デロイトが自社開発のAIチャットボット「PairD」を発表、四大会計事務所がAIGCを争う
レポートによると、デロイトは最近、75,000 人の従業員向けに独自の生成型 AI チャットボットを立ち上げ、日常業務をより迅速に完了できるように支援しました。これは、世界 4 大会計事務所の 1 つが生産性向上の手段として自動化に注目していることの表れです。
報道によると、デロイトは最近、ヨーロッパと中東の 75,000 人の従業員向けに特別に設計された、PairD と呼ばれるチャットボットを立ち上げました。デロイトは 45 万人を超える従業員を抱えるグローバル企業です。 2023年6月末時点の最新会計年度では、デロイトの収益は650億米ドルに達した。
PairD AI チャットボットを使用しているデロイトの従業員は、これを使用して PPT プレゼンテーションを作成したり、電子メールやコードを作成したりできます。このチャットツールは、OpenAIなどのサードパーティプロバイダーが提供するチャットボットを利用するのではなく、顧客向けに運営するAI研修プログラム「AIアカデミー」をベースにデロイト自ら開発したという。
デロイトは声明の中で、PairD AI チャットボットはプロジェクト管理のベスト プラクティスの推奨事項を提供し、プロジェクト計画を作成し、タスクの優先順位を推奨することもできると述べました。
デロイトは、AI の精度と完全性を検証する必要性を強調しています
ただし、PairDAI チャットボットはいくつかの課題に直面しています。フィナンシャル・タイムズ紙によると、デロイトの従業員は、チャットツールが人、場所、事実に関する不正確な情報を提供する可能性があると告げられたという。これは誤解や混乱を招く可能性があります。
このシステムに詳しい情報筋によると、デロイトの従業員は、チャットボットを使用する前に手動でデューデリジェンスと品質保証を実施し、出力の正確性と完全性を検証するよう求められたという。
デロイトは、プロモーションの一環として、障害者慈善団体スコープのスタッフ 800 名にチャットボットへの無料アクセスを提供しています。 Deloitte NSE の CEO、Richard Houston 氏は次のように述べています。「生成 AI は誰でも利用できるものであるべきだと私たちは信じています。企業としての責任は、AI の導入によって既存の格差を悪化させるのではなく、確実に社会的平等を促進することです。」
これには、テクノロジーへのアクセスだけでなく、機会を創出し、デジタル ディバイドを解消するのに役立つテクノロジーを使用する能力も含まれます。私たちは AI プラットフォームのアクセシビリティを向上させ、Scope が慈善団体や障害のある人々に利益をもたらすために、PairD AI チャットボットの可能性を最大限に活用できるよう支援することに取り組んでいます。ヒューストン氏は強調した。
四大会計事務所はいずれも AI 導入に意欲的です
昨年、四大会計事務所 (デロイト、エルンスト) をはじめ、生成 AI が世界中の業界団体から注目を集めています。 & Young、KPMG、PricewaterhouseCoopers) も、クライアントにより多くの AI コンサルティング サービスを提供するために、このテクノロジーの使用を積極的に検討しています。
報道によると、EYは監査事業の一環としてビジネス不正の検出にAI技術を活用しているとのこと。アーンスト・アンド・ヤングは、英国の顧客と開発した AI システムを使用して 10 社の口座を調査し、不審な活動を 2 件発見しました。後にすべてが詐欺であることが判明した。
KPMG は、従業員の仕事を支援する AI システムも提供しています。これにより、同社の若手社員がより高度なタスクを担当できるようになったと伝えられている。以前は 3 年以上の経験を持つ同僚にしか任せることができなかった税務調査を、新入社員が完了できるようになりました。
デロイトは、PairD AI チャットボットを採用する数か月前に、コスト削減計画の一環として英国で 800 人の人員削減を発表しました。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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