人工智慧無所不在：克服採用障礙

在人工智慧變得更加普遍和必要之前，我們必須消除創建合乎道德、公平和安全的AI系統的關鍵障礙。

譯自AI Everywhere: Overcoming Barriers to Adoption，作者 Rahul Pradhan。

在科技應用生命週期中，人工智慧正穩定地從「早期採用者」階段過渡到「早期多數」階段。這種轉變的標誌是人工智慧在各個領域的廣泛整合。消費品產品變得更加智能，配備了人工智慧驅動的助手和推薦引擎；業務運營透過自動化工具和人工智慧驅動的客戶服務聊天機器人等獲得簡化；醫療保健診斷和財務預測等專業領域越來越依賴人工智慧來提高準確性和效率。隨著依賴人工智慧的應用提高精度和效率，業務營運透過自動化工具和人工智慧驅動的客戶服務聊天機器人等獲得簡化；醫療保健診斷和財務預測等專業領域越來越依賴人工智慧來提高準確性和效率。隨著依賴人工智慧的應用提高精度和效率，領域專家會越來越依賴人工智慧來提高準確性和效率。

人工智慧在持續完善和對關鍵決策的依賴不斷增長為特徵的動態反饋循環表明，我們正在接近人工智慧大規模採用的關鍵時刻。

變革催化劑

三個關鍵推動因素推動了人工智慧的大部分進步和廣泛採用：

在過去的十年中，我們看到了人工智慧演算法的重大進步，特別是在深度學習、自然語言處理（NLP）和強化學習方面。這些改進的演算法提高了人工智慧在廣泛應用中的準確性、效率和適用性。開源運動也在人工智慧技術民主化中發揮了關鍵作用。開源模型、函式庫和框架降低了人工智慧開發的門檻，使更廣泛的研究人員、開發人員和公司社群能夠為人工智慧的進步做出貢獻，分享知識和加速創新。

人工智慧技術是基於機器學習和深度學習的技術，需要大量資料來學習、做出預測並隨著時間推移不斷改進。數位時代大大增加了資料量、種類和速度——人工智慧系統從模式、行為和結果中學習所需的原材料。高品質、多樣化和全面的資料集對於訓練準確且健壯的人工智慧模型至關重要。這種數據激增得益於物聯網(IoT)、社群媒體、商業交易等的支持，為人工智慧演算法分析提供了豐富的數據點集合。

運算能力和基礎設施：開發和訓練人工智慧模型，特別是那些涉及複雜演算法和大數據集的模型，需要大量的運算資源。硬體（如圖形處理單元（GPU）和張量處理單元（TPU））的進步以及雲端運算技術的改進極大地提高了研究人員和開發人員可用的運算能力。這使得他們能夠以更高的效率處理和分析大型資料集，成為可能。雲端平台還提供可擴展的人工智慧服務和基礎設施，使各種規模的組織能夠根據需求存取強大的運算資源。

這些科技進步正引導著人工智慧走向一個未來，在這個未來，借用是現代社會結構不可或缺的一部分，從根本上改變了我們與科技互動的方式。

展望人工智慧的未來

人工智慧的未來預示著超個人化、自主系統以及分散推理和推論的新時代。這些進步有望在產品和服務中提供真正客製化的體驗，減少在執行複雜任務中人工幹預的需要，並透過更接近其源頭處理資料來提高回應能力、隱私和效率。

克服障礙

儘管前景樂觀，但人工智慧廣泛採用的道路上充滿了需要緊急關注的挑戰：

• バイアスと公平性: AI が既存のバイアスを永続させる可能性は、倫理的で包括的な AI システムを開発することの重要性を浮き彫りにしています。
• 規制環境: 包括的な規制の欠如は、人工知能のプライバシー、セキュリティ、公正な使用を確保するための賢明なガイドラインの必要性を浮き彫りにしています。
• 透明性と信頼: AI の「ブラック ボックス」問題、つまり AI モデルがどのように意思決定を行うのかを見ることができないため、意思決定プロセスの理解を複雑にし、その結果、国民の信頼が失われます。
• 国民の不信感と誤った情報: AI の幻覚と誤った情報の蔓延は、国民の間で疑惑と恐怖を煽る可能性のある重大なリスクをもたらします。

これらの課題に対処し、AI 主導の未来への道を切り開くために、複数の戦略と技術革新が登場しました。

• リアルタイム データによる AI の強化: 継続的最新のリアルタイム データを使用して AI モデルを更新すると、バイアスが軽減され、AI システムの公平性と精度が向上します。
• 検索拡張生成 (RAG) の採用: RAG などのテクノロジーは、AI の出力を検証可能なデータに基づいて行うことで、偏見、公平性、幻覚の問題に対処することを約束します。
• エッジ AI の活用: データをローカルで処理することで、プライバシーとセキュリティの問題に対処し、データが安全に処理され、世界標準に準拠していることを確認できます。

AI の普及への道のりは、その機能を拡張する技術的なブレークスルー、そのアルゴリズムを支えるデータの急激な増加、そして AI テクノロジーの経済的アクセスの増大という 3 つの基礎によって推進されています。これらの推進力が連携して AI の軌道を形成し、業界全体のイノベーションと効率性の未来を定義しています。

この変化する状況を乗り越えるにあたり、上記の戦略を使用して、AI の開発と展開における最も差し迫った問題のいくつかを軽減する包括的なアプローチを採用する必要があります。これにより、より倫理的、公正かつ安全な AI システムへの道が開かれ、新たなレベルの生産性とパーソナライゼーションが実現し、前例のない技術進歩と社会的利益の時代が到来します。

この新しい時代に備えるために、Couchbase は 3 つの新機能を開始しました。Capella の生成 AI 機能、リアルタイム データ分析、および超パーソナライズされたユーザー エンゲージメントのためのベクトル検索です。 Capella iQ、Capella カラムナ サービス、ベクトル検索が組織の AI への取り組みにどのように役立つかについて詳しく説明します。