AI導入に悩んだらするべき6つの良い質問 −40%のAIスタートアップがAIを使っていない事態において

   
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クレマン・チャスタニョール(Clément Chastagnol)博士:
フランスに本社を置くさまざまなAIベースのビジネスアプリケーションを開発しているSidetradeのデータサイエンスヘッド。この記事の寄稿者である。

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WallStreet Journalは、投資家のお金を確保するためにAIの能力を誇張していると報告している。

Wall Street Journalによると、例えばEningeer.aiという企業は、AIを使用して、クライアントが携帯電話アプリの80%を約1時間で作成できるようにすると述べている。同社は約3,000万ドルの資金を確保している。昨年、CEOのSachin Duggalは、「作業の大部分はAIによって行われ、その後、不足している部分を追加する世界中の26,000人以上のエンジニアがいます」と述べている。

批評家は、同社の主張は真実ではないと述べている。同社は、AIが行っていると主張する仕事をするためにエンジニアを雇っている。 Wall Street Journalは、文書を見て、批判を支持する元従業員にインタビューしたと述べている。

このような「AI誇大広告」のストーリーは、さらなる波紋を呼ぶ。有名な技術出版物のある作家は、Engineer.aiが使用する自然言語処理とディシジョンツリーAIについて次のように書いた。
「これらのどちらも、最先端の機械翻訳や画像認識を推進する最新のAIではないですね」。

すべてのモバイルアプリは機械翻訳と画像認識を必要とするのか?使用するAIに関係なく、アプリは何よりもまずユーザーのニーズを満たす必要があるのでは?

数週間前、Microsoftは、AIの「聖杯」である人工一般知能(AGI)を追求して、サンフランシスコに本拠を置くAI調査会社OpenAIに10億ドルを投資すると発表した。

AGIは、人間と同じくらい柔軟で一般的にインテリジェントなAIシステムを指す。現在、AIソフトウェアは特定のボードゲームのプレイや医療スキャンの分析など、特定のタスクを非常にうまく実行できるが、これらのAIアルゴリズムはその能力をタスク間で転送できない。

AGIの作成を約束することは大胆なステップであり、AIコミュニティは、それが可能かどうか、可能であれば、それからどれくらい離れているかについてまだ議論している。アーキテクトオブインテリジェンスでは、作家で未来派のマーティンフォードが、AIで働いている23人の最も著名な男女にインタビューした。AGIを見る可能性が50%になる可能性がある年はいつか?と。2029年から2220年の範囲で、平均は2099年だった。

少なくとも一部の投資家にとっては魅力的なトピックであり、このような技術はかなりの名声と投資収益率をもたらす。

初期段階の高成長技術企業に投資するベンチャーキャピタルファンドのMMCベンチャーズはレポートを作成した。

緊張のレポート

レポートを詳細に見ると、MMC Venturesの主張に読者が注意を払う必要があるいくつかのことがある。報告書は実際には、「ケースの約60%(1,580社)で、企業の価値提案にAI素材の証拠があった」とのみ述べている。MMCは、EU 13か国で2,830件のAI新興企業を”最も活発”とみなした。

MMCの報告書にはディープラーニングという最新のAIメソッドが1つだけ含まれていた。それ以外のいくつかは、20年以上前から使用されているものだった。多くの企業が、AIについて特別な主張をすることなく、長年効果的に使用している技術そのものだった。

40%の”AIスタートアップ”は、要するに全く新しいAI技術を使っていなかったのだ。

他には、ディープテクノロジーの専門家として認められているOlivier Ezrattyなどが、”最も活発”の定義は曖昧であると指摘した。
フランスの企業は他の企業と比べて顕著に過小評価されているのに対し、英国の企業は過大評価されていることも強調した。

もちろん、あなたが人工知能の最前線にいることを顧客に伝えることは、時々役に立つ。 AIは人々を魅了し注目を集めている。誇大広告と実際の結果の取得に違いがある限り、これは問題ない。

実際、「純粋なAI」と呼ばれるものを探す意味はない。 1956年の誕生以来、AIの概念は、機械が人間の知能を模倣できるようにすることを約束するさまざまな理論と技術をカバーしてきたことを思い出してみよう。言い換えれば、この分野の約束は常に素晴らしく野心的で、ただひどく曖昧だった。

MMC Venturesの調査は、AIに対する多くの投資家の緊張を表している。これは理解できますが、ポイントを逃している。本当の問題は、スタートアップが「本当に」AIを実行するかどうかではなく、むしろそのテクノロジー(と呼ばれるもの)が付加価値を生み出すかどうかなのだ。

AIについての6つの良い質問

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