ダボス会議では AI が大きな話題となっており、あらゆる階層が結果の正確性をより懸念しています。

1月19日のニュースによると、スイスのダボスで開催された2024年世界経済フォーラム年次総会で、Salesforce、Microsoft、Googleなどの世界最大のテクノロジー企業が、次の分野での能力を実証しました。技術力の観点から、生成人工知能も今年のカンファレンスでの議論の焦点となっています。

Intel CEO のパット・ゲルシンガー氏はインタビューで、生成型人工知能テクノロジーの機能は 2023 年に出現したが、2024 年の業界の焦点は改善にあるはずだと述べた。結果は正確であるため、次のような高リスク産業の幹部は安心して利用できると述べた。病院や製造業は人工知能を自由に適用できるようになります。

「現在の人工知能の応用は頂点に達しています」とゲルシンガー氏は語った。 「人工知能開発の次の段階は、基礎となるモデルで規制上の精度を確立することだと私は信じています。」

ゲルシンガー氏は、医師が病気を診断するために一般的な人工知能に依存しているか、あるいはこのテクノロジーを使用している倉庫であるかに関係なく、次のように強調しました。組立ラインの故障や自動運転車のチェックに使用される人工知能技術ですが、人間は人工知能技術の精度にもっと精通する必要があります。

「人工知能の問題の一部はこれまでに解決されていますが、まだ多くの問題が残っています」とゲルシンガー氏は語った。 「基本的な予測、検出、視覚言語、これらの問題はすべて現在解決されています。しかし、他にも多くの問題があります。たとえば、大きな言語モデルが実際に正しいことをどうやって証明するのですか? そこにはたくさんのバグがあります。 「本質的に、人工知能テクノロジーはナレッジワーカーの生産性を向上させています。しかし最終的には、ナレッジワーカーが結果が正しいと判断できる必要があります。」Salesforce AI CEOのClara Shih氏は、この改善について述べました。精度 最善の方法は、さまざまな実験や手動による共同テストを通じて採用を増やすことです。 Shi Zongwei 氏はインタビューで、ユーザーがさまざまな高リスクのシナリオで人工知能テクノロジーの信頼性を認識できるように、人工知能をさまざまな標準偏差の信頼レベルに調整する必要があると述べました。

Shi Zongwei氏は、一般的な人工知能の導入は3つの段階に分かれると述べた。最初の段階は、人工知能技術を仕事の補助手段として積極的に活用することです。第 2 フェーズでは、精度を確保するために自律モードで AI を意図的に観察します。彼女によると、最終段階は、テクノロジーを手放し、そのテクノロジーが機能することを信頼し、人々がそれを選択するのに必要な信頼レベルに達することだという。

Shi Zongwei 氏は次のように説明しました:「AI が自動的に動作するように人間の支援が訓練されるまで、リスクの高い状況では保守的になるよう AI に要求できます。」

Open AI CEO の Sam 氏はこの 3 段階を説明しました。サム・アルトマン氏は、火曜日のパネルディスカッションで、このアプローチはテクノロジーの信頼性に対する人間の受け入れに大きく依存しており、一般的な人工知能は一部の人が考えているよりも強力ではないと述べた。

「これは予想以上のツールです」とアルトマン氏は言いました。 「今後は改善されるでしょうが、まだ仕事に取って代わられるわけではありません。生産性を向上させるという点では、信じられないほどのツールです。人工知能を使って一部の作業を行うことで人間の仕事を拡張し、人間がより良い仕事をできるようにするツールでもあります」仕事をやり遂げなさい。」

ナスダック CEO アデナ・フリードマンはインタビューで、この 1 年は人工知能技術の「発見の年」だったと語った。フリードマン氏は、ナスダックを含む金融業界は人工知能を活用して古いコードを更新し、老朽化し​​たシステムをアップグレードし、自動化されたワークフローを改善することで、従業員の毎日の時間を大幅に節約できると述べた。

「それは1年以上前に発表されました」とフリードマン氏は語った。 「私たちはいくつかの実験を行いました。私たちはその可能性を理解し始めました。今年は私たちにとっても、そして皆にとっても非常にダイナミックな年になるでしょう。」

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