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なぜ人々は人工知能AIを恐れているのか？

人工知能（AI）のイノベーションのペースは驚くべきものです。AIは現在、ロボティクス、IoT、ビッグデータなどの技術の推進力となっており、ChatGPTなどの生成型AIツールも広範な注目を集めています。AIによって、コンピューターは膨大なデータからスマートな意思決定と発見をすることができ、将来的にさらなるイノベーションの道を拓くことができるでしょう。しかし、このAIの台頭は一部の人々の懸念を引き起こしました。彼らはAIが仕事を奪い、将来的には人間と独立して運営される可能性を恐れています。本記事では、なぜ人々がAIを恐れ、その恐怖や誤解をどのように扱い、軽減することができるのかを探っています。 AIはどのように人間の生活を改善できるのか？医療医療業界は既にAIによる変革を体験しています。AIはデータ分析能力を活用して、より速く正確に病気を検出することができます。たとえば、がんの兆候を治療が容易な段階で発見することができます。また、薬剤の開発プロセスを効率化し、患者の状態をチェックする仮想看護師のような役割も果たすことができます。交通自動運転車がより普及するにつれて、交通業界は革命を起こすことになります。これらの車はAIを活用して安全かつ効率的に運転し、事故を減らし、旅行を容易にします。さらに、AIはナビゲーションを補助し、質問に答え、運転をより便利で楽しいものにするためのスマートボイスアシスタントなど、他の役割でも活躍しています。さらに、AIは車の設計にも創造的に活用されています。車を効率的で快適で環境に優しいものにするための新しいアイデアを開発することができます。教育 AIは、さまざまな年齢の人々のために教育を変革する力を持っています。機械学習や人間の言語理解、顔認識などのスマートテクノロジーを活用して学習を改善することができます。たとえば、AIは通常の教科書をデジタル化し、画面から学びやすくすることができます。また、AIはプラギアリズムを発見するのにも役立ち、公平な学習を保証します。さらに、AIは生徒が授業を難しいと感じるか簡単すぎると感じるかを感情を見ることで判断し、学習をより適応的に調整することもできます。これらの分野に加えて、AIはさまざまな他の産業を変革する潜在能力を持っています。現在は、チャットボットや仮想アシスタントによる顧客サービスの向上に貢献しています。また、AIはスマートホームにおいても、サーモスタットや照明などのデバイスを制御し、暮らしをよりスマートにしています。AIの可能性は広大で、さらに拡大し続けています。その有用性にもかかわらず、AIに対する懸念は増え続けています。では、人々がAIを恐れる理由について考えましょう。「AIの潜在能力を認識し、それを日常業務に取り入れる方法を積極的に探し求める先見の明るい企業は、成功に向けた位置づけをしています。AI対人間の問題ではありません。AIは人間の能力を補完し、これまで以上の成果をあげるために人間と協力する存在です。私たちの共同責任は、チームを教育し、この技術を活用して個々の効率と生産性を向上させるだけでなく、産業全体の向上のためにその未来を展望することです。共に、無類の進歩とイノベーションをもたらす機会を持っています。」−Pixisの共同創設者兼グローバルCEO Shubham A. Mishra−である。なぜ人々はAIを恐れているのか？ 2023年3月、イーロン・マスクを含む1000人以上のAIの専門家が、リスクを適切に理解するために数か月間大規模なAIシステムの開発を一時停止するよう求める公開書簡を発表しました。この恐怖の背後にある主な理由の1つは、専門家たちが近い将来、AIが人間から独立して作業できるようになる可能性があると信じていることです。AIシステムが進化する速度を考慮すると、かつてSFの可能性とされていたシナリオが時間の問題とされています。専門家たちはまた、AIが人間の自律性を脅かすだろうと予測しており、パターン認識、分析、複雑な意思決定などのタスクにおいて、コンピューターが人間の知能を追い越すか、さらに上回る可能性があると考えています。人工知能は、知識があるだけでなく、私たちの情報をプライベートに保つという人間の関心事も尊重するようになって欲しいと思っています。間違ったやり方で行えば、それはかなり危険です。大量のデータを持つことは、迷惑メールの停止や好みのものを提案するなど、善意のことをするのに役立つことがあります。しかし、時にはプライバシーや公正な扱いにも影響を与えることがあります。仕事の喪失の恐怖は、人々がAIに不安を感じる別の理由です。数ヶ月前、BTは2030年までに最大55,000人の仕事を削減することを決定し、AIに進出しています。AIは教育にも影響を及ぼしており、ChatGPTのようなツールを使用して学生のエッセイを素早く書くことができ、GPT-4は米国の司法試験で好成績を収めました。ただし、人工汎用知能（AGI）について話すと、リスクはさらに深刻であり、命にも関わる可能性さえあります。 AIの課題とリスクをどのように克服するか？政府は、テック企業がAIを訓練するために使用できる計算能力とデータの量を制限することができます。 AIがアクセスできる知識を制限することもできます。例えば、バイオテクノロジー、核兵器、個人情報などの情報を隠すことができます。…

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イントロダクションテクノロジーの進歩する現代において、興奮すべき展開が現れています – 高度なマルチモーダルジェネレーティブAI。この最先端技術は、コンピューターをより革新的かつ優れたものにし、コンテンツの生成と理解を促進するものです。テキスト、画像、音声とシームレスに連携し、情報を生成するデジタルアシスタントを想像してみてください。この記事では、この技術がリアルタイム／実用的な応用や例でどのように機能するかを見ていき、さらには簡単なコードスニペットを提供して理解可能な形で説明します。それでは、進んで高度なマルチモーダルジェネレーティブAIの世界にダイブしましょう。出典- Microsoft 次のセクションでは、入力から融合、そして出力というマルチモーダルAIのコアモジュールを解き明かし、この技術がシームレスに機能する仕組みについて明確な理解を得ましょう。さらに、その能力と実世界での使用例を示す実用的なコード例も探求します。マルチモーダルAIは、私たちが想像してきた方法で機械が理解し、コミュニケーションするようになる、よりインタラクティブでクリエイティブかつ効率的なデジタル時代への飛躍です。学習目標シンプルな用語で高度なマルチモーダルジェネレーティブAIの基礎を理解する。入力、融合、出力モジュールを通じてマルチモーダルAIがどのように機能するかを探求する。実際のコード例を通じてマルチモーダルAIの内部機能を理解する。実世界の使用例についてマルチモーダルAIの実際のアプリケーションを探求する。シングルモーダルAIとマルチモーダルAIの違いとそれらの能力を区別する。実際のシナリオでマルチモーダルAIを展開する際に考慮すべき要素に深入りする。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。高度なマルチモーダルジェネレーティブAIの理解出典- LinkedIn あなたが信じられないほど賢く、さまざまな方法であなたを理解するロボットの友達、ロビーがいると想像してみてください。ビーチでの楽しい一日の面白い話をロビーに伝えたい場合、話しかける、アート/絵を描く、写真を見せるなど、さまざまな方法で彼とコミュニケーションすることができます。そして、ロビーはあなたの言葉、画像、その他を理解/ゲットすることができます。異なる方法でコミュニケーションし理解する能力が「マルチモーダル」の本質です。マルチモーダルAIはどのように機能するのか？マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声など、さまざまなデータモードでコンテンツを理解し生成するように設計されています。これを実現するために、次の3つの主要なモジュールを使用します。出典- Daffodil 入力モジュール…

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