2024 年のデジタルツインと人工知能開発の見通し

人工知能 (AI) とデジタル ツインは、大きな注目を集め、広く利用されているテクノロジー分野です。トレンドの一部は次のとおりです:

1. 都市への生​​成 AI の実装

2024 年までに、人工知能 (AI) は都市のテクノロジーの展望を形成し、重要な役割を果たします。役割。都市はすでに、特に交通管理や緊急対応などの分野での人工知能の活用において大きな進歩を遂げています。しかし、過去 18 か月の顕著な発展は、特に大規模言語モデル (LLM) の適用において、生成 AI の可能性についての理解が深まったことです。

LLM に代表される生成人工知能は、効率を向上させ、情報との独自のインタラクションを促進する都市の潜在的な能力を実証します。都市では、主に住民へのサービス向上を目的として、LLM の導入が進むことが予想されます。この導入により、効率と生産性の向上が期待されるだけでなく、住民のニーズとタイムリーな解決策との間のギャップを埋めることも目的としています。

しかし、人工知能を都市に広く統合するには、多くの課題に直面しています。プライバシーへの懸念、サイバーセキュリティのリスク、倫理的考慮事項、特に AI 出力における潜在的な偏りは、都市が取り組んでいる重要な問題です。都市は、個人のプライバシーを保護し、増大するセキュリティの脅威に対抗するためにサイバーセキュリティ対策を強化するための適切なポリシーと規制を策定する必要があります。さらに、倫理的な指針と公平性の要件も人工知能の開発に組み込む必要があり、都市がリスクを考慮する際には、人工知能ツールによってもたらされる生産性の向上とユーザーエクスペリエンスの確保との間でバランスをとる必要があります。公平性と包括性に関する議論は AI モデルのトレーニングを囲み、ユーザーフレンドリーで関連性の高いツールの作成に不可欠になります。この議論は、ツールが公平かつ包括的であることを保証するために、さまざまな都市の状況で行われます。

2024 年までに、都市のリーダーは都市の課題を解決するためにますますデジタル ツインに依存するようになるでしょう。ただし、デジタルツインの技術的な複雑さも徐々に増加しています。都市は、既存のモデルを微調整するか、事前トレーニングされたモデルに依存するかの決定を迫られています。経験と試験運用を組み合わせることで、都市はこれらのツールと最適に連携する方法を見つけることができます。このような決定は、都市のリーダーに都市開発のニーズに対応するためのより良い指針を提供するでしょう。

人工知能の可能性についての興奮にもかかわらず、一部の研究科学者でさえこのテクノロジーについてまだほとんど知らないという認識もあります。モデルとトレーニング セットのサイズが大きいほどパフォーマンスは向上しますが、モデルのトレーニングとデプロイメントに小さな違いがある場合は、依然として探索と実験が必要です。

2024年、都市は避けられない試行錯誤の時期を迎えています。この期間中、組織はデータ保護や悪用のインシデントに遭遇する可能性があり、生成型 AI ツールを使用する際に国民がさらなる保護を要求するようになります。さらに、人工知能によって生成された偽情報は、特に規制された地方自治体の取引などの状況において、法的影響をもたらす可能性があります。したがって、都市はこの重要な問題に対処するための強力な対策を確立する必要があります。この試行錯誤の期間を通じて、都市は AI の広範かつ責任ある統合を形作るための教訓を学ぶことになります。

2. 地方レベルでの人工知能規制の確立

都市における人工知能の使用を規制し、国と地方自治体の政策のバランスを取ることに関しては、次のようなものがあります。慎重に検討する必要があるいくつかの複雑な問題。

現在の法律の課題は、特に昨年のテクノロジーの急速な発展です。 2024 年には、新興テクノロジーの機能について不確実性が高まるでしょう。問題は、OpenAI や Anthropic のような新しい影響力のあるプレーヤーがテクノロジーの状況を再構築する場合、あるいは Google や Microsoft のような既存の巨人が買収やテクノロジーの広範な統合を通じて優位性を維持する場合に、LLM がこのような状況に陥るかどうかです。

都市は、地方レベルで LLM の使用に関するガイドラインを作成する原動力となることができます。

中央政府レベルでは、より多くの審議と注目が集まる傾向があります。技術政策をめぐる理論的問題。ただし、都市は積極的な性質と、新しいテクノロジーをより迅速に実装および採用する能力で知られています。都市はすでにビジネスや公共サービスの現場で AI ツールを使用していますが、多くの場合、特別な規制はありません。これらのツールが使用されていることは公然の秘密であり、市は住民へのリスクを最小限に抑える安全な慣行を確立するために、従業員が AI をどのように使用しているかを積極的に理解しています。

都市は、地方レベルで LLM を使用するためのガイドラインを開発する原動力となることができます。明確な国家的枠組みがない場合には規制の必要性を認識し、都市は AI の責任ある使用を管理するためのガイドラインの開発を主導することができます。これは、進化するテクノロジー情勢に対する現実的な対応と、住民の幸福を損なうことなく AI の利点を確実に活用するという取り組みを反映しています。

都市における AI の規制は、ダイナミックかつ分散化されたプロセスとして展開されており、都市はテクノロジーの進歩に適応し、まだ規制されていない分野での AI の使用によってもたらされる実際的な課題に対処するためのガイドラインの開発を主導しています。急速に変化する世界テクノロジー環境で機敏性と応答性を実現します。

3. 都市におけるデジタル ツインの継続的な導入

2024 年までに、都市におけるデジタル ツインの使用は増加し続け、その多用途性によりデジタル ツインは都市にとって有用になり始めるでしょう。プランナーであり、リーダーにとって重要なツールです。

より速く、より回復力のあるインフラストラクチャの成長を求める住民の要求により、都市は革新的なソリューションを模索するようになりました。デジタル ツインは、都市の物理インフラを包括的にマッピングして理解する機能を提供します。これは、プロジェクトによって予期せぬパイプ、電線、さらにはトンネルが露出することが多い古い都市では特に重要です。デジタル ツインによって提供される正確なマッピングにより、特に海面上昇などの気候変動の影響が増大している場合に、より適切な計画とシミュレーションが可能になります。

2024 年までに、都市のリーダーは、より高速で高密度の住宅の建設や自動運転などの新興テクノロジーの計画という課題に対処するために、ますますデジタル ツインに注目することになるでしょう。デジタル ツインのシミュレーション機能により、プランナーはインフラストラクチャ プロジェクトから将来の交通モードの統合に至るまでのシナリオを評価できます。

仮想世界を取り巻く誇大宣伝とデジタル ツインの間には依然として関連性がありますが、都市は主にデジタル ツインを使用して具体的な現実世界の問題を解決することに重点を置いています。デジタルツインの導入の原動力は、現実世界の課題を解決し、最終的には国民の生活の質を向上させる能力です。

特にオンラインでの社会的交流に慣れている若い世代の間では、仮想世界におけるコミュニティ参加の魅力的な可能性にもかかわらず、デジタルツインの主な用途は依然として都市の物理的課題の解決に根ざしています。都市のリーダーは、仮想世界に関連する仮想的および社会的側面に焦点を当てるのではなく、インフラストラクチャの改善におけるデジタルツインの具体的なメリットを優先する可能性があります。

4. 自動運転交通パイロット

最近の規制上の課題にもかかわらず、自動運転シャトルやバス運転手の配備は増加することが予想されます。バス運転手や交通職員の人手不足が続いていることを考慮すると、各都市は自律型公共交通機関、特により高い乗客処理能力を備えた公共交通機関の価値を認識しつつあります。

一方、電動垂直離着陸 (eVTOL) 航空機が空に広く普及するのは、もっと遠い夢のように思えます。パイロットとパートナーシップは有望ですが、規制環境の複雑さは言うまでもなく、ベルティポート計画や騒音制御などの現実的な課題が残っています。

より差し迫った差し迫った都市交通問題に直面して、このような試験的投資を正当化することは困難な場合があります。

eVTOL には、特に捜索救助や医療輸送などの分野で興味深い使用例がいくつかありますが、乗客が eVTOL で地域ハブ間を定期的に移動するというアイデアは長期的なビジョンです。

役に立つ可能性はあるものの、派手だと思われているプロジェクトに関しては、国民の疲れが生じています。国民が公共交通機関、渋滞、安全性の問題の解決策を求める中、世界中の都市指導者や市長は、そのようなパイロットへの支援を維持することが難しいと感じるかもしれません。

より差し迫った差し迫った都市交通問題に直面して、このような試験的投資を正当化することは困難な場合があります。私たちが前進するにつれて、都市環境で住民が直面する日常的な課題に直接対処する、実用的で影響力のあるソリューションに焦点が移っていく可能性があります。

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