AI and Techポッドキャスト「Certified Skills in AI and Tech Podcast」の今回のエピソードでは、データ＆アナリティクス・ディレクターでAIの専門家であるT・スコット・クレンダニエルに話を聞いた。3M、バイオジェン、メルセデス、モルガン・スタンレーなどの一流企業で経験を積んだスコットは、進化するAIとデータサイエンスの世界について貴重な洞察を提供してくれる。彼は複数の役員を務め、新進気鋭の人材を指導し、ジョンズ・ホプキンス大学やメリーランド大学で講義を行っている。スコットは、AIの影響、その実用的な応用、データ分析の未来について時間を割いて議論している。
あなたはデータ分析とAIのディレクターです。AIはあなたの世界に何をもたらしていますか？AIは、あなたのスペースについての考え方をどのように変えましたか？
私は喜んで参加しますが、自分自身として参加します。私はガートナーを代表しているわけでも、製品を推薦しているわけでもありません。私たちは公平性を非常に重要視していますので、どんなインタビューでも必ずその旨から始めます。
では、人工知能は私のスペースにどのような影響を与えたのだろうか？私がこの分野に入ったのは1986年で、ちょうど30周年を過ぎたところだ。高度な分析にはほとんどずっと携わってきた。最も大きな変化は、20年間、データサイエンスと機械学習に気づいてほしいと懇願していたことだ。人々は抵抗感があり、データサイエンスで何かができるとは思っていなかった。彼らはしばしば私たちを、自分たちを煩わせるオタクと見ていた。
今、振り子は反対方向に振れている。人工知能を搭載した電動歯ブラシやトースターの広告を見たことがある。まるで私たちが反対側に行き過ぎたかのようだ。
ジェネレーティブAIには多くの可能性があるが、それを維持し規制する能力よりも誇大広告が先行してしまっていると思う。メディアはこの技術のリスクのいくつかを説明していない。私が恐れているのは、ハイプ・サイクルのもう一方の端を滑り落ちるとき、本当に不幸な顧客が現れることだ。
今、ソフトウェア・エンジニアとその役割について多くの議論が交わされている。ChatGPTやCopilotのようなツールによって、多くのコーディングが自動化されている。かつて需要が高かったソフトウェア・エンジニアは、大企業がソフトウェア・エンジニアを解雇しているため、今では雇用の安定を心配している。彼らは、"どこに行けばインパクトを与えられるだろうか？"と考えている。
予測をするときには、本当に注意することが大切だと思う。ヨギ・ベラが言ったように、「予測は常に危険である。私は、ソフトウェア・エンジニアがどこにも行かないとは思いません。コードを生成・維持するための純粋な人工知能よりも、補助知能や拡張知能の方が重要になるだろう。
私が見てきた最良の使用例では、ソフトウェア・エンジニアが最初のスクリプトを開発し、それをAIツールに渡してレビュー、フィードバック、さらに質問を受けるというものだ。例えば、"ここにこんなエラーがあるんだけど、どういう意味なのか、どうやって解決すればいいのかわからないんだけど "といった具合だ。先週、興味深い記事があった。ChatGPTは主に2021年9月以前のデータに基づいているため、流出したコードテスト（人気となった）に合格できたのは、答えを記憶していたからだという。より最近のデータでテストすると、精度は大幅に低下する。
生成AIが実際にやっていることを思い出してほしい。それは、トークンのグループを受け取り、次に来る可能性の高い単語やフレーズを予測することだ。コンピュータ内部の小さなプログラマーが、次に何をすべきかを考えるという意味での知性はない。それよりもずっと単純だ。人工知能と呼ぶと、私たちは知恵や思考プロセスがあると思い込んでしまう。何が起こるか、そして予測を立てるのがうまくなるかどうか、興味深いところだ。
その分野の人々の間で酒場の喧嘩を始める素晴らしい方法のひとつは、そもそも知能とは何かについて議論させることだ。人工知能が実現するかどうかは、これからわかるだろう。将来、人工知能を模倣したものが登場するのだろうか？おそらくね。機械が台頭するのか？おそらくないと思う。
私は、テクノロジーが独自に意識を発達させることよりも、悪質な行為者がテクノロジーをコントロールすることを心配している。悪質な行為者は長い間存在しており、私たちは彼らの存在とその仕組みを知っている。短期的には、そちらの方が心配だ。
あなたが助言している企業やその他の企業を見てみると、今頃は誰もが少なくともChatGPTやある種のジェネレーティブAIに手を出している。
短期的にAIに関して、企業への一般的なアドバイスをお願いします。
退屈な人工知能は儲かる人工知能。光り物を追い求めれば追い求めるほど、面倒なことに巻き込まれる可能性が高くなる。ありふれた機械学習は、今すぐエクセルで実行できる。そのために生成ツールやコパイロットは必要ない。不正検知、予知保全、電子メールによるオファーに対する反応率といったプロジェクトに集中すれば、50年代にシアーズが先駆けて導入して以来、非常に収益性が高く、コントロールしやすく、リスクが低く、比較的堅牢なプロジェクトが継続する。そのために他のすべての要素は必要ない。
今、ジェネレーティブAIに取り組んでいるのなら、なぜ以前は他の技術を使わなかったのか？以前の技術では得られなかった、ジェネレーティブAIに期待するROIは何ですか？そして、なぜ今が、「外」ではなく「中」であると感じているのか？これらは熟考すべき重要な質問である。
もし組織がデータガバナンスに取り組んでいなければ、その上にどんなテクノロジーを載せようが関係ない。陳腐な言葉だが真実だ。基本的なことから、特に経費の面から始め、それから前進するのだ。従業員全員に1台20ドルのAIツールを複数導入することは、ほとんどの組織にとって耐え難い負担であり、多くの組織はROIがあることを実証していない。
2週間前に発表されたゴールドマン・サックスの調査を見てほしい。現在職に就いているエンジニアについては、心配する人もしない人もいるかもしれないが、彼らへのアドバイスは、AIはなくならないということを認識することだ。機械学習は進化し、より良くなり、ハイプ・サイクルを経て、おそらくその軌道に乗る前に失望の谷を経験するだろう。インターネットのように、ユビキタスになるだろう。
AIの進化を踏まえて、人々は現在のスキルセットについてどう考えるべきか？
高校で4年、大学でさらに4年、それで終わりという従来の教育モデルは、もはや適切ではないということに同意する必要がある。今日決めたことが何であれ、5年後には違うものになっているだろう。今こそ、継続的なスキルアップについて考える時なのだ。成長し続けるための個人的な計画は何か？そのスキルをどのように実践していくのか？私たちが何を選ぼうと、それは変わるのだから。
ガートナーのピアコミュニティでは、AIに関するトレーニングや認定が行われており、これは極めて重要である。スキルアップはどこにも行きません。本当の問題は、組織がいまだに産業革命の前提の下で運営されていることだ。ジェネレーティブAIは、継続的な開発と改善の必要性を強調する以外、それほど大きな変化はないかもしれない。組織は、従業員を1回のトレーニングに参加させればそれで終わりと考えることはできない。世界はそうはいかない。スキル開発は、あらゆる背景を持つ人々に必要なのだ。
AIがマーケティングやコンテンツ制作に与える影響によって、物事は難しくなっているのだろうか？
そう、特にマーケティングにおいては。多くの人がAIを使ってコンテンツを作るようになり、競争が激しくなっています。それでもクリエイティブでなければならず、人々の注目を集めなければならない。AIは参入障壁を下げた。莫大な予算や豊富なスキルを必要とせず、誰でもクリエイティブなものを作れるようになった。
ターゲットを理解し、メッセージを練り上げるというマーケティングの基本は変わっていない。AIは、そのアイデアを実行する方法を変えるだけだ。これからは、よりメッセージに焦点が当てられ、それを生み出すためのツールには焦点が当てられなくなるだろう。
製品開発におけるAIの役割についてはどうだろうか？
AIはユーザーの行動を学び、新しい製品を生み出す機会を提供してくれる。しかし、顧客の行動を理解することは常に重要である。クラウドの規模やどのアルゴリズムを使うかよりも、より良い意思決定を行うことが重要なのだ。ほとんどの組織は、顧客を真に理解し、そのニーズを満たす製品を作ろうとはしてこなかった。製品に「人工知能付き」と付け加えたからといって、必ずしもそれがより良いものになるとは限らない。
ビル・ゲイツはかつて、最悪のアイデアを「インターネット上で」と付け加えれば、バブルがはじけるまで金儲けができると言った。今日、「人工知能を使って」が新しい流行語になっている。しかし私は、私の歯ブラシがAIによって以前よりはるかに多くのことができるようになったとは思わない。本当のチャンスは、AIが技術者でない人々がテクノロジーと対話するための障壁を低くしてくれることだ。私たちは、複雑さをテキストメッセージを送るのと同じくらいシンプルにした。
参入障壁を低くすることが、私たちの会話における主要なテーマのようですね。それはビジネスを民主化するのでしょうか？
参入障壁の低下は、良いことも悪いこともある。ビジネスを民主化する一方で、適切なテストなしに製品を市場に投入する可能性もある。自動化はジェネレーティブAIのはるか以前から存在していたので、これはまったく新しいことではない。技術の民主化は競争の激化と潜在的な落とし穴を意味するため、企業は何を望むか注意すべきである。
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