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IoT For All ポッドキャストのこのエピソードでは、AI for Good のフレデリック ワーナーとニール サホタがライアン チャコンに加わり、AI の世界的な影響について話し合います。 AI。 彼らは、AI のハイプ サイクル、AI の現状、優れた AI ユースケースの定義、AI に対するさまざまな視点のバランス、世界的な影響に向けた AI のスケーリング、現在の AI トレンドとユースケースについて話します。 AIとIoT、AI の課題、AI の開発と AI の将来、AI への恐怖、2023 年の AI for Good グローバル サミット。
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私たちについて フレデリック・ヴェルナー
Frederic Werner は、電気通信に情熱を持ち、戦略的コミュニケーション、コミュニティ構築、国際関係を専門とする、経験豊富な協会管理の専門家です。 彼は ITU 標準化局の戦略的関与責任者であり、画期的な AI for Good Global Summit の創設に貢献しました。 フレデリックは、彼が開発した数多くの ICT 業界プロジェクトやイベントを通じて、イノベーション、デジタル変革、金融包摂、5G、AI に深く関わっています。
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私たちについて ニール・サホタ
ニール・サホタは、IBM のマスター発明家であり、国連人工知能顧問であり、ベストセラー『Own the AI Revolution』の著者であり、講演者としても人気があります。 20 年以上のビジネス経験を持つニールは、クライアントやビジネス パートナーにイノベーションを促進し、AI を活用した次世代の製品/ソリューションを開発するよう働きかけています。
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私たちについて 善のための AI
善のための AI は、国連の持続可能な開発目標 (SDGs) を推進し、世界に影響を与えるために AI ソリューションを拡張するための AI の実際的な応用を特定する組織です。 これは、AI に関する主要な行動指向でグローバルかつ包括的な国連プラットフォームです。 AI for Good は、40 の国連姉妹機関と提携して ITU によって組織され、スイスと共同開催されます。
このエピソードの主な質問とトピック：
（01：12） フレデリック・ヴェルナー、ニール・サホタ、AI for Good の紹介
（04：47） AI のハイプ サイクルと AI の現状
（07：46） AI の優れたユースケースとは何ですか?
（10：20） AI に対するさまざまな視点のバランスをとる
（12：25） AI を拡張して世界に影響を与える
（16：02） 現在の AI のトレンドとユースケース
（17：36） AIとIoT
（19：39） AI の課題
（24：58） AIの発展とAIの未来
（28：45） AIの恐怖
（32：29） AI for Good グローバル サミット 2023
トランスクリプト：
– [Ryan] 皆さん、こんにちは。IoT For All ポッドキャストの別のエピソードへようこそ。 私はライアン・チェイコンです。今日のエピソードには、国連の戦略的関与責任者であり、AI for Good のエグゼクティブ・プロデューサーでもあるフレデリック・ヴェルナーが登場します。 AI for Good は、国連の持続可能な開発目標を推進し、それらのソリューションを拡張するための AI の実用的なアプリケーションを特定することに重点を置いている組織です。
世界的な影響力のために。 AI for Good の創設者の XNUMX 人、ニール サホタも私と一緒に番組に出演します。 AI for Good とは何かについてお話します。 私たちは、世界的な影響を及ぼしている AI 分野で先導的であると彼らが見ているユースケースについて話します。 また、何が良いかをどうやって知るかについてもお話しします。 特にAIに関してはそうだ。 それに関連した本当に興味深い種類のトピックがたくさんあります。 AI についてもっと学び、この分野で非常に大規模で世界的なレベルで何が起こっているのかを理解することに本当に興味があるのであれば、これは聞くのに最適なポッドキャストになると思います。
ポッドキャスト ディレクトリでこれを聞いている場合は、購読していただければ幸いです。 YouTube でこれを聞いたり見たりしている場合は、このビデオに高評価を押し、チャンネル登録し、さらにベルのアイコンをクリックすると、最新のエピソードが公開されたらすぐに入手できます。 それ以外はエピソードへ。
フレッドとニール、IoT For All ポッドキャストへようこそ。 今週もお二人ともお越しいただきありがとうございました。
– [フレデリック] そうですね。 ご利用いただきありがとうございます。
– [ライアン] もちろんです。 この会話に興奮しています。 ニール、あなたが以前にもここに来たことがあるのは知っています。それでは、フレッドに渡して、彼自身と彼の会社について簡単な自己紹介をしてもらい、その後、まだ知らない人たちに自己紹介をしてもらいます。おなじみのように。
– [フレデリック] ええ、基本的に私は ITU で働いています。 ITU が何なのか知らない人のために説明すると、ITU は国連の情報通信技術専門機関です。 私たちは AI for Good の主催者でもあります。 AI for Good グローバル サミットは、2017 の国連機関と提携して 40 年に開始され、スイスと共同開催されました。
つまり、ある意味、私は二つの帽子をかぶっていると言えるかもしれません。 XNUMX つは、ITU を通じた私の標準規格作成と ICT 業界ですが、ITU が組織している AI for Good ハットも考えられます。
– [ニール] 早速ですが、私は、おそらく現在私たちが陥っているこの AI の波の扇動者の XNUMX 人です。当時のオリジナルの IBM Watson チームの一員です。 しかし、国連と多くの仕事をして、実際に国連のイベントの後のちょっとした会話とレセプションの中で、フレッドや他のみんなとAI for Goodイニシアチブを実際に行うというアイデアを思いついた人の一人がいます。
彼らが私にその一員となる機会を与えてくれたことに本当に興奮しています。
– [ライアン] そして、これは、善のための AI とは何ですか? という質問から始めるのに最適だと思う質問への完璧な続きだと思います。 そしてその取り組みとは一体何なのでしょうか？ あなたはそれがどのように、つまり会話のどこから来たのかについて述べましたが、AI for Good とは正確に何なのか、そしてそのすべてについて理解するために、私または視聴者に背景を教えてください。
– [フレデリック] そうですね。 AI For Good は基本的に、持続可能な開発目標の達成まであと 10 年未満であるという前提に基づいて作成されており、AI はそれらの目標やターゲットの多くを前進させる大きな可能性を秘めています。 気候変動から医療、すべての人のための教育に至るまで、あらゆるものに目を向けている場合は、ジェンダー平等の問題や、自動運転やスマートシティの文脈などのよりハイテクなソリューションに目を向けていることになります。
そしてもちろんパートナーシップも。 事実上すべての SDG と目標は AI によってプラスの影響を受ける可能性があります。 もちろん、そうは言っても、それらのターゲットの多くも AI によって悪影響を受ける可能性があることに注意する必要があります。 もちろん、最も念頭にあるのは自動化による雇用の喪失ですが、2017 年にサミットが始まった時点では、それは遠い将来に起こるかもしれないことのように思われていました。
しかし、今では AI が主流になっていると思います。ChatGPT を使用したり、何ができるかを確認したりするときに、誰もが AI を最優先に考えていると思います。 生成 AI ツールと、それが日常の仕事にどのような影響を与えるかをほとんどの人が想像できると思います。 しかし、それを超えて、偏見やデータセットの問題、意思決定を行う機械や自律システムに関する倫理的問題、安全性、セキュリティ、プライバシーの問題もあります。
そしてデジタルデバイドも。 Is- AI は発展途上国を助ける大きな可能性を秘めていますが、注意しないとデジタル格差をさらに大きくする可能性もあります。 ですから、それが議題になっているのだと思います。 それでも良いニュースだと言えるのは、ネガティブなユースケースよりもポジティブなユースケースの方が毎日私たちのデスクを訪れているということです。
そして、これに関していくつかのマッピングが行われました。 したがって、ポジティブな部分がネガティブな部分を上回ります。 しかし、最初のサミットでは AI の誇大宣伝が中心で、その後 AI が少し成熟し、それが良かったのか、いつ良くなかったのか、そして私たちがどのような物語になったのかを見るのは本当に興味深いです。新型コロナウイルス感染症があり、それが文字通りみんなの日常生活の一部となっている今、私たちはここにいます。
– [ライアン] AI で誇大宣伝のサイクルを追うのは興味深いです。そして多分、ニール、あなたはあなたの側でこれについて検討することができますが、世に出ている多くの AI に関する誇大広告と現実を比較したときに、私たちは一体どこにいるのでしょうか？今の世界では。 私たちと同じように、ChatGPT のようなものが登場して注目を集めて以来、少なくとも一般の人々の間では、誰もが AI に注目して話し続けています。 しかし、フレッド、あなたが今話題に挙げたものは、AI が進歩し続ける中で私たちが考え、理解しておくべき非常に重要なものがたくさんありますが、世の中の人々が実際に考え、焦点を当てるべきことは何でしょうか。おそらく少し誇張されていて、現時点では実際には関連性のないものと比較して、今はより現実的です。
– [ニール] ライアン、あなたは私がハックルベリー・フィン問題と呼んでいるものをほのめかしていますね。 この本を読んだことがあるなら、ハックルベリー・フィンはこのような浮き沈みを経験します。 彼は少し学び、少し撤回します。 AIも同じです。 ワトソンの頃、Jeopardy チャレンジを思い出して、「おお、これはすごい」と思ったものです。
そして医療分野への参入について話していると、私は患者の受け入れをしましょうと主張しているようなものです。 医師や看護師のための管理業務を手伝ってみましょう。 小さなことから始めましょう。 そして、IBMのマーケティングがあまり魅力的ではなかったのを覚えています。 がんを治しに行きましょう。 それには多くの課題があり、さまざまな種類のがんがあり、AI が登場して XNUMX か月以内にがんを治療できると人々は考えるようですが、それは現実的ではありませんよね。 そして、私たちはこの大きな誇大宣伝サイクルを経験したと思います。IBMだけでなく、他の多くの組織が崩壊し、誰もが何をすべきか、何が実際に機能するかについて苦労し、一種の誇大宣伝サイクルのような悲しみの谷に行きました。 そして、私たちは新しいテクノロジーを見るたびにそうし続けていると思います。
ChatGPT でも同じです。 10,000 か月の間にユーザー数は XNUMX 人から XNUMX 億人に増加しました。 しかしその後、「ああ、それは素晴らしい、履歴書やカバーレターを書くのに役立ち、リサーチも手伝ってくれるが、どの株を選べばよいのか教えてくれない」という人たちが現れました。 そしてそれは、誰もChatGPT株式投資を教えなかったようなものです。
AIは私たちが教えたことしかできません。 そしてそれが本物だと思います。 人々がこれらの重要なことのいくつかを実際に理解するまで。 そして、フレッドが実際に話していることをほのめかします。 AI は他のテクノロジーと同様、ツールです。 それをどう使うか、創造するために使うこともできるし、破壊するために使うこともできるのです。 私たちは AI for Good という多くの良いことをしようとしていますが、次のことにも重点を置いています。
AIが悪用されるのは、テクノロジーの悪用の可能性について考えなければならないからですが、それは私たちが見落としがちなことでもあると思います。 技術者やエンジニアとして、私たちは結果 X を手に入れ、創造しようとしていると言われますよね? X を実行するためのツールを構築するので、Y と Z を実行するために使用できるかどうかは考えず、X に焦点を当てます。
それが私たちが現在抱えている欠点であり、AI for Good で私たちが焦点を当てようとしている点の XNUMX つは、起こり得る他の用途や誤用について考えてみましょう。
– [ライアン] フレッド、その良い質問に関して、ニールが今言ったことを補足して質問させてください。 何が良いのでしょうか？ 皆さんはそれについてどう思いますか？ たとえば、さまざまな AI ツールや、AI が扱う一般的なものについても、人間としてどうやって知ることができるのでしょうか。良いアプリケーションと悪いアプリケーションは何なのか、あるいは、このアプリケーションとそのアプリケーションから何が得られるのかなど、あなたが言及したように、失業など、これから起こるであろう悪いこと。
テクノロジーがこれほど急速に進歩している中で、何が良いものなのかをどうやって知ることができるのでしょうか?
– [フレデリック] 素晴らしい質問ですね。 AI for Good で私たちがやろうとしていることの XNUMX つは、できるだけ多くの異なる意見をテーブルに持ち込むことです。 では、産業界、学界、加盟国、NGO、アーティスト、クリエイターなど、ポジティブタイプの AI アプリケーションには事欠きませんが、それらが男性と女性に同様にうまく機能することをどのようにして確認できるのでしょうか?
子どもや高齢者、肌の色が異なる人や障害のある人にも同様にうまく機能するとどうやってわかるのでしょうか、それとも電気や水道などの基本的なものが実際に整備されている資源の少ない国でもうまく機能するのでしょうか。本当の問題。
そして、これらは、急速に変化するテクノロジー業界やスタートアップ企業にとって自然に起こることではありません。 もっと構築して、後で修正します。 しかし、これらは AI for Good で私たちが深く考えている問題です。なぜなら、AI for Good を世界規模で拡大しようとする場合、これらは本当に対処し、解決する必要があるからです。
そして、私は会議で質問されたときによく言います、何が良いかをどうやって知ることができるのですか？ あなたとニールと私は、何が良いのかを議論したり議論したりするのに一日中費やすことができると思います。 私にとって良いことでも、あなたにとっては良いことではないかもしれません。 国やコミュニティが異なれば、優先順位も異なります。
しかし、良いことは、私たちには国連の持続可能な開発目標があるということです。これは基本的に、少なくとも何が良いかを決定するための枠組みであり、すべての加盟国によって合意され、17の目標とそれを支援する目標を中心に編成されています。 そしてそれは一種の灯台として機能します。 したがって、少なくともプロジェクトや会議など、何かを決定する必要があるとき、私たちは常に振り出しに戻って、何が良いのかを考える必要はありません。
ですから、私は SDGs が良いものであると考えるのが好きで、それをすべてのフレームワークとして使用する限り、それが投資であれ、意思決定であれ、研究であれ、必ずやろうとしていることがわかります。それは非常に良い出発点です。 これですべてが解決するわけではありませんが、全員が同じ認識を持つことができ、議論にかかる時間を大幅に節約できます。
– [ライアン] そうですね、興味深いと思います。さまざまな考え方をテーブルに持ち込んで、さまざまな視点について話し合い、理解し、何かが良いものであると判断するための基準を構築し始めているという話です。 そして、それは、社会が変化し、人々が変わり、テクノロジーが進化するにつれて、時間の経過とともに進化すると想像しています。
それはかなりのことのように思えますが、そうするのはかなり大きな仕事のようです。 しかし、これは間違いなく重要です。なぜなら、以前に番組に出演した人々が AI の偏見や、AI がネガティブなことにどのように利用されるかについて話したからです。 それからあなたは雇用の喪失について言及しましたが、一部の人々にとって、潜在的にお金を節約し、より効率的になっているかもしれない企業は、雇用の喪失という観点からそれを考えていないかもしれません。
もっと私たちのように考えてみると、組織はより効率的になってきていますが、別の視点では、潜在的に人が職を失う可能性があり、それは潜在的にマイナス面ですよね？ ニール、同じような状況の中で、異なる人々や異なる利害関係者にとって何かが良いことも悪いこともあるとき、同じジレンマについてどのように考えますか?
– [ニール] つまり、ジャグリング行為です。 それがこのすべての正直な真実です。 何事も完璧になることはありません。 これは、このテクノロジーに関して私たちが期待している大きな問題の XNUMX つだと思います。 私たちはAIが完璧であることを期待しています。 私たちはそれがすべての人に役立つことを期待しています。 これらのことの中には、残念ながら不可能なものもありますが、私たちが見てきたのは、方向性を変えることができる十分な共通利益があるということです。 AI for Good に限らずイノベーション ファクトリーで私たちが学んだことの XNUMX つは、ローカルな問題にはグローバルな解決策があるということです。 マラウイや韓国などどこにでも、社会に影響を与える起業家が何人かいます。私たちは聴覚に障害のある人や聴覚障害のある人たちを助けようとしている、あるいはスキルアップやスキルアップに努めている人たちを助けようとしているのと同じです。より良い仕事を得る。
そして、これらは実際にどこにでも存在する問題のようです。 したがって、地域コミュニティのために解決できれば、それはあらゆるコミュニティに拡張できる可能性があります。 すべての人を助けるわけではありませんが、多くの人を助けることができます。
– [ライアン] 確かに、確かに。 フレッドさんは、世界に影響を与えることにどのように取り組んでいますか? ニールがここで言及しているさまざまな分野に影響を与えるために、XNUMX つの組織がどのようにして世界規模に拡大できるのでしょうか。 彼が話しているのは、世界のさまざまな地域にはさまざまなニーズがあり、さまざまなことが起こっているということです。
皆さんは何をしていますか、あるいは、これらすべてに関連する何らかの優れた取り組みでより世界的な影響を与えるために、潜在的に克服しようと取り組んでいることは何だと思いますか?
– [フレデリック] そうですね、私たちのキャッチフレーズの 150 つは、私たちは行動志向であり、単なるトークショップではないということです。 AI for Good をイベントやサミットとして考える人が多いと思いますが、実際には、一年中、常時オンラインのプラットフォームです。 私たちは物理的なサミットに加えて、年間 XNUMX 回程度のオンライン イベントを行っていますが、より重要なのは、それをサポートするために、多くの具体的な活動を行っていることです。これらの活動は、AI を拡張するための構成要素のいずれかに役立つステップであると考えています。良いこと、または AI for Good の世界的な拡張を妨げているボトルネックを取り除くこと。 たとえば、私たちにはフォーカスグループと呼ばれるものがあります。 これらは基本的に標準化前の取り組みです。 私たちは他の国連機関と協力して、多くのフォーカスグループを頻繁に開催しています。 たとえば、WHO との健康のための AI、WMO と UNEP との自然災害管理のための AI、FAO との AI とデジタル農業。
私たちは自動運転、5Gネットワーク、環境効率に取り組んでいます。 これらは異なるテーマではありますが、取り組んでいることは非常に似ているため、標準化の状況がどのようなものなのか、ギャップは何か、どのようなフレームワークが必要か、何が必要なのかを検討することになります。ある種のベストプラクティスでは、リンゴとリンゴを比較できるようにベンチマークが必要です。 たとえば、データ共有などの問題を解決しようとすると、プライバシーを尊重しながらも有用な方法で大規模にデータを共有するにはどうすればよいでしょうか?
そして、これらすべては、私たちが話している規模を実現する前に解決する必要があるものです。 そしてもっと重要なのは、そのような議論がなければ、これは私が前に説明したことですが、テクノロジー業界では自然には起こらないことです。 それで、これは解決策になります。これは、政治的、社会的、経済的、環境的なあらゆる課題を抱えているアフリカの 54 か国でうまくいくのでしょうか?
世界中のさまざまな言語で機能しますか? 障害のある人についてはどうですか？ これらはすべて、これらの取り組みで取り組んでいることです。 つまり、これは標準的な観点ですが、ニールが関与しているのはイノベーション工場でもあります。 つまり、これは XNUMX 年にわたる AI スタートアップのピッチングコンテストです。
したがって、基本的に、SDGsを推進できるAIを搭載したAIスタートアップであれば、競争する資格がある。 そして、これらは実際の解決策ですよね? それらは製品であり、XNUMX 年後ではなく、今日ここに存在し、使用できるものです。 したがって、実際にそれらの解決策を見つけ出して特定することは、針を動かすという点でも非常に重要です。
そして最後に、機械学習の課題を実行します。 それは基本的に、問題に対する解決策を群衆からクラウドソーシングしようとすることです。つまり、まだ存在しない解決策です。 基本的には、5G ネットワークであろうと、衛星画像や TinyML の分析であろうと、機械学習のパズルを解こうとしています。
つまり、これらすべてを組み合わせたもの、標準、スタートアップから存在する実際のソリューションだけでなく、群衆からの調達も含めたものであり、私が言うならば、それが AI for Good のアクション部門と呼ばれるものです。
– [ライアン] ニール、ピッチに関するもの、ピッチコンテスト、さまざまな取り組みについて、あなたが気づいているトレンドや事柄はありますか? 今日ここにある主なアプリケーションは何ですか? AIに関して言えば、企業が本当に興奮しているのは、おそらくメディアで多くの注目を集めているかもしれないが、現在は実際には存在していないXNUMX～XNUMX年後のAIとは対照的です。
– [ニール] そうですね、それらは焦点を当てているのではなく、私はそれをセクシーなストーリーと呼んでいますが、実際には当面の問題点を解決することに焦点を当てています。 したがって、彼らがきれいな飲料水にアクセスできるようにすることで、作物の収量を向上させることができます。 それは、基本的なことのように聞こえるかもしれませんが、これらは直接的な影響でコミュニティの生活様式を変えるものです。
正直に言うと、繰り返しになりますが、先ほども言いましたが、ローカルな問題にはグローバルな解決策があります。 作物の収量を向上させたいと思わない人はいないでしょうか。 私たちは、すべての人に十分な食料を栽培する能力があることを知っています。 ただそこに到達していないだけです。 そしてフレッドは、さまざまなコミュニティがプラス、マイナスの影響を受けること、そして思想や視点の重要な多様性について多くのことをほのめかしました。
インフラストラクチャの課題も理解する必要があります。 これらすべての優れたスーパー ツールと同じように簡単に構築できるわけではなく、使用するには 5G とスーパーコンピューターが必要です。 私たちは一般の人々にとって何が良いのかを考えなければなりません。 バングラデシュの農家はどこで何を利用できるでしょうか?
– [ライアン] もちろんです。 そうですね、これは私たちが IoT と AI の力を組み合わせて話しているものです。 IoT は進歩を続けるため、作物の収量を向上させたり、さまざまな環境で世界中で発生するより多くの問題を解決したりするなど、さまざまな目的のためのデータを収集できます。 そして、そのデータを AI モデルや AI ツールに組み込むことで、より有用になり、より良い結果が得られるようになります。 したがって、これら XNUMX つのテクノロジーの融合については、私たちがここでよく話し合っていることであり、IoT と AI がどのように連携するのか、多くの人が実際に理解していることだと思います。これらは常に独立したものとして考える必要はありません。テクノロジーまたはソリューションの分野の一種。
– [フレデリック] そうですね、ライアン、あなたの指摘は正しいですね。 私がこれまで見てきた潜在的な解決策のほとんどは、単一のものであることはほとんどありません。 それは通常、AI と IoT の組み合わせ、場合によっては衛星画像との組み合わせ、ビッグデータとの組み合わせです。 また、TinyML、つまり非常に小さなマイクロプロセッサで、音や熱などあらゆる種類のものを拾うことができます。
そして、たとえば、ドイツにはアフリカ全土よりも多くの測候所があるという興味深い課題もいくつかありました。 そして、基本的にどうやってその国の天気を知ることができるのでしょうか？ アフリカ全土に巨大な気象観測所を建設する代わりに、降雨音を分析し、さまざまなコミュニティや地域にわたってそれを収集できる TinyML デバイスを使用できます。
そして、AI を使用した分析のために、そのようなものをクラウドに置きます。 これは、AI、ビッグデータ、クラウドと組み合わせて、音や温度などさまざまなものを分析する IoT の完璧な例のようなものです。 TinyML チャレンジもサミットで取り上げられる予定です。
そして、これらの小さなデバイスを本当に影響力のあることにどのように使用できるかについての非常に興味深い使用例もいくつかあります。
– [ライアン] ええ、もちろんです。 人々がこれらすべてのテクノロジーを使って何をしているのか、そしてニール、あなたが言及しているもの、さらには世界中の人々が抱えているローカルな問題などにそれらをどのように適用しているのかを見るのは非常にエキサイティングです。 皆さんはどのような課題に直面していますか?
私たちは、世に出ているさまざまなソリューションやさまざまな焦点について、良い面についてたくさん話してきましたが、業界が現在直面していると思われる、聞いている人にとって重要な課題についてはどうでしょうか。これで理解できるでしょうか？ これは、これらのテクノロジーの採用に影響を与え、これらのテクノロジーの進歩に影響を与えるのでしょうか?
お二人にとって特に印象に残っていることは何ですか?
– [フレデリック] そうですね、私にとっては非常に簡単な答えだと思います。 それはデータです。 データが不足しているか、データがあっても有意義な方法で共有することができません。 そして私はそれを何度も見ます。 私たちは会議中に誰かが質問するでしょう、ここにいるのは誰ですか? データを持っていますか? 都市、病院、会社があるかもしれません。
全員の手が上がります。 それでは、誰がデータを共有したいのでしょうか? 全員が自分の靴に目をやり、部屋は静まり返ります。 したがって、有益かつ有意義でありながらプライバシーも尊重しながらデータを共有する方法を見つけることは、大きな課題です。 そのための技術はあります。たとえば、準同型暗号化のような技術を使えば、たとえば、あるアプリや Google が私のバイオデータに基づいて私の余命を知ることができるとします。
完全に無意味なデータを送信することもできます。 私は身長10フィート、500歳、紫の目をしていて、体重はXNUMXキロです。 そして、彼らはそれらの数値を取得しますが、これには何の意味もありませんが、数値を操作して正しい答えを私に返すことができ、意味のある結果が得られます。 実際のデータを公開せずにデータを交換する方法があるため、プライバシーを尊重できますが、その計算を操作することもできます。
しかし、それは数多くあるプライバシー保護手法の XNUMX つにすぎません。 そして、それらのいくつかは非常によく知られていますが、規模を達成する必要があり、その種のデータ共有を本当に促進する必要があります。 そしてその裏には信頼の問題もあります。 そしてもちろん、もう一つの問題はデータの不足です。
したがって、発展途上国にいる場合、データを得るにはデジタル化する必要があります。 デジタル化には接続が必要です。 そして、これがニールが基本に立ち返って言っていたことです。 基本的なインフラストラクチャがなければ、そもそも利用できるデータがありません。
– [ニール] XNUMX パーセントのデータ インフラストラクチャ。 XNUMX つの最大の課題ですが、国連のおかげで、グローバル接続イニシアチブなど、これらの問題の一部が解決され始めていることもわかります。 他にも XNUMX つの絡み合った問題が発生しています。 皮肉なことに、人々は私が何をすべきかを理解しようとしているということです。
多くの組織は技術者向けの訓練を受けており、彼らは賢明な人材ですが、多くの場合、問題点やこれらの機能をどこに適用できるかを理解するのに十分なほどドメインを理解していません。 つまり、私がこれまで見てきた最も成功した AI ソリューションは、スマートな技術者から始まったものではありません。
実際、それは医師、弁護士、またはマーケティング担当者から始まりました。 そして、それと少し関係している XNUMX 番目の部分は、相互運用性の問題と呼ばれるものを実際に経験し始めているということです。 AI に関して言えば、解釈可能性の問題と相互運用性の問題があります。
解釈可能性の問題は、AI がいくつかの推奨事項を考え出したり、何かを生成したりすることですが、ビジネス担当者はそれがどこから来たのかを完全には理解していません。 技術者は少なくともそれを追跡することができます。 相互運用性の問題は、AI がどのようにしてその結論に達したのかを技術者がまったく理解していないことです。
その理由の XNUMX つは、多くの技術者が完全には理解できていないことに取り組んでいることにあります。 彼らは自分の領域を理解していない可能性があります。 その結果、ニューラル ネットワークが実際にどのように接続されているかがわかりません。
– [ライアン] 新しいものや成長するものはすべて、AI で見られるような新たな成長とともに、これらの課題はかなり早く頂点に達すると思います。 そして、AI 空間だけでなく IoT 空間でも、人々がさまざまな環境に新しいソリューションを導入するにつれて、テクノロジーの進化が潜在的な課題を引き起こしていることに私たちは気づいています。
ネットワークが存在しません。 能力もインフラも無い。 あなたが話しているように、物事は相互運用可能ではありません。 したがって、その側面に飛び込むのは興味深いです。 これらのテクノロジーの多くがどれほど素晴らしく、それらが何をしているのか、そしてこれがどれほどエキサイティングなものであるかを話すのに膨大な時間を費やすことができます。
しかし、もし私たちが課題に焦点を当てなければ、私たちが抱いている予測や興奮を実現するのはさらに困難になるかもしれません。皆さんは、これらの優れた取り組みを前進させるために、スポットライトを当て、表面化し、ソリューションを構築する方法を見つけることに非常に集中しています。
– [ニール] こんなことを言ったらフレッドは笑うだろう。 誰もがこれが魔法のようにうまくいき、すべてが完璧になることを望んでいますが、それが決して起こらないことは誰もが知っています。
– [ライアン] 歴史を振り返ると思いますが、新しいものが登場して、私たち全員が興奮し、それがうまく機能するという時代がこれまでにあったかどうかはわかりません。 課題は常にありますが、献身的な人々が集まり、アイデアを共有し、これらの課題の解決に取り組むことが、私たちが前進する方法です。
– [ニール] XNUMXパーセントです。 AI for Good イニシアチブ全体の素晴らしい点の XNUMX つは、私たちがこの種のエコシステム、つまり SDGs に向けて集まって前進したいと願う人々のコミュニティを実際に構築したことだと思います。
– [ライアン] それで、フレッド、あなたの観点から聞いてみましょう。私が知っているあなたやあなたが会う人々との会話をすべて踏まえて、あなたが最も興奮していること、または私たちがすべき重要なことは何だと思いますか？サミットを超えて今後数か月間、そして今年の残りの期間中、AI の世界だけで注目していることは明らかですが、注目していることはありますか?
– [フレデリック] わずか 2017 週間後にこのサミットが開催されます。AI for Good に取り組んで XNUMX 年が経ちますが、ある意味ではこれが最初のサミットです。なぜなら、XNUMX 年に遡ると、私たちが今何をしているのかがわかるからです。そこでは将来に向けての準備を議論していました。 それは、何が誇大宣伝であり、何が誇大広告ではないのか、ということでした。
何が怖いの？ 約束は何ですか？ AI は何に適しており、何に適していないのでしょうか? どうすれば責任ある物語を形作り、物事を進めることができるでしょうか。 そして、それができてよかったと思います。なぜなら、こんなに早く今日のような状況になるとは誰も想像していなかったはずだからです。 人々はそれがいつかの未来のことであると想像していたと思いますが、AI for Good チームの中でも常に状況を把握し続けることが私たちの仕事であるという状況が加速しています。
しかし、一度におそらく XNUMX 年程度のペースで進めることができ、その後、半年ごとに少し速くなり、今では文字通り毎週になっています。 それは――一週間の発展を見逃したら、もうある種のことだ――時代遅れとは言いたくないが、それだけ物事が急速に進んでいるから、今度のサミットは興味深いものになるだろう一方で、それ以上のものがあるAI for Good の可能性がこれまで以上に高まります。
DeepMindのような企業が登場し、タンパク質のフォールディングに関するブレークスルーを実現し、パーキンソン病やアルツハイマー病、あるいは我々があまり進歩していないあらゆる種類の病気やエネルギーさえも、非常に困難な問題に対する創薬のような助けになる可能性がある。たとえば、核融合の安定化などです。
つまり、これらは人類の将来に重大な影響を与える可能性があるものなのです。 そしてもちろん、誰もが一番気にしていることがあるでしょう。それは生成 AI であり、その移動速度はどれくらいか、どのようなガードレールが必要かということです。 例えて言えば、ドットコム ブームに戻ったとしましょう。
そして、ドットコム ブームが起こる前に、本当に生産的な議論を XNUMX 年間続けていたら、おそらくドットコム ブームが起こっていた頃に、インターネットはもっと意識的な方法で設計されていたでしょう? プライバシー、セキュリティ、さらにはビジネス モデルやオンラインいじめなどの観点でも。 そしてそれは一種のソーシャルメディアの出現につながります。
物事は良くも悪くも進みました。 ここにいます。 しかし、もし時計の針を戻すことができたなら、かなり難しい質問をすることになっていたでしょう。 そして、私たちがこれらの難しい質問に約XNUMX年間費やしてきたことを本当にうれしく思います。 彼らがすべてを解決してくれるわけではありませんが、今、私たちは、実際にこの瞬間に到達し、何万人もの人々のコミュニティ全体が倫理について考え、プライバシー、安全性、偏見について考えています。データセットでは、これらすべて、ガバナンス フレームワークをどのように管理するか。 そして、XNUMX月のこのサミットは本当に重要なものになると思います。なぜなら、コインの両面を実現することになるからです。 では、AI の未来をどのように想像しますか? どのような種類のガードレールが必要ですか? それと同時に、私は彼らに良い部分を忘れてほしくないのです。なぜなら、タンパク質のフォールディングやこれらすべての驚くべき科学的発見のようなものを解決しているのであれば、同時に、人々は一時的にそのことを見失っていると私は感じるからです。
私が思うに。 したがって、うまくいけば、ある種のバランスが取れて前進することができます。 でも、そうですね、XNUMX月は本当に大事なことになると思います。
– [ライアン] AI 分野の発展について行こうとしているものの、本当に懸念やためらいを抱えている、あるいは物事の進み具合の速さに対して恐怖を感じている人たちに対して、皆さんはどう思いますか、あるいは何と言いますか? あなたが参加した会話の中でそのようなことはどのように扱われますか、あるいは人々はそれについてどのように考えるべきですか? なぜなら、速く動くことには明らかに良いこともありますが、時には明らかにためらい、懸念、そして否定的なこともあるからです。 では、そのような考え方はどのように考えられているのでしょうか？
– [ニール] ライアン、それは興味深い質問ですね。 なぜなら、変化のペースはここ数十年でさらに速くなっており、それは AI に限ったことではないからです。 そして私たちは今、この変化のレベル、つまり変化による影響が巨大になる可能性がある地点に到達しようとしています。 そして、AI for Good で私たちが学んだこと、そしてよく話していることは、一時停止ボタンを押すことができないということだと思います。
停止ボタンを押すことはできません。 すべての国、すべての企業、すべての個人に同意してもらわなければなりませんが、それは現実的ではありません。 それは考え方でなければなりません。 私たちは変化があるたびに、テクノロジーや登場するツールの一部を変えるだけではなく、学習方法、プロセス、こういったものを適応させて、これらの機会を活用し、最小限に抑えなければなりません。 XNUMX番目のマイナスの影響。
ただ、変化のペースが非常に速く、考え方の違いが非常に早くなっているだけです。 このように言うのは嫌いです。 歴史的に、私たちは人間として非常に反応的でした。 何かが起こったことはわかっていますが、私たちにはそれを解決し、修正措置を講じ、このようなことが起こる前に防ぐための時間があります。 それはもう機能しません。
私たちはこの転換点に達しており、この AI for Good コミュニティの一環として、プロアクティブな考え方、さまざまなシナリオ、さまざまな用途、誤用の予測が重要になってきたことについて話してきました。 AI の倫理について語るとき、この要素を抜きにして語ることはできません。
それはまさに文化的な変化のような大きな変化です。 ピーター・ドラッカーが言ったのか、それとも他の誰かが言ったのか思い出せませんが、文化は常に戦略を食い物にするものですよね？ そして、多くの人が常に AI に関して完璧な戦略を立てる必要があることに注目しています。 それはあなたをそこに連れて行くことはできません。 文化を発展させ、人々の考え方を発展させ始めなければなりません。
つまり、倫理的な使用だけでなく、何が起こり得るかについて積極的に考える能力も必要です。 そして、その変化を起こすまで、私たちはこのような葛藤を抱えることになるでしょう。
– [フレデリック] ええ、ニールが言うように、それはあらゆるテクノロジーの背後にあると思います。それは開発と言い換えることもできますよね。 チャンスと課題は常にありますが、本当に解決する必要があるのは人材の問題ですよね? 文化。 そして、AI が私たちに人間であることが何を意味するのかをますます考えさせられているかのように考えたいと思っていますが、それはおそらく悪いことではありません。
そして、自分で AI を試している場合でも、たとえば AI 製品やソリューションを開発している場合でも、途中でこれらすべての疑問に直面するのを何度も目にします。今、私は人間としてやるべきでしょうか？ そして、答えを持って、それに基づいて前進しなければなりません。
そして、誰もが同じ答えを持っているわけではありません。 しかし、それはあなたにほとんど鏡を見て、人間であることが何を意味するかを熟考し、考えることを強います。 ですから、この練習自体に価値があるのかもしれません。あるいは、私たちはそれについてあまり深く反省してこなかったのに、今はそうせざるを得なくなっているのかもしれません。それはとても興味深いことです。なぜなら、人々が人間であるとはどういうことかを真剣に考えているのを見ることができるからです。私たちは、現在 AI によって提示されている、解決する必要のある技術的なパズルに直面しています。
– [ライアン] ここに帰す前に最後に聞きたいのは、これまで議論してきた質問や話題の一部について、サミットについて何度も話してきましたが、最後にまとめとして、何ができるのかということです。人々は今度のサミットに期待していますか？ 彼らはどのように関与することができますか、どのように従うことができますか、それを行うための最良の方法は何ですか? そして、注意すべき点をいくつか挙げてください。
– [フレデリック] 彼らが期待できることは、実際にはコインの両面にあると思いますね。 生成 AI について今最も注目されているトピックと、それを将来どのように管理するかがわかります。 そして、私たちには、その到来について主導的な考えを持った人たちがいます。 たとえば、スチュアート・ラッセル教授、ユヴァル・ハラリ教授、レイ・カーツワイル教授などです。 倫理学者や哲学者など、あらゆる議論の核心に迫る人々がいます。 そしてその裏側には、DeepMind、AWS、Microsoft、スタートアップ企業が提供する素晴らしいソリューションがすべてあります。 これらはまさに AI for Good のポジティブなユースケースです。 サミットで起こっていることは人々が予想していなかったかもしれないが、それはロボットだ。
そこで、新型コロナウイルス感染症の流行中に、私たちは Robotics for Good プログラムを立ち上げましたが、ロボットへの注目と関心の高さに非常に驚きました。 SDGsにプラスの影響を与えるロボット。 つまり、災害管理用、農業用、医療用、障害者用、パートナー用のロボットです。 ユースケースには事欠きません。
サミットには約 55 台のロボットが参加し、そのうち約 XNUMX 台の人型ロボットが参加します。 文脈を説明すると、世界最大のロボット工学カンファレンスでさえ、XNUMX 台か XNUMX 台の人型ロボットが参加する可能性があります。 うちにはXNUMXつあります。 世界初の人型ロボットの記者会見を行います。 それで、どうなるかは聞かないでください、これは実験です。
しかし、サミットは常に可能性を示すために存在してきたと思います。 そして、失敗すれば失敗、素晴らしいといえば素晴らしいのですが、なぜそれが良かったのか、それとも悪かったのかについて議論や議論が巻き起こります。 もちろん、アーティストにも重点を置きます。 そこで 2019 年、私たちは AI を使用してパフォーマンスと創造性の限界を押し上げる素晴らしいアーティストを何人か連れてきました。
そしてもちろん、生成 AI の登場により、それをめぐる議論はこれまで以上に重要になっています。 もちろん、知的財産の問題や、AI によって作成されたアートの所有者が誰になるかという問題もありますが、それらのツールを使用して実際に素晴らしいアートを作成しているアーティストにそれを見てもらうことは、その物語や議論を前進させるのに非常に役立つと思います。
ですのでイベントは無料です。 ジュネーブにいるなら参加できます。 サインアップするだけです。 無料でお越しください。 来られない場合はオンラインでフォローできます。 そこで、aiforgood.itu.int にアクセスしてください。今回は参加制限がないため、オンラインの視聴者が本当に急増することを願っています。
– [ライアン] とてもエキサイティングなイベントですね。 私たちがそれを視聴者に広めるのに貢献していることはわかっています。 素晴らしいイベントだと思います。 私たちはそこから何が生まれるか楽しみにしていますし、この大義と皆さんが取り組んでいることを促進するためだけに協力する方法を探し続けます。
お時間を割いていただき本当にありがとうございます。 ニール、あなたもね。 飛びついていただきありがとうございます。 あなたが今地球の反対側にいるとは思いますが、私たちと一緒に時間を過ごして、AI for Good とそこで行われているすべての取り組みについて詳しく学んだり、私たちにもっと学ばせていただいたことに感謝します。
これを視聴者の皆様にお届けできることにとても興奮しています。お時間を割いていただきましたお二人に改めて感謝いたします。
– [フレデリック] そうですね。 本当にありがとう、ライアン。 この機会に本当に感謝しています。 そしてニールは、数週間後にあなたに会えることを楽しみにしています。
– [ニール] 私もそうです、そしてそこにいる皆さんのために、私たちは非常に熟練したドラマーであるフレッドにAIと芸術の文化展示会の一環としてセットをやってもらおうとしています。 だからソーシャルメディアで彼を攻撃してみよう。
– [フレデリック] ええ、それはストリーミング配信されないので、それを見たい場合は耳栓を持って直接来なければなりません。
– [ライアン] おそらく近くには十分な数の電話があると思います。 もしかしたら映像も撮れるかも知れません。 でも、はい、ありがとう、二人ともまたありがとう。
– [フレデリック] ありがとうございます。 バイバイ。
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- 情報源： https://www.iotforall.com/podcasts/e301-ai-and-sustainable-development-goals
