだった時期がありました。 

しかし、今日では、エンジニアリング分野だけでなく、エンジニアリング分野にも多くのキャリアの機会があります。 今日では、エンジニアリングの幅広い傘の下で多くの専門分野が開かれています。 

しかし、大学が工学コースに入学する前に候補者を厳密にチェックすることの XNUMX つは、科学や数学などのコア科目の知識です。 

ICTスキル

批判的および分析的思考:

科目とトピックの知識とは別に、候補者が分析的思考スキルを持っていることも重要です。 候補者は、状況を批判的に分析し、さまざまな方法で役立つ重要なポイントを考え出すことができる必要があります。 

問題解決と意思決定:

エンジニアの責任の XNUMX つは、問題を解決し、重要な決定を下すことです。 

したがって、エンジニアは、問題を解決して正しい決定を下すために逆分析を行うことに自信を持っている必要があります。 

クリエイティブで革新的:

エンジニアは、生活をスムーズにするためのさまざまな革新的なアイデアを考え出すためにそこにいます。 このように、エンジニアを志す志望者には創造性が生まれなければなりません。 

プロフェッショナルスキル

機能する学際的なチーム:

エンジニアは、チームを管理したり、チームで作業したりするスキルを持っている必要があります。 ほとんどの企業は、チーム内で団結するチームスピリットを持った候補者の採用を心待ちにしています。 また、彼らは、後にチームをリードできるリーダースキルを持った候補者も探しています。 

倫理的かつ専門的な責任:

倫理を持たずに達成された仕事は、長く続きます。 したがって、ほとんどの企業は、倫理的かつ専門的な責任を果たすことができる候補者を探しています。 

効果的なコミュニケーション:

時間通りにタスクを調整して完了するには、口頭や書面など、あらゆる形式での効果的なコミュニケーションが重要です。 したがって、現代のエンジニアは優れたコミュニケーション能力も備えている必要があります。 

公共政策:

エンジニアは、公共の利益のためだけにプロジェクトを設計するため、公共政策を知っている必要があります。 

非人間的な能力

生涯学習:

現代の工学は、現代的、社会的、環境的、経済的、そして地球規模のトピックについて生涯学習する必要があります。 

プロジェクト管理スキル:

プロジェクト責任者として参加する場合は、プロジェクトを上から下まで管理するスキルが必要です。 プロジェクト管理は、現代エンジニアリングの最も重要なスキルです。 

リーダーシップの原則:

従業員の周りを支配してタスクを遂行できる時代は終わりました。 タスクを達成したい場合は、優れたリーダーになり、チームワークを作り、結果を達成する必要があります。 

危機管理:

プロジェクトに取り組んでいるときは、リスクも見積もる必要があります。 今日では、リスクも大きい億万長者のプロジェクトが登場しています。 したがって、現代のエンジニアは、リスクを取り、それに応じてそれらを管理する信頼性も持っている必要があります。 

論争の解決:

設計を革新したり、問題を解決したりしているときに、チーム メンバーまたは外部ソースの間でいくつかの論争が発生する場合があります。 エンジニアは、そのような紛争を解決し、タスクを続行できる必要があります。 

テイクアウト

エンジニアリングは間違いなく魅力的なコースであり、学生は有利なエンジニアリングの仕事に就くことができます。 ただし、すべての教育課程や他の仕事と同様、エンジニアであることにも長所と短所があります。 しかし、適切な献身、知識、そして忍耐力があれば、21歳になるという目標を達成することができます。st・センチュリーエンジニア。 

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出典: https://www.aiiottalk.com/become-a-21st- Century-engineer/

人工知能

新しい時代におけるフィンテックイノベーションの重要性の高まり

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新しい時代におけるフィンテックイノベーションの重要性の高まり

フィンテックの台頭は、スマートシティが発展し繁栄するためのさまざまな機会を開きました。 その重要性は、社会的距離を隔てた、または非接触の取引を必要とするパンデミックの時代に実際に高まっています。

大手のグローバル決済ソリューションプロバイダーであるビザは最近、デジタル決済の役割が増加していることを示しました。 フィンテックの拡大する役割のおかげで、デジタル決済はさまざまなスマートシティセクターに参入することが期待されています。

伝えられるところによると、フィンテックのアプリケーションは輸送部門で役立つでしょう。 非接触型決済のさまざまな形で人々に届きます。 また、自転車やスクーターを駐車したり雇ったりするための支払いプロセスも簡単になります。

それ以上に、それがローン、送金、投資、会計および簿記、放送時間または資金調達に関するものであるかどうか。 スマートシティとビジネスは、今後、フィンテックに大きく依存するようになります。 

今後は、XNUMXつのスマートシティのフィンテックの状況について詳しく説明します。 XNUMXつすべては、全世界が注目する重要なフィンテックハブです。

ロンドン

スマートシティ文化において、ロンドンは世界の「フィンテックの首都」であるという評判があります。 市内のフィンテックジャイアントの数は1億ドル以上と評価されています。

しかし、パンデミックにより多くの企業が閉鎖されました。 同時に、デジタルおよび非接触への移行も促進しました。 企業は現在、顧客をサポートする新しい方法を採用しています。

この危機的状況にあっても、ロンドンは次世代のフィンテックリーダーを生み出す最重要の地位にあります。 これは、米国を拠点とするクラウドバンキングプロバイダーであるnCinoのEMEA地域の営業担当副社長であるEd Laneによるものです。 

COVID-19により、リモートでの作業が必要になっています。 したがって、金融機関やサービスプロバイダーにおけるさまざまなテクノロジーやソリューションへの投資は、「これまで以上に重要」です。 そしてレーンは、これにより彼の会社が開発したクラウドベースのバンキングソフトウェアの採用が増加したと主張しています。 

英国は最近、バウンスバックローンスキームとコロナウイルスビジネス中断ローンスキーム(CBILS)を導入しました。 これは、レーンの会社nCinoなどを支援しています。 彼らは中小企業がローン申請を効果的に処理できるように銀行オペレーティングシステムを提供しています。 

Fintechの企業は、COVID-19時代の破壊的なマインドセットにより、存続し、利益を活用しています。 2001年のdot.comのクラッシュと2008年の金融のクラッシュは、プロアクティブになるための原動力です。

革新的に、フィンテック企業はモバイルバンキング、オンラインマネー管理ツール、その他の個人向けソリューションの提供を開始しました。 今日、同じことが彼らがこのパンデミックの間に蔓延することを可能にしている。 さらに、 パートナーシップは重要な戦略であることが証明されています 専門家が言うように、不可能を達成することで。 

シンガポール

シンガポールはフィンテック業界における先駆的な動きを見せています。 Fintechは、「スマートファイナンシャルセンター」を備えた「スマートネーション」になるというシンガポールのビジョンの中核です。

夢を実現するために、都市国家は革新的な技術を使用することによって絶え間ない努力を示してきました。 これにより、新しい機会への道を開き、効率を高め、金融リスクの国家管理を改善することを意図しています。

2019年まで、シンガポールにはすでに600を超えるフィンテック企業が住んでいました。 これらの企業は同じ年の総資金の半分以上を集めました。 また、COVID-19の大流行の中で、シンガポール金融庁(MAS)はXNUMXつの主要なサポートパッケージを導入しました。

最初に8年2020月125日、金融セクターとフィンテックセクター向けに19億19万SドルのCOVID-XNUMXケアパッケージを発表しました。 このパッケージは、COVID-XNUMX健康危機からの課題と戦う際にセクターを支援することを目的としています。 これは、労働者のサポート、デジタル化の加速、運用準備と回復力の向上に役立ちます。 

第13に、2020年6月XNUMX日、MAS、シンガポールフィンテックアソシエーション(SFA)、およびAMTD財団がMAS-SFA-AMTDフィンテック連帯交付金を発表しました。 XNUMX万シンガポールドルの助成金は、シンガポールに拠点を置くフィンテック企業をサポートすることを提案しています。

具体的には、キャッシュフローの管理、新しい販売の創出、成長戦略の模索に重点を置いています。 個人レベルでは、多くの業界参加者がセクターをサポートするための独自のイニシアチブを立ち上げています。

香港

香港のフィンテックスタートアップセクターは、ブロックチェーンの役割を含む別の話を教えてくれます。 ブロックチェーンを拠点とする企業は、都市のスタートアップ部門を支配しています。

2019年、エンタープライズDLTと暗号資産の取引所は、香港のフィンテック業界で最も人気のあるセクターとしてランキングを獲得しました。 レポートは、金融サービスと財務局から来ています。 40年に市内に設立された57のフィンテック企業の2019%がブロックチェーンの新興企業であることが確認されました。

報告によると、新規企業の45%は大企業向けのアプリケーションの開発に集中しています。 これが、エンタープライズブロックチェーン会社が最も人気のあった理由です。 さらに27%は、デジタル通貨に関与する香港のブロックチェーン関連企業を占めています。  

ブロックチェーンベースのfintechスタートアップの数の増加は、中華人民共和国の特別行政区によるものです。 当局は、ブロックチェーン技術開発に向けた新しいポリシーを導入しました-それを優先事項にしました。

ブロックチェーンは、いくつかの理由により香港で繁栄しています。 市はブロックチェーン関連ビジネスのための明確な規制ガイドラインを定めました。 多くの人がQMASプログラムのメリットを活用しています。 これにより、応募者は就職前に地域に定住することができます。 これは、いくつかのブロックチェーンの専門家が香港に移動することを非常に奨励しています。

市政府はまた、フィンテックの足跡を正しい方向に拡大するためにパートナーシップを組んでいます。 たとえば、2019年XNUMX月、政府はタイの当局と協力して中央銀行デジタル通貨(CBDC)の開発を調査しました。 ブロックチェーンは有望な技術です フィンテック業界向け。 迅速かつ安全で費用効果の高いトランザクション関連サービスをサポートします。

さらに重要なことは、他の従来のテクノロジーでは実現できなかった透明性を提供することです。 暗号化された分散型台帳の使用に感謝します。 これらは、取引銀行などの仲介者を必要とせずに、取引のリアルタイム検証を可能にします。

Fintechイノベーションがスマートシティの開発にとって重要なのはなぜですか?

フィンテックがスマートシティでビジネスと成長の機会を後押し

現在スマートシティとなっている先進都市は、開発にフィンテックを使用しています。 それにより、彼らはまた、他の人々が従う道を先導しています。 多くの専門家は、フィンテックのイノベーションがどの都市にとっても「スマートシティ」になるための必須条件であることを認めています。

それは容易な国内および国際的なビジネスを可能にします。 居住者にとっては、非接触で経済的、持続可能で効率的な支払い関連業務を促進することにより、生活をより便利にします。 

スマートシティ開発とフィンテックイノベーションに共通する重要な側面のXNUMXつは、官僚主義を削減するという彼らの決意です。 迅速かつ安価な国際送迎を実現することに成功した都市は、市民が世界市場へのより大きなアクセスを可能にするでしょう。 これは、KPMGのHans W. Winterhoffが彼の記事のXNUMXつで述べたとおりです。

さらに、過去のフィンテックのイノベーションが成功を収めています。 一部のフィンテックアプリケーションでは、時間が経つにつれて不必要に複雑になる手順が簡略化されています。 従来の銀行サービスは、最も大きな例のXNUMXつです。 

革新的なフィンテックサービスは、オンラインショッピングと簡単な国際送金の扉を開きました。 Fintechは同じ製品またはサービスを消費者に提供することができます。 しかし、それはより少ない時間で、より少ないステップで、より手頃な料金で行われています。

さらに、透明性は、消費者がフィンテックサービスを信頼できるようにするもうXNUMXつの重要な要素です。 フィンテックの現在の可能性を考えると、これはスマートシティ開発の成功の重要な柱のXNUMXつであると言えます。 結果はこのパンデミックの時代にすでにここにあります。

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出典:https://www.fintechnews.org/the-rising-importance-of-fintech-innovation-in-the-new-age-2/

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Waabiの発売は自動運転車業界にとって何を意味するのか

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でエンタープライズデータテクノロジーと戦略を向上させます 変換2021.


に最適な時期ではありません 自動運転車のスタートアップ. 昨年、大規模なテクノロジー企業が、現金や配車会社が不足していたスタートアップを買収しました。 シャッター費用のかかる自動運転車プロジェクト すぐに本番環境に対応できるようになる見込みはありません。

しかし、この不況の真っ只中に、トロントを拠点とする自動運転車のスタートアップであるWaabiは、Khosla Venturesが主導するシリーズAの資金調達ラウンドで、Uberの追加参加により、83.5万ドルという非常識な金額でステルス状態から抜け出しました。 、8VC、Radical Ventures、OMERS Ventures、BDC、およびAuroraInnovation。 同社の財政支援者には、 ジェフリーヒントン、Fei-Fei Li、Peter Abbeel、Sanja Fidlerは、学界と応用AIコミュニティに多大な影響を与えた人工知能科学者です。

Waabiがそのようなサポートを受ける資格がある理由は何ですか? 会社によると プレスリリース、Waabiは、自動運転車の研究という「規模」の課題を解決し、「商業的に実行可能な自動運転技術を社会にもたらす」ことを目指しています。 これらは自動運転車業界のXNUMXつの重要な課題であり、リリースで何度も言及されています。

Waabiが「次世代の自動運転技術」と表現していることは、まだ時の試練に合格していません。 しかし、その実行計画は、自動運転車業界がどの方向に向かうことができるかについてのヒントを提供します。

より優れた機械学習アルゴリズムとシミュレーション

Waabiのプレスリリースによると、「自動運転車を設計する従来のアプローチでは、AIの能力を十分に活用できず、複雑で時間のかかる手動チューニングが必要なソフトウェアスタックが発生します。 これにより、特に頻度が低く予測不可能な運転シナリオの解決に関しては、スケーリングにコストがかかり、技術的に困難になります。」

大手自動運転車会社は、実際の道路を何百万マイルも運転してきました。 ディープラーニング モデルをトレーニングするため. 実道訓練は、ロジスティクスと人的資源の両方の点でコストがかかります。 自動運転車のテストを取り巻く法律は法域によって異なるため、法的な問題もあります。 しかし、すべてのトレーニングにもかかわらず、自動運転車のテクノロジーは、トレーニングデータに含まれていないまれな状況であるコーナーケースの処理に苦労しています。 これらの増大する課題は、現在の自動運転車技術の限界を物語っています。

Waabiがこれらの課題を解決すると主張する方法は次のとおりです(私の強調)。 AIファーストのアプローチ、世界をリードする技術者のチームによって開発され、 ディープラーニング、確率的推論、および複雑な最適化 であるソフトウェアを作成する エンドツーエンドのトレーニング可能、解釈可能、非常に複雑な推論が可能. これは、革命的な 前例のないレベルの忠実度を備えた閉ループシミュレータ、の規模でのテストを可能にします 一般的な運転シナリオとセーフティクリティカルなエッジケースの両方. このアプローチは大幅に 実世界でテスト走行距離を走行する必要性を削減 その結果、より安全で手頃な価格のソリューションが実現します。」

そこには明確にする必要のある専門用語がたくさんあります(その多くはおそらくマーケティング用語です)。 詳細についてはWaabiに連絡しました。返信があれば、この投稿を更新します。

「AIファーストアプローチ」とは、LIDAR、レーダー、マッピングデータなどの補完的なテクノロジーではなく、より優れた機械学習モデルの作成に重点を置くことを意味していると思います。 ソフトウェアを多用するスタックを持つことの利点は、テクノロジーの更新コストが非常に低いことです。 そして、科学者が次の方法を見つけ続けるにつれて、今後数年間で多くの更新があります 自動運転AIの限界を回避する.

「深層学習、確率論的推論、複雑な最適化」の組み合わせは、画期的ではありませんが興味深いものです。 ほとんどの深層学習システムは、非確率的推論を使用します。 それらは、結果の不確実性のレベルを与えることなく、出力、たとえばカテゴリーまたは予測値を提供します。 一方、確率的深層学習は、推論の信頼性も提供します。これは、運転などの重要なアプリケーションで非常に役立ちます。

「エンドツーエンドのトレーニング可能な」機械学習モデルには、手動で設計された機能は必要ありません。 つまり、アーキテクチャを開発し、損失関数と最適化関数を決定したら、機械学習モデルにトレーニング例を提供するだけです。 ほとんどの深層学習モデルは、エンドツーエンドでトレーニング可能です。 より複雑なアーキテクチャの中には、手作業で設計された機能と知識、およびトレーニング可能なコンポーネントの組み合わせが必要なものがあります。

最後に、 "解釈可能性"と"推論」は、ディープラーニングのXNUMXつの重要な課題です。 ディープニューラルネットワークは、数百万から数十億のパラメーターで構成されています。 これにより、問題が発生した場合(または問題が発生する前に問題を見つける)のトラブルシューティングが困難になります。これは、車の運転などの重要なシナリオでは実際の課題となる可能性があります。 一方、 推論力と因果関係の理解の欠如 ディープラーニングモデルがこれまでに見たことのない状況を処理することを非常に困難にします。

による TechCrunchの報道 Waabi の立ち上げについて、同社の CEO である Raquel Urtasan 氏は、同社が使用している AI システムを「アルゴリズムのファミリー」と表現しました。

「組み合わせると、開発者はAIシステムの意思決定プロセスをさかのぼり、事前の知識を取り入れることができるため、AIシステムにすべてを最初から教える必要がなくなります」とTechCrunchは書いています。

自動運転車シミュレーションcarla

上:シミュレーションは、自動運転車の深層学習モデルをトレーニングするための重要なコンポーネントです。 (クレジット: CARLA)

画像クレジット:フロンティアディベロップメント

閉ループシミュレーション環境は、実際の道路に実際の車を送るための代替手段です。 に ザ・ヴァージへのインタビュー、Urtasanは、Waabiはシミュレーションで「システム全体をテスト」できると述べました。 「システム全体をトレーニングしてシミュレーションで学習することができます。また、シミュレーションで発生することと現実の世界で発生することを実際に関連付けることができるように、信じられないほどの忠実度でシミュレーションを作成できます。」

私はシミュレーションコンポーネントのフェンスに少しいます。 ほとんどの自動運転車会社は、ディープラーニングモデルのトレーニング体制の一部としてシミュレーションを使用しています。 しかし、現実世界を正確に再現したシミュレーション環境を作成することは事実上不可能です。そのため、自動運転車会社は引き続き過酷な路上テストを使用しています。

Waymoには、業界で記録的な20万マイルの実道テストに対応するために、少なくとも20億マイルのシミュレートされた運転があります。 そして、83.5万ドルの資金を調達している新興企業が、XNUMX年以上の歴史と、最も裕福な企業のXNUMXつであるAlphabetの支援を受けている自動運転会社の才能、データ、コンピューティング、および財源をどのように凌駕できるかはわかりません。世界中。

このシステムのより多くのヒントは、トロント大学のコンピューターサイエンス学部の教授でもあるUrtasanが学術研究で行っている研究に見られます。 ウルタサンの名前は、自動運転に関する多くの論文に掲載されています。 しかし、特にXNUMX月にarXivプレプリントサーバーにアップロードされたものは興味深いものです。

タイトル付きMP3:マッピング、認識、予測、計画するための統合モデル」という論文では、Waabiの発表プレスリリースの説明に非常に近い自動運転へのアプローチについて説明しています。

MP3自動運転ニューラルネットワーク確率的深層学習

上:MP3は、確率論的推論を使用して景観表現を作成し、自動運転車の動作計画を実行する深層学習モデルです。

研究者は、MP3を「解釈可能で、情報の損失が発生せず、中間表現の不確実性に関する理由である、マップレス運転へのエンドツーエンドのアプローチ」と説明しています。 論文では、研究者は「環境の静的部分と動的部分をモデル化するための確率的空間レイヤー」の使用についても説明しています。

MP3はエンドツーエンドでトレーニング可能であり、LIDAR入力を使用してシーン表現を作成し、将来の状態を予測し、軌道を計画します。 機械学習モデルにより、Waymoなどの企業が自動運転車で使用する詳細なマッピングデータが不要になります。

Raquelは、MP3がどのように機能するかを簡単に説明するビデオをYouTubeに投稿しました。 これは魅力的な作業ですが、多くの研究者は、既存の技術の巧妙な組み合わせほど画期的なものではないと指摘するでしょう。

学術的なAI研究と応用AIの間にもかなりのギャップがあります。 MP3またはそのバリエーションがWaabiが使用しているモデルであるかどうか、および実際の設定でどのように機能するかはまだわかりません。

商業化へのより保守的なアプローチ

Waabiの最初のアプリケーションは、LyftまたはUberアプリで注文できる乗用車ではありません。

「チームは最初、Waabi のソフトウェアをロジスティクス、特に長距離トラック輸送に展開することに焦点を当てます。この業界では、慢性的なドライバー不足と蔓延する安全問題のために、自動運転技術が最大かつ最も迅速な影響を与える可能性があります」と Waabi のプレス リリースは述べています。 。

ただし、リリースで言及されていないのは、高速道路の設定は都市部よりもはるかに予測可能であるため、解決が容易な問題であるということです。 これにより、エッジケース(車の前を走る歩行者など)が発生しにくくなり、シミュレーションが容易になります。 自動運転トラックは都市間で貨物を輸送でき、人間の運転手は都市内での配達を担当します。

LyftとUberが独自のロボタクシーサービスの開始に失敗し、Waymoが完全に無人のライドヘイリングサービスであるOneを スケーラブルで収益性の高いビジネス、Waabiのアプローチはよく考えられているようです。

より複雑なアプリケーションはまだ手の届かないところにあり、自動運転技術がトラックやトラックなどのより専門的な設定に浸透することが期待できます。 工業団地と工場.

Waabiはまた、プレスリリースでタイムラインについて言及していません。 これは、ここ数年の自動運転車業界の失敗も反映しているようです。 自動車および自動運転車企業のトップ エグゼクティブは、常に大胆な声明を発表し、納車の期限を定めています。 完全自動運転技術. これらの期限はいずれも守られていません。

Waabiが独立して成功するか、ハイテク巨人のXNUMX人の買収ポートフォリオに参加することになろうと、その計画は自動運転車業界の現実のチェックのようです。 業界は、多くのファンファーレなしで新しいテクノロジーを開発およびテストし、間違いから学びながら変化を受け入れ、段階的な改善を行い、長いレースのために現金を節約できる企業を必要としています。

Ben Dicksonは、ソフトウェアエンジニアであり、TechTalksの創設者です。 彼はテクノロジー、ビジネス、そして政治について書いています。

この話はもともと Bdtechtalks.com。 著作権2021

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出典:https://venturebeat.com/2021/06/12/what-waabis-launch-means-for-the-self-driving-car-industry/

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AIの公平性について会社を教育するための10のステップ

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でエンタープライズデータテクノロジーと戦略を向上させます 変換2021.


企業が人工知能をますます適用するにつれて、信頼に関する懸念に対処する必要があります。

AIの公平性を確保するために企業が採用する10の実践的な介入を以下に示します。 それらには、 AIの公平性 チャーターとトレーニングとテストの実施。

データ駆動型テクノロジーと人工知能(AI)は、次のCOVID-19バリアントが発生する場所の予測から、最も効率的なルートでの移動を支援するまで、今日の私たちの世界を支えています。 多くの分野で、一般の人々は、これらの経験を促進するアルゴリズムが公正な方法で開発されていることを非常に信頼しています。

しかし、この信頼は簡単に崩れてしまいます。 たとえば、 求人ソフトウェア それは、代表的でないトレーニングデータのために、「女性」という単語を含むアプリケーション、または信用力の実際の証拠を見逃し、その結果、特定のグループが取得するクレジットスコアリングシステムにペナルティを科します。 クレジットの下限 またはローンを拒否されます。

現実には、テクノロジーはAIの公平性に関する教育やトレーニングよりも速く進んでいます。 これらのデータ駆動型エクスペリエンスをトレーニング、開発、実装、およびマーケティングする人々は、多くの場合、気づいていません。 彼らの努力の二次または三次の意味.

世界経済フォーラムの一環として 人類のための人工知能に関するグローバル未来評議会、AIの実践者、研究者、企業アドバイザーの集合体である私たちは、AIの公平性を確保するために企業が採用する10の実践的な介入を提案します。

1.AI教育の責任を割り当てる

部門の枠を超えた倫理委員会(データサイエンス、規制、広報、コミュニケーション、人事の代表者を含む)とともにAI教育活動の設計と実施を担当する、最高AI倫理責任者(CAIO)を任命します。 CAIOは、公平性が懸念される場合にスタッフが連絡を取るための「オンブズマン」であると同時に、技術者以外のスタッフのスポークスパーソンでもある必要があります。 理想的には、この役割は、可視性と実装についてCEOに直接報告する必要があります。

2.組織の公平性を定義します

AI公平性憲章テンプレートを作成し、質問する すべての部門 AIを積極的に使用して、コンテキスト内でAIを完成させています。 これは、ビジネスラインマネージャーと製品およびサービスの所有者に特に関係があります。

3.サプライチェーンに沿ったAIの公平性を確保する

調達した製品やサービスにAIが組み込まれている、使用しているサプライヤー(たとえば、候補者のスクリーニングにAIを使用する可能性のある採用担当者)にも、AI公平性憲章を完成させ、AI公平性に関する企業ポリシーを遵守するように要求します。 これは、調達機能とサプライヤに特に関係があります。

4.トレーニングと「実践によって学ぶ」アプローチを通じてスタッフと利害関係者を教育する

AIの公平性の原則について、すべての従業員に必須のトレーニングと認定を要求します。これは、スタッフがビジネス行動規範にサインアップする必要がある方法と同様です。 技術スタッフには、公平性の原則に違反しないモデルを構築する方法に関するトレーニングを提供します。 すべてのトレーニングは、AI公平性憲章からの洞察を活用して、会社が直面している問題に直接対処する必要があります。 コースの内容が倫理委員会によって定期的に見直されていることを確認してください。

5. HRAIフェアネスピープルプランを作成します

HR AI公平性計画には、データ駆動型テクノロジーとAIに取り組んでいるチームの多様性を評価するための、HRによる毎年のレビューと、主要なAI関連製品開発のために現在宣伝されている能力とスキルの明示的なレビューとアップグレードを含める必要があります。公平性の認識を確保するための役割(製品所有者、データサイエンティスト、データエンジニアなど)は、職務内容の一部です。

6.技術が発表される前にAIの公平性をテストする

AIアルゴリズムの稼働を許可する前に、部門とサプライヤーに公平性の結果テストを実行して内部で公開するように要求します。 データの偏りが原因でどのグループが不当に扱われる可能性があるかがわかったら、そのグループのユーザーをシミュレートして結果を監視します。 これは、製品チームが製品またはサービスを公開する前に反復および改善するために使用できます。 などのオープンソースツール Microsoft Fairlearn、公平性結果テストの分析を提供するのに役立ちます。

7.AIの公平性に対するアプローチを伝えます

新規または更新された製品またはサービスの公平性結果テストを実施するために、顧客および一般向けのスタッフとの公平性結果学習セッションを設定します。 これは、マーケティングや外部コミュニケーション、およびカスタマーサービスチームに特に関係があります。

8.取締役会の常設アイテムをAIの公平性プロセスに捧げます

この議論には、進捗状況と遵守に関する報告、最高AI倫理責任者と倫理委員会から提起されたテーマ、および優先度の高い公平性結果テストの結果を含める必要があります。

9.教育が固執することを確認します

AIの公平性活動への参加と完了を定期的に追跡および報告し、実際のビジネス価値の観点から公平性を管理することの実証された影響を報告します。 これらの更新を部門およびラインマネージャーに提供してスタッフに連絡し、AIプラットフォームとソフトウェアをより公平にすることで、組織がより効果的かつ生産的になることを強化します。

10.すべてを文書化する

AIの公平性へのアプローチを文書化し、それをスタッフやサプライヤーのトレーニング、および顧客や投資家を含む注目を集めるイベントで伝えます。

[この物語はもともとに登場しました AIの公平性について会社を教育するための10のステップ| 世界経済フォーラム(weforum.org). Copyright 2021.]

ナジア・ユーシフ のマネージングディレクター兼パートナーです ボストンコンサルティンググループ 英国、オランダ、ベルギーの金融機関業務を共同で主導しています。

マーク・ミネヴィッチ ユネスコのジョゼフステファン研究所の後援の下、人工知能に関する国際研究センターの人工知能政策の議長を務めています。

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出典:https://venturebeat.com/2021/06/11/10-steps-to-educate-your-company-on-ai-fairness/

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人工知能

中国におけるロボット軸の台頭

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AutoX、Momenta、 WeRideはでステージに上がりました TCセッション:モビリティ2021 中国のロボタクシースタートアップの状況と、中国の地方自治体との関係について議論する。

彼らはまた、中国のトップの自動運転車のスタートアップに共通の軌道である海外展開についても話し、巨大な中国市場に目を向けている外国の AV 企業の課題と機会に光を当てました。


進取的な政府

世界中で、規制は自動運転車の開発において大きな役割を果たしています。 中国では、自動運転の政策立案は、中央政府によるトップダウンの取り組みではなく、ボトムアップの取り組みによって推進されていると、中国のXNUMXつのrobotaxiスタートアップの幹部が観察しました。

上海近郊の都市である蘇州政府の支援を受けているMomentaのヨーロッパゼネラルマネージャーであるHuanSun氏は、彼女の会社は複数の都市の地方自治体と協力して「非常に良い経験」をしたと語った。

中国では、各地方自治体が私たちのような起業家のように行動するよう奨励されています。 彼らは地域経済の発展において非常に進歩的です… 自動運転技術は、[地方自治体]の経済構造を大幅に改善およびアップグレードできると私たちは感じています。 (タイムスタンプ: 02:56)

南部の都市に拠点を置く AutoX の最高執行責任者であるジュエル・リー氏は、法律制定のかなりの自律性を備えた経済特区である深センも、自動運転の推進において同様に進歩的であると述べています。

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出典:https://techcrunch.com/2021/06/11/the-rise-of-robotaxis-in-china/

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