人工知能の世代が将来の技術情勢を再構築する

過去 10 年間にわたり、従来のシステムからクラウド コンピューティング サービス、ランサムウェア保護に至るまで、テクノロジー分野で新たなイノベーションが生まれてきました。世界中のテクノロジー チームは、コストを増加させずにイノベーションを実現することを目標に、マルチクラウド運用の合理化に重点を置いています。競争力を維持するには、生成人工知能 (GenAI) ツールを迅速に導入することが重要です。

しかし、人工知能の行動の責任は誰にあるのでしょうか?責任ある AI 開発と倫理的イノベーションを確保するにはどうすればよいでしょうか?セキュリティ、コンプライアンス、データ主権、または他者のプライバシーを尊重する倫理的義務を損なうことなく、テクノロジーの機能を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?

大企業は何をしているのでしょうか?

GenAI は明らかにイノベーションの触媒であり、私たちの世代の最大のテクノロジーのパイオニアには責任が最前線にあります。

今年の VMware Explore カンファレンスでは、VMware 社長のスミット ダーワン氏と Aon CTO のラジーブ カンナ氏が、3 つの主要トピックのうちの 1 つである責任ある GenAI について話し合いました。この世界的なプロフェッショナル サービス会社は、120 か国に約 50,000 人の従業員を擁し、VMware ソリューションの忠実なユーザーです。カンナ氏によると、GenAIは「まったく新しい機会を開く」ものであり、エーオンはリスクアドバイザリー事業を行っており、将来に対する興奮と安定的かつ慎重なアプローチのバランスを取ることが賢明であることを意味しているという。 ＃＃＃＃＃＃確かに。テクノロジーにおける次の輝かしいものに熱中するのは簡単ですが、イノベーションを達成して全社的な賛同を得るには、乗り越えなければならないハードルが数多くあります。カンナ氏は、責任ある AI の使用とガバナンスの文化を構築および維持し、倫理的で責任ある AI の使用に対する人間の監視の基本的な役割を決して見失わないことを強調しています。

VMware Explore 2023 カンファレンスで、重要な進歩が発表されました。 Nvidia とのパートナーシップにより、Nvidia エンタープライズ AI を多用途プラットフォームに統合する VMware Private AI Foundation が誕生しました。これにより、IT 部門は、さまざまな AI/ML ワークロードにわたって、プライバシー、セキュリティ、パフォーマンスを備えた大規模な言語モデルを効果的に管理できるようになります。 VMware Tanzu ポートフォリオは、コンテナベースのアプリケーション管理を簡素化し、セキュリティを強化します。一方、Edge Cloud Orchestrator は、エッジ ロケーションの迅速なプロビジョニングを可能にします。追加の機能強化には、クラウド コントロール プレーン、強力なランサムウェア保護、VMware Cloud Foundation のパフォーマンスの向上が含まれており、その結果、クラウドとエッジにわたる従来のワークロード、最新のワークロード、AI/ML ワークロードのための強力なプラットフォームが実現します。組織がビジネスを最適化し、無駄を削減し、イノベーションを推進できるようにする変革フェーズです。 VMware Explore では、このビジネスが再び主要なプレーヤーとして浮上し、テクノロジ部門の生産性を向上させ、イノベーションを加速し、持続可能な成功を推進できるようになりました。

VMware Explore のパネル ディスカッション「責任ある人工知能: 人間が果たすべき役割は何ですか?」では、GenAI と複数の人工知能の動的コンバージェンスにおいて人間が果たすべき役割についても明確さが欠けていることが浮き彫りになりました。 -クラウドテクノロジーの答え。このパネルは、AI システムの開発と人間の関与を導く倫理原則を探求してきた実績を持つ最高技術責任者室長のリチャード・マンロー氏が司会を務めました。まず、データ ジャーナリストのニューヨーク大学 A. メレディス ブルサード氏が登壇しました。アーサー・L・カーター・ジャーナリズム研究所の准教授は、AIを「複雑で美しい数学」と定義しています。人工知能について話すとき、多くの人は「ターミネーター」、「スタートレック」、「スター・ウォーズ」を思い浮かべるだろうが、現実と想像を区別する必要があると同氏は述べた。人工知能は一種の「パターン コピー」であり、データがコンピューターに入力され、コンピューターがモデルを構築し、モデルが数学的パターンを表示して意思決定を行い、新しいテキスト、画像、または音声を生成し、結果を予測します。 しかし、心に響くのは、人工知能が文化をどのように変えるかについての議論です。ブルサール氏はまた、AI システムにおける偏見や誤解と闘うことの重要性にも同意したが、AI の偏見によって明らかになる社会問題が存在するという仮説も立てた

専門家パネルは民間人工知能の問題についてさらに議論した。プライベート AI とは、トレーニングが簡単な小型モデルの使用を指します。リソースが少ないということは、二酸化炭素排出量が低くなり、精度が向上することを意味します。プライベート AI を使用すると、組織は環境に大きな影響を与えることなく、より迅速に反復処理を行うことができます。それには人工知能だけでなく、クラウド コンピューティング、顧客、コンテンツ、環境などの側面も関係します。

人工知能は、一言で言えば長期戦です。早期の成功を求めて勝利を急ぐ誘惑は避けるべきです。さらに重要なのは、人工知能の一部として選択する能力を考慮することです。

委員会は、人々が安心して質問できるべきだと強調しました。 、人工知能が期待される結果を生み出すように誘導します。私たちの責任は、AI が何をすべきか、何をすべきではないかを定義し、AI が既存の偏見や偽情報をどのように増幅させるかを人々が理解できるように AI についての意識を高めることです。

• 信頼性:人工知能の信頼性は、高品質のデータとモデルのバイアスの削減に依存します。 2014 年の Apple のヘルスケア アプリを覚えていますか? これには月経追跡機能が含まれていませんでした。バイアスを軽減し、モデル内で適切な表現を構築することで、信頼性と説明責任を向上させることができます。
• 倫理:人工知能の導入の目的は、社会の改善と一致し、規制に準拠する必要があります。 AI モデルに倫理原則を組み込むことで、責任ある使用が保証されます。
• セキュリティ:人工知能の学習モデルは予期せぬ手に渡る可能性があるため、保護することが重要です。機密データ、従業員情報、顧客データを保護することが必要であり、AI モデルがオープンソースか独自のものかを知ることはセキュリティにとって重要です。
• プライバシー:データの性質によって、プライバシー要件が決まります。データが機密性が高いか、ミッション クリティカルであるか、または規制されているかを判断することは、AI モデルに何を含めるべきか、何を含めるべきでないかを判断する上で重要です。
• 透明性: AI の役割について従業員、顧客、サプライ チェーン パートナーとオープンかつ透明性を持ってコミュニケーションし、信頼を育み、誰もが AI の影響の目的と可能性を理解できるようにします。
• 見せかけ:AI における不透明性の課題に対処するには、アルゴリズムの内部動作、アルゴリズムがどのように結果を生み出すか、モデル内の変数を変更することによる連鎖的な効果を理解することが重要です。透明度を高めるため。
• 標準:ガードレールの実装は、責任ある倫理的な AI 開発を保証するための重要な側面です。ガードレールは、AI システムが害を及ぼしたり非倫理的な決定を下したりすることを防ぐための境界線とガイドラインを設定するのに役立ちます。

しかし、最も重要なことは人々を第一に考えることです。 GenAI の真の可能性は、あらゆる年齢や職業の人々がアクセスしやすく、誰もが質問するために使用できるツールであることにあります。テクノロジーは人類に貢献します

責任ある人工知能とは何を意味しますか?

人工知能に対する責任は誰にありますか?要するに皆さん。 Chris Wolf 氏は、人工知能についてはまだわかっていないことが多く、業界標準も存在しないと指摘しています。

組織、専門家、政策立案者は、人工知能の軌道を形作ることについて共同責任を共有しています。意思決定を行い、洞察を提供するために GenAI に期待しているとき、VMWare プラットフォームのようなソリューションにより、自信を持って方向転換して適応することができます。私たちは急速に変化するシナリオと絶えず変化する経済の中で生きており、使用されるモデルは弾力的で動的である必要があります。インテリジェント クラウドの GenAI は柔軟性を可能にします。倫理的な AI の開発と展開を促進するディスカッションに参加します。まず AI 用のインフラストラクチャを構築し、次に拡張します。最も重要なのは、ウルフ氏がアドバイスするように、質問をし続け、好奇心を持ち続けることです。

ビジネスにおける GenAI の可能性を想像してみてください...思慮深く責任を持って実行できれば。

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