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本 ・本 (320ページ) / ISBN・EAN: 9784152098375
作品紹介・あらすじ
人工知能(AI)により予測のコストが格段に下がり、経済のルールが根本から書き換わりつつある。この激変期を勝ち抜くための競争戦略は? ケヴィン・ケリー(『WIRED』創刊編集長)らが絶賛、AI研究の最前線・トロント大学の経済学者による超話題作
感想・レビュー・書評
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AI=予測マシンとし、いま起こってるAIの急速な発展・普及を的確に表現している。「予測コストを下げる」のがまさにAIの役割であり、その基となる膨大なデジタルデータを収集するのがIoTだ。AI+IoTが予測と決断を迅速化し質を向上させると考えればGAFAやアリババ、バイドゥの数々の取組みの戦略が見えてくる。本書内の技術動向と豊富な事例はいずれも興味深いが、特に医療画像診断のスタートアップが「結論」ではなく「予測」を提供し「判断」は人間に委ねるという境界整理は面白い。技術的限界ではなく法規制や役割分担と考えると、これから様々な産業でAIが普及し同等な境界整理が行われることだろう。
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AI(人工知能)の持つ根本的な役割は「予測」を安上がりに実行することであるとして、それが今後の社会に与える影響を解説した一冊。
AIは、膨大な量のデータを様々に組合わせて瞬時に分析し、より精度の高い予測を実現することで、ビジネス上の不確実性を減少させ、様々なトレードオフを解決するため、企業の組織構造やビジネスの境界に変化をもたらすが、AIはデータが少ない領域や例外的な処理は不得意であり、さらには予測以外のタスク(判断や行動)についても、その大半は汎用的なスキルを持った人間が担うので、人間は機械によって駆逐されるのではなく、それぞれの得意分野によって分業することが可能である。
また、AIには規模の経済が働くため、GAFAやアリババ等の一部企業による富の独占を招く恐れがある一方、規制によって規模が縮小すれば性能が低下するので、AIの生産性やイノベーションと、競争や富の公平な分配との間にトレードオフがあるという。カナダ・トロント大学でAI研究の第一線を担う著者の主張は、経済的な視点からAIの本質的な意味を明確化しており、とても興味深い。 -
最近、ChatGPTや画像生成AIなどがめまぐるしい勢いで進化し、将来は頭脳労働までもAIに奪われるのではないかという不安が高まっている。だが本書は、AIを労働代替の脅威ではなく、予測にかかるコストを劇的に下げる存在として捉え、そのインパクトをビジネス視点で冷静に分析している。予測が安価かつ高精度になるほど、組織の競争力は意思決定の質に移行し、人間の判断がますます重要になるという指摘は示唆に富み、希望が持てる。経営戦略の観点でも、AIが生み出す情報をどこまで活用し、どう組織全体を変革するかが大きな鍵となる。恐れよりもチャンスとしてのAI活用に焦点を当て、人間がどこで価値を発揮するかを鮮明に示している点が印象的だった。今後のキャリアプランを考える上で頭の片隅に残しておきたい。
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・なぜ「知能」と呼ばれるのか。決定性プログラミングと確率的プログラミングへの進歩、ニュートン学説の決定論的視点と量子力学の不確実性への移行にヒントがある。
・未知の未知と、未知の既知。後者が厄介。あってる時があっても、たまたま。いつか大きく外れるかもしれない。
・これも翻訳書特有の書きっぷり。最後まで意欲が続かなかった。 -
予測マシン、いわゆるデータによるAI技術を使った予測によってどんなことが起こり得るか、その特性、活用の仕方、リスクなどについてまとめられている本。AI技術による予測について学ぶのに適している本であると感じた。
データにも入力データ、訓練データ、フィードバックデータの3つのタイプのデータがあり、それが何に使われる価値となるか、また、偏ったデータによる予測のリスク、好ましくないデータによる悪用などについても勉強になった。
データの予測能力向上に対して、人による判断の価値はある。特性を理解しておくことは今後のビジネスにおいて重要。
アマゾンではシッピングバイショッピングというビジネスモデルも実現される可能性がある。 -
予測のコストが下がってくる先の世界についてあれこれ想像できる本
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AIが社会に与える影響を「予測」「意思決定」「ツール」「戦略」「社会」の枠組みで段階的に因果を持って解説している。
一見AIというと万能な魔法のツールのように聞こえるが、実は予測を担っているにすぎない。しかし、予測ができると意思決定が変わり、意思決定が変わると仕事のツールが変わる。仕事のツールが変わると企業の戦略が変わり、企業の戦略が変われば結果として社会が変わる。と、こういった建付け。
ツールの話までで終わる技術書、ビジネス書が多い中で、企業の戦略や社会へのインパクトまでを丁寧に解説している良書ではないか。 -
●人工知能の進歩が現在目覚ましいからといって、知能そのものが実現するわけではないことを重要な点として指摘しておきたい。私たちに実際もたらされるのは、知能の重要な構成要素の1つである「予測」だ。子供が質問を声に出したときにアレクサが何をしているのかと言えば、音声を聞き取り、子供が話す言葉から、どんな情報を探そうとしているのか予測する作業である。アレクサはデラウェア州都がどこなのかを知らない。それでも、誰かがこのような人をする時には「ドーバー」と言う回答を探していることを予測できるのである。
●情報の欠落部分を埋め合わせるプロセスは一見すると平凡だが、そのおかげで予測マシンは魔法のように働く。これは既に実現しており、機械は見ることも、操縦をすることも、翻訳することも可能だ。
●データは新しい石油。データ収集はコストのかかる投資。
●機械は日常的な通常のデータに基づいたほとんどの予測を行い、稀な事象が発生すると、人間の助けを求める。すると人間は、求めに応じて例外予測を行う。
●機械は人間の判断を学習することができる。自動運転システムに多くの事例を示し、人間の判断を予測できるように訓練することが可能だ。この状況で人間ならどうするか、予測させるのだ。
●AIによる予測は差別に繋がりかねない。
●ハッカーからの攻撃
●第三者が予測マシンを情報源として利用することは可能で、そうなると知的財産が盗まれ、弱点をついた攻撃を受けやすくなる。
●生産性は上がるが、富の分配に問題が出る。
●プライバシーとのトレードオフ
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AIで有名なトロント大学教授の本なので読んだ。経済と今後のテクノロジーの変化がわかりやすい。ツールで書かれていたAIキャンバス面白い
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難しかったが経営戦略の観点からの主張が織り交ざっていることが良かった。