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我々は、気づかないうちに沢山のルールの牢獄にいます。もちろん、必要なルールもあります。しかし、今では硬直的なルールよりもデータとAIで柔軟な判断をした方が合理的な問題が増えています。この柔軟性の実現に欠かせないのが、その目的と成果、即ちアウトカムを明確にすることです。
これを言葉でいうのは簡単ですが、実際には様々なハードルがあります。これを超えていくのは我々と行動力です。このような行動力が日本に目に見えてくる年にしたいと思います。
ある意味、昨今のAi(という言葉)ブームへの警告と理解しました。
以前から気になっていた、Aiというバズワード。
OOをAiで解析、Aiで管理、Aiで制御、Aiで予測。。。
「Ai活用」という謳い文句が多すぎるが、中には決められた一定のアルゴリズムに従っているだけのものあって、「それって単なるマシーンラーニングでしょ」と思えるものも散見する。
Aiだけでなく、一般的なデータ解析での現象特定や予知でも言える事だが、「何をしたい」「何を知りたい」という目的が希薄なケースがある。
そうゆうものに限って「何をしたいか?できるか?」より「Ai活用」を前面に出している気がする。
Ai将棋だって、「勝つ」という明確な目的がありましたよね。
Aiは魔法の箱では無いので、目的なき利用、曖昧な採用は「活用」にはならない。
マスコミも何でも「Ai」だけど、Aiの定義を再確認して、そこからのアウトプットで物事を評価するクセを付けた方がいい。
という主旨のようなので、概ね同意。それを突き詰めればAIである必要もないはずなので、偽物AIか本物AIか議論するよりも、純粋に結果だけ追求してればいいと思う
理由はおそらく、他の技術と比べて、何ができて何ができないかの判断が難しいからだと思います。AIの中身を理解できない人にとってだけではなく、ある程度理解できる人にとっても、今後どの程度のことができるようになるか予想しにくい、という意味で。
①アウトカム(目的のデータ)
②アクション(行動のデータ)
③コンディション(条件のデータ)
アウトカムが明確で魅力的である、つまりAI活用の先にあるビジョンが面白く、深さがあることが大切。
印象やバズワードに翻弄されてはいけませんね。
学びの多い記事でした。
以下引用
〝「汎用AI」と「専用AI」の区別ではなく、「ファンタジーAI」と「リアルAI」の二分論の方が、現状を捉えた表現だと考えます。〟