グローバルAIの景観の包括的な分析：人工知能の現在の状態（2025年7月）
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公開：2025年7月16日 /更新：2025年7月16日 - 著者： Konrad Wolfenstein
グローバルAIランドスケープの包括的な分析：人工知能の現状（2025年7月） - イメージ：Xpert.Digital
倫理、経済、イノベーション：視線でのAIの変革（読書時間：41分 /広告なし /ペイウォールなし）
希望とリスクの間 - 人工知能の複雑な未来
人工知能（AI）は、私たちの時代の最も運転と破壊的な力の1つであるコンピューターサイエンスのニッチなトピックから長い間発展してきました。見出しに支配し、グローバル市場に影響を与え、私たちの仕事、コミュニケーション、ライブを変えます。しかし、誇大広告の背後には、計り知れない経済的機会、地政学的な力の闘争、深い倫理的問題、急速な技術的ジャンプによって特徴付けられる複雑な現実があります。
この記事では、現在の開発を使用して、AIの多層世界を照らしています。私たちは、AIの将来の基礎を築く大規模な投資に没頭し、AIチップのグローバルな覇権を分析し、医学から軍隊へのアプリケーションの多様な分野を調べ、この変革的技術に関連するリスクと倫理的ジレンマタに直面します。目的は、AI革命の大きな可能性と緊急の課題の両方を示す微妙な絵を描くことです。
1.なぜ私たちは現在、AIインフラストラクチャ、特にデータセンターでこのような大規模な投資ブームを経験しているのですか？
AIインフラストラクチャへの現在の投資ブームは、最新のAIモデル、特にいわゆる大手言語モデル（LLMS）と生成AIシステムの基本要件の直接的な結果です。これらのシステムは、「学習」と「機能」に想像を絶する量のコンピューティングパワーを必要とする巨大な脳と同等のデジタルです。これらの投資の背後にある原動力を3つの主要分野に分割できます。
AIモデルのトレーニング：GPT-4、Claude 3、Geminiなどの高度なAIモデルの「トレーニング」は、非常に算術プロセスです。膨大な量のデータ（多くの場合、インターネットの大部分）がモデルに提供され、パターン、関係、言語構造、事実の知識を学習できるようにします。このプロセスには数週間または数か月かかる場合があり、並行して動作する数千の専門的なAIチップ（GPU）が必要です。 -ARTモデルの単一の状態をトレーニングするコストは、数億ドルまたは10億ドルを超えることができます。 Google、Meta、Openaaiなどの企業は、このインフラストラクチャ自体を構築するか、競争でトップにとどまるために高価なレンタルを必要としなければなりません。
推論（AIのアプリケーション）：トレーニング後、モデルはアプリケーションの準備ができています。ユーザーがチャットに問い合わせたり、Midjourneyで画像を生成したり、DeepLを使用して翻訳を要求したりするたびに、訓練されたモデルをアクティブにして回答を計算する必要があります。単一の推論リクエストでは、トレーニングよりもはるかに少ないコンピューティングパワーが必要ですが、世界中の何百万人ものユーザーからの数十億人の問い合わせは、コンピューティング能力の膨大で絶え間ない必要性になります。ハイテクジャイアンツは、このグローバルな需要を操作し、迅速で信頼できるAIサービスを提供するために、巨大なデータセンターを構築しています。
クラウドコンピューティング市場：投資の重要な部分は、独自の製品のインフラストラクチャに流れるだけでなく、クラウドサービスの拡大にも流れ込みます。 Amazon（AWS）、Microsoft（Azure）、Google（Cloud）などの企業は、他の企業に「AI As a Service」を提供しています。これは、独自のデータセンターを構築する手段を持っていない新興企業と設立企業が、必要なAI計算パフォーマンスを柔軟にレンタルできることを意味します。この市場は非常に有利です。最大、最速、最も効率的なAIインフラストラクチャを提供できる人は誰でも、決定的な競争上の優位性を確保します。 AIワークロードの専門的なクラウドプロバイダーであるCoreWeaveなどのプレーヤーは、この非常に収益性の高いニッチを進め、数十億を投資する新しい企業の例です。
要約すると、大規模な投資は推測ではなく、必要性であると言えます。これらの巨大でエネルギーの驚異的なデータセンターがなければ、今日私たちが知っている生成的なAIはありません。彼らは、ますますデジタルでインテリジェントな世界経済の物理的なバックボーンです。
に適し：
2。ペンシルベニアのような州がAIおよびエネルギー投資のための新興センターになっているのはなぜですか？
AI投資のホットスポットでのペンシルベニアの発展は、政治、地理、経済的必要性の相互作用の魅力的な例です。この傾向を促進するいくつかの要因があります。これは、ドナルドトランプ前大統領や政治家のデイビッドマコーミックなどの人格のターゲットを絞った政治的イニシアチブによって激化しています。
エネルギーの可用性とコスト：最も重要な要素はエネルギーです。すでに述べたように、AIデータセンターに飢えているエネルギーは巨大です。ペンシルベニアは、米国最大の天然ガス生産者の1つです（Marcellus-Shale Depositのおかげです）。比較的安価なエネルギーのこの豊富な利用可能性は、ロケーションの大きな利点です。多くのハイテク企業は再生可能エネルギーに焦点を当てていますが、データセンターの24時間年中無休の動作のためのガス発電所による安定した予測可能な基本負荷供給は非常に貴重です。この地域でのこれらの化石燃料の使用に対する政治的支援は、データセンターを供給するための新しい発電所の建設のハードルを低下させます。
地理的位置とインフラストラクチャ：ペンシルベニア州は、米国東海岸（ニューヨーク、ワシントンDC、ボストン）の大規模な人口と経済センターの近くで戦略的に安価です。これにより、遅延時間が短縮されます。つまり、多くのAIアプリケーションにとって重要なデータ送信の遅延が減少します。さらに、州には、十分に開発された産業インフラストラクチャ、大規模な建設プロジェクトのための十分な土地、および重工業の分野での伝統があります。
政治的意志とインセンティブ：影響力のある政治家からの明示的な資金は、投資 - フレンドリーな気候を生み出します。トランプやマコーミックペンシルベニアなどの人格が「AIとエネルギーの中心」としての地位にある場合、これは投資家に強いシグナルを送ります。このようなイニシアチブは、多くの場合、税制上の優遇措置、承認プロセスの加速、および企業を引き付けるための直接補助金に関連しています。これは、データセンターを促進するバージニアやオハイオなどの他の地域との競争において国家をもたらす政治的ダイナミクスを生み出します。
経済変化：ペンシルベニア州は、伝統的な重工業の衰退を特徴とする地域であるSO -CALLED「Rust Belt」の一部です。国家の和解 - アートデータセンターは、経済的構造の変化を開始し、新しい持続可能な雇用を創出し、技術的に地域を再配置する機会と見なされています。
したがって、安価なエネルギー、政治的支援、戦略的状況の収束により、ペンシルベニア州は、KI時代のデジタルニーズが地域の物理的および政治的現実にどのように影響し、新しい経済センターを作成するかの代表的な例となっています。
に適し：
3. AIの計り知れないエネルギー要件は、問題としてますます議論されています。この問題の寸法は何ですか？また、どの特定のソリューションが追求されていますか？
AI産業のエネルギー要件は、実際に最大の課題の1つであり、アキレスのかかとの1つである可能性があります。問題にはいくつかの寸法があります。
スケーリング：個々のAI要求は問題ではありませんが、グローバルなスケーリングです。 AIセクターのエネルギー消費は、今後数年間で指数関数的に増加する可能性があると推定されています。一部の予測では、AIの計算センターが2027年までにスウェーデンまたはオランダの国全体と同じくらい多くの電力を消費できると仮定しています。これは、多くの地域で容量制限ですでに動作している既存の電気グリッドに大きな圧力をかけます。
CO2フットプリント：このエネルギー要件が主に化石燃料からカバーされている場合、AIブームは世界の気候目標に対抗します。ハードウェア（特にチップ）の生産も非常にエネルギーとリソース集約型です。
水の消費：データセンターは、冷却するために大量の水を必要とします。低水域では、これは農業用または飲料給水との対立につながる可能性があります。
これらの課題を考慮して、集中的なソリューションはさまざまなレベルで追求されます。
再生可能エネルギーの使用：これは最も顕著なアプローチです。 GoogleやMicrosoftなどのハイテク大手は、再生可能エネルギーを備えた特定の日付までデータセンターを完成させることを約束しました。これは、太陽光と風力発電所の直接建設、または長期の電力受け入れ契約（電力購入契約）を締めくくることによって行われます。特に興味深い傾向は、水力発電の使用です。水力発電植物は、非常に安定した予測可能なエネルギー供給を提供します。これは、データセンターの一定のエネルギー要件に完全に適合しています。したがって、大きな水力発電所の近くの場所（たとえば、米国またはスカンジナビアの北西部）はますます魅力的になっています。
エネルギー効率の向上（ハードウェア）：チップメーカーは熱く動作し、プロセッサの効率を向上させます。新しい世代のAIチップは、ワットあたりの算術操作（フロップ/ワット）をより多くの算術操作を提供するはずです。これには、新しいチップアーキテクチャ、小規模な製造サイズ（ナノメートルレンジ）、AIタスクに合わせた特殊なデザインが含まれます。
より効率的な冷却システム：データセンターの従来の空調は、非常にエネルギー集約的です。現代のアプローチには、液体冷却が含まれます。この冷却には、チップがクーラントで直接洗浄されます。これは、空冷よりもはるかに効率的です。冷たい気候ゾーンでの冷たい外気（自由冷却）の使用も一般的な慣行です。
アルゴリズム最適化（ソフトウェア）：ハードウェアだけではありません。研究者は、AIモデルの「よりスリム」で効率的にすることに取り組んでいます。 「モデル剪定」（ニューロンネットワークの不必要な部分の除去）、「量子化」（より低い数値精度の使用）、より小さな特殊なモデルの開発などの手法は、大幅に衝突することなくトレーニングと推論のためのコンピューティングの取り組みを大幅に減らすことができます。
インテリジェントな負荷管理：AIは、自分のエネルギー問題の解決に貢献することもできます。インテリジェントな管理システムは、再生可能エネルギーの余剰（日当たりや風の強い地域）があるデータセンターで動的に算術負荷をシフトできます。
したがって、このソリューションは、発電からチップアーキテクチャやソフトウェア、データセンターのインテリジェントな動作に至るまでの全体的なアプローチです。
4.労働市場に対するAIの影響はどの程度曖昧ですか？新しい仕事はどこにあり、最大の損失はどこに脅迫されていますか？
労働市場に対するAIの影響は、非常に曖昧であり、私たちの時代の最も議論されている社会経済的問題の1つです。これは創造的な破壊の古典的なケースであり、そこでは仕事も破壊され、新しいものが作成されます。それは純粋なジョブキラーではなく、純粋なジョブエンジンでもありません。
プラスの効果と雇用習得：
インフラストラクチャの建設と運用：データセンターの建設におけるブームは、建設労働者、電気技師、エンジニア、セキュリティ担当者のための何千もの職場を直接作成します。これらの非常に複雑なシステムの運用とメンテナンスには、専門の技術者とITスペシャリストも必要です。
AIの開発と研究：AIモデルの開発、訓練、改良可能な才能の需要が爆発しました。これには、AI研究者、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、ニューラルネットワークの専門家などの役割が含まれます。これらの高度に資格のある高給の仕事は、AI業界の中核です。
新しいジョブプロファイル：AIはまったく新しい職業を作成します。顕著な例は、生成AIモデルの望ましい結果を取得するために可能な限り最良の指示（プロンプト）を策定することを専門とする迅速なエンジニアです。 AI Ethics、AI監査、AIの実装アドバイスの分野でさらに新しい役割が作成されます。
生産性の向上：AIは、人間の労働者をより生産的にするツールとして機能します。プログラマーは、AI副操縦士を使用してより高速なコードを書き込むことができ、デザイナーはAIイメージジェネレーターを使用してデザインをより速く作成でき、マーケティング担当者はAIテキストジェネレーターを使用してより速いキャンペーンを開発できます。これは経済成長につながる可能性があり、それが他の分野で新しい雇用を生み出します。
マイナスの影響と失業：
最大の脅威は、認知ルーチンタスクの自動化に基づいています。これらは、知的作業を必要としていたが、AIシステムに引き継ぐことができるため、以前は安全であると考えられていた活動です。とりわけ、それは影響を受けます：
データ分析とレポート：単純なデータ分析の分野での多くのタスク、レポートの作成、情報の概要は、人間のアナリストよりも速く、よりエラーがないことがよくあります。この地域のジュニアポジションは危険にさらされています。
カスタマーサービスとサポート：最新世代のチャットボットと声は、複雑な顧客の問い合わせを理解して編集できます。これにより、コールセンターと第1レベルのサポートで大規模な雇用削減につながります。
コンテンツの作成とテキストの位置：シンプルなテキスト、製品の説明、ソーシャルメディアの投稿、または標準的なジャーナリスティックな標準メッセージさえAIによって生成できます。これは、コンテンツマーケティング、テキストの位置、エントリージャーナリズムの仕事を脅かします。
パラルの棚と管理活動：KIは、数秒で膨大な量の法的文書、契約、ケースファイルを検索して要約できます。これは、以前は弁護士や若い弁護士によって行われたタスクです。
将来の重要な問題は、新しい雇用の創出が失業のペースに追いつくことができるかどうか、そして当社がAI時代の新しい要件のために労働者を資格を得るために必要な再訓練とさらなる教育プログラムを提供できるかどうかです。
5。NVIDIAは、AIチップの市場を支配しています。この優位性はどのようにして、AMDのように競争がどのような役割を果たしましたか？
AIチップ市場におけるNvidiaの圧倒的な支配は偶然ではなく、15年以上前に始まった先見の明の戦略の結果です。 Nvidiaはもともと、ゲーム業界向けのグラフィックプロセッサ（GPU）のメーカーでした。 GPUのアーキテクチャは、数千の単純な計算を並行して（画面上でピクセルをレンダリングするために）実行するように設計されており、深い学習アルゴリズムの心を形成するマトリックス乗算の種類に最適であることが証明されました。
Nvidiaの成功の決定的な要因は次のとおりです。
CUDA-The Software Ecosystem：Nvidiaの最大の戦略的利点は、ハードウェアだけでなく、ソフトウェアプラットフォームCUDA（統合デバイスアーキテクチャを計算）です。 2007年にすでに公開されているCUDA開発者は、グラフィックスのためだけでなく、一般的な科学的およびデータ集約的な計算にNVIDIA GPUを使用できる大規模な並列計算を可能にしました。長年にわたり、Nvidiaは、CUDA周辺のライブラリ、ツール、最適化されたアルゴリズムの巨大で成熟した堅牢なエコシステムを構築してきました。 ACI地域の研究者と開発者は、この生態系に慣れています。数百万のコードラインを書き直す必要があるため、別のプラットフォームへの変更は膨大な努力に関連付けられます。これにより、強力な「ロックイン効果」が作成されます。
AI：Nvidiaの早期焦点は、競合他社よりも早く、より一貫して深い学習の可能性を認識しました。彼らは、AIワークロードのニーズに合わせて調整されたGPU（テンソルコアなど）に特別なハードウェア機能を開発し、特にAIの研究コミュニティに製品を販売しています。
継続的なイノベーション：Nvidiaは容赦ないイノベーションサイクルを確立し、18〜24か月ごとに新しい、より強力なチップ生成を市場にもたらします（例：Pascal、Volta、Ampere、Hopper、Blackwell）。これらのパフォーマンスの一定の増加により、競合他社が追いつくことは非常に困難です。
競争、特にAMD（高度なマイクロデバイス）は、この傾向を長い間過小評価してきましたが、今では追いついています。 AMDの戦略は、特にデータセンターGPU（例：MI300X）の本能シリーズで、Nvidiaのハードウェアの強力な代替品を提供することに焦点を当てています。 AMDの最大の課題は、ハードウェアオファー用の競争力のあるソフトウェアエコシステムを構築することです。ソフトウェアプラットフォームROCMはCUDAの代替品である必要がありますが、まだ成熟していない、広範囲にわたる、または使いやすいです。
それにもかかわらず、AMDによる競争の増加は非常に重要です。 AIチップの非常に高い価格を引き下げ、サプライチェーンを多様化し、イノベーションをさらに促進するのに役立ちます。 Google（TPUを使用）、Amazon（TrainiumおよびIrsentiaを使用）、Microsoftなどの他のハイテク大手は、NVIDIAへの依存を減らすために独自のAIチップを開発し、競争圧力をさらに高めます。
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詳細については、こちらをご覧ください:
AI戦略が明らかにした：輸出規制とそのグローバルな結果 - 秘密のAIが米国と中国の間の戦争戦争
6.米国政府は、中国の進歩的なAIチップへのアクセスを制限しようとしています。これらの輸出制御はどのように機能し、実際にどの程度効果的ですか？
AIチップの米国輸出規制は、中国との地政学的および技術的人種の中心的な手段です。宣言された目標は、必要な高性能ハードウェアへのアクセスを防ぐことにより、中国の軍事スキル、その監視技術、および一般的なAI管理職の開発を遅らせることです。
コントロールの仕組み：
米国貿易省が管理するコントロールは、特定の技術的な力のしきい値を定義しています。これらのしきい値を超えるチップは、特別なライセンスなしに中国（および疑わしいと分類された他の国）に輸出してはなりません。最も重要な基準は次のとおりです。
コンピューティングパワー：チップが毎秒実行できる算術演算の最大数（TFLOPSまたはPETAフロップで測定）。
転送速度（相互接続速度）：複数のチップが相互に通信できる速度。これは、大規模なAIモデルのトレーニングにとって非常に重要であり、数千のチップが協力しなければなりません。
有効性と回避戦略の課題：
これらのコントロールの有効性は、集中的な議論の対象です。古典的な猫とマウスのゲームショー：
「エクスポートに準拠した」チップ：最初のコントロールに応じて、Nvidiaは中国市場向けのチップの特別なわずかにゆっくりとしたバージョン（A800およびH800など）を開発しました。これらは電力のしきい値のすぐ下であり、合法的に輸出される可能性があります。米国政府がコントロールを締め、これらのチップをブロックしたとき、NvidiaはH20などの新世代をさらに適応したチップを発表しました。これらのチップは、特に大きなモデルのトレーニングに重要なチップからチップへの通信で、パフォーマンスが大幅に減少します。
「4番目のベスト」アプローチ：米国の戦略は、中国がAIチップを取得しているが、絶対に最良ではないということです。報告書によると、中国はほとんど「4番目にベスト」なテクノロジーを受け取っているだけです。これは中国を遅くしますが、それを止めません。中国企業は、より効率の低いハードウェアで作業することを強制します。これにより、トレーニングと開発がより高価で時間がかかるようになります。
灰色の市場と密輸：繁栄した闇市場の報告があり、強力なNvidiaチップが第三国で中国に密輸されているが、それは少量で過剰な価格であるが、中国に密輸されている。
国内産業の過程：おそらく米国制裁の最も重要な長期エピソードは、彼らが独自の独立した半導体産業を築くように中国を大いに促していることです。 Huawei（Ascend Chipを含む）などの中国企業や他の企業は、競争力のあるAIチップを開発および生産するための大規模な州の補助金を受けています。たとえ彼らが数年間Nvidiaに技術的に遅れていたとしても、米国は中国を自給自足させています。長期的には、米国の制裁は意図せずに強力な競争相手を生み出す可能性があります。
要約すると、中国の進歩を遅らせ、技術的な欠点を与えるために、輸出制御が短期から中期に効果的であると言えます。しかし、長期的には、中国自身の革新的な強さに燃料を供給し、グローバルな技術環境をさらに分割するリスクがあります。
に適し：
7.「AI人種」とはどういう意味ですか？また、この抵抗性のためのこの競争はどの地政学的な次元にありますか？
回答：ドナルド・トランプが目立つように使用している「AIレース」（AIレース）という用語は、人工知能の開発と応用における管理地位に関する国家間の集中的なグローバル競争について説明しています。このレースは、単なる経済的競争以上のものです。彼は深い地政学的、軍事的、イデオロギー的側面を持っています。これは、冷戦中の宇宙への人種としばしば比較されます。
このレースの中心的な寸法は次のとおりです。
経済的支配：AI開発をリードする国は、大きな経済的優位性を獲得することが期待されています。 KIは、製造から金融サービス、ヘルスケアまで、ほとんどすべての経済分野で生産性に革命をもたらす可能性があります。主要なAI諸国は、将来のプラットフォーム、基準、企業を管理し、繁栄と影響力を確保します。 Google、Meta、Microsoft、Nvidiaなどのハイテク大手を持つ米国は、現在明らかにリードされています。
軍事的優位性：AIは未来の戦場を変えます。自律兵器システム（ドローン群れ、ロボット）、インテリジェンス分析（衛星画像の評価とリアルタイムでの通信の評価）、サイバーセキュリティ、およびコマンドおよび制御システムに使用されます。 AIの軍事的優位性は、21世紀の国家安全保障にとって重要であると考えられています。これは、チップ制裁を通じて中国の軍事開発を妨げる米国の努力の主な理由です。
技術的主権：依存関係の懸念が高まっています。ドイツや欧州連合のような国は、米国や中国の技術に完全に依存しないように、独自のAI能力とインフラストラクチャを構築するよう努めています。この「技術的主権」は、重要なデジタルインフラストラクチャの制御を維持し、ヨーロッパの価値に基づいて独自のルールを実施できるようにすることを目的としています（データ保護など）。
規範的および倫理的なリーダーシップ：AIの主要な力である人なら誰でも、AIの使用に関するグローバルな規範とルールを形作る最大の機会もあります。米国とヨーロッパは、多くの場合、AIに対する人間中心の民主的で倫理的なアプローチを強調しています。対照的に、中国がAIベースの権威主義的監視と社会的統制のモデルを輸出できることが恐れられています。 「AIレース」もバリューシステムのレースです。
「米国を主導に置く」必要性を強調するトランプの声明は、この考え方の症状です。これは、ACI地域のリーダーシップは、来世紀の経済的繁栄、軍事安全保障、世界的な影響を決定する国家的優先事項の問題であるという確信を反映しています。
に適し：
8.金融サービスや小売などのセクターでは、KIはすでにどの程度具体的に使用されていますか？
回答：金融サービスと小売セクターはすでに深く固定されており、純粋な実験のステータスを去ってからずっとそれを去っています。これは、効率、パーソナライズ、リスク管理のための決定的なツールになりました。
金融セクター：
データベースの決定：人類によって開発されたClaudeモデルなどのAIシステムは、人間のアナリストには習得できない大量の非構造化データを分析できます。これには、金融ニュース、アナリストレポート、ソーシャルメディアのムード、四半期レポートが含まれます。 AIは、2番目の傾向、リスク、機会の問題でこれから抽出することができ、したがって、投資銀行家とファンドマネージャーに、意思決定のためのより多くの情報に基づいた根拠を提供します。
アルゴリズム貿易：高頻度取引会社は、ミリ秒の市場の変動に反応し、取引の決定を下すために、長年AIを使用してきました。最新のAIモデルは、さらに複雑なパターンを認識し、将来を見据えた貿易戦略を開発することができます。
信用リスク評価：銀行はAIを使用して、申請者の信用力を評価します。 AIモデルは、従来のスコアリングモデルよりもはるかに多くのデータポイントを考慮に入れることができ、より正確なリスク予測につながる可能性があります。ただし、これには、トレーニングデータが歴史的差別を反映している場合のバイアス（バイアス）のリスクもあります。
詐欺認識：AIは、詐欺を示す異常なパターンを認識する場合、非常に効果的です。 B.クレジットカードの取引または保険請求。疑わしい活動をリアルタイムでマークするため、経済的損害を防ぐことができます。
小売店：
超個人化：これはおそらくAIの最も目に見える使用です。 AmazonやShopifyなどの企業は、AIを使用して、すべての顧客のショッピングエクスペリエンスを個別に設計しています。 AIは、パーソナライズされた製品の推奨事項を表示し、テーラーメイドのマーケティングメールを送信し、すべてのユーザーのウェブサイト上の製品の配置を最適化するために、以前の購入とサーフィンの動作を分析します。
動的価格設定：AIシステムは、需要、在庫、競合他社の価格、さらには時刻などの要因に基づいて、リアルタイムで価格を適応させることができます。
サプライチェーンの最適化：KIは、従来の方法よりもはるかに正確に特定の製品の需要を予測しています。これにより、小売業者は在庫を最適化し、過剰なスタンドを回避し、人気のある製品が常に利用できるようにするのに役立ちます。
AIサポートされたカスタマーサービスチャットボット：モダンなチャットボットは、製品、配送状況、または返品条件に関する顧客の質問に答えることができ、人事部門のスタッフを緩和できます。
両方のセクターで、AIは、企業が収集するデータの洪水から実際のビジネス価値を引き出すことができる強力な乗数として機能します。
9.ヘルスケアと医学のAIを可能にする革新的な進歩は何ですか？
回答：ヘルスケアシステムは、AIが人間の命を直接改善および救う可能性が最も高い分野の1つです。 AIが人間の目に見えない医療データの複雑なパターンを認識する能力は、画期的なアプリケーションにつながります。
イメージングの診断（放射線学）：これは最も先進的な分野の1つです。何百万もの医療画像（MRI、CT、X線）で訓練されたAIアルゴリズムは、多くの場合、人間の放射線科医よりも早く、より正確に疾患の兆候を認識することができます。
乳がん診断：AIシステムは、マンモグラフィを分析し、疑わしい領域を高い精度でマークすることができます。研究では、AIが放射線科医のワークロードを減らし、腫瘍の検出率を改善できることが示されています。
膵嚢胞の診断：AIは、膵臓がんがしばしば後期段階でのみ発見されるため、スキャンで潜在的に悪性嚢胞を特定するために使用されます。
American College of Radiology（ACR）は、この技術の重要性を強調する放射線学におけるAIの経済的および臨床的影響を調べるために、独自の委員会を設立しました。
パーソナライズされた医療：AIは、患者の遺伝的データ、彼のライフスタイル要因、および彼の病歴を分析して、テーラーメイドの治療計画を作成することができます。どの患者が特定の薬に最もよく反応するかを予測することができ、したがって治療の有効性を高め、副作用を最小限に抑えることができます。
活発な物質の発見と開発：新しい薬を開発するプロセスは非常に長くて高価です。 AIは、分子構造を分析および予測することにより、このプロセスを劇的に加速することができます。これらは、特定の疾患に対する潜在的な有効成分と見なすことができます。
手術サポート：AIシステムは、画面上の解剖学的構造またはリスクの警告を強調することにより、手術中に外科医に関するリアルタイムのフィードバックを提供できます。
大きな可能性にもかかわらず、デリケートな健康データのデータ保護、AIシステムの公式承認の必要性、誤診の場合の最終責任の問題などの課題もあります。
10。KIは、教育、農業、宗教などのかなり予想外の分野への道をどのように見つけますか？
回答：AIの遍在は、高技術にすぐに関連付けられていないセクターにもますます浸透するという事実によって示されています。
教育：AIには教育をパーソナライズする可能性があります。 AIチューターシステムは、個々の学生の学習ペースに適応し、必要な場所に追加の演習を提供し、教師がクラスの学習の進歩をよりよく理解するのに役立ちます。同時に、主要な課題があります。AIの生成された宿題にどのように対処しますか？テクノロジーの重要な処理を学生にどのように伝えますか？米国の州の半分以上が、学校でAIを使用するためのガイドラインを公開しているという事実は、このトピックの緊急性と関連性を示しています。大学は、教育と研究においてAIに対処するための戦略を開発するための特別委員会を設立しました。
農業：精密農業はAIを使用して収入を最大化し、水、肥料、農薬などの資源の使用を最小限に抑えます。 AIベースのシステムは、衛星、ドローン、床センサーのデータを分析して、農家が最適化された作物の推奨事項を提供します。最適な収穫時間を予測したり、初期段階で植物の病気を認識したり、個々の野外セクションの灌漑の必要性を正確に制御したりできます。
宗教：新しいアプリケーションは、精神的および宗教的な分野でも作成されています。 Bible.aiのようなアプリは、AIを使用して、ユーザーが聖なるテキストと対話できるようにします。 AIは聖書について質問することができます（「聖書は許しについて何と言っているのですか？」）、複雑な文章が説明されているか、テーマの研究計画を持っています。これは、従来の方法を補完する宗教的な内容を扱う新しい形式を表しています。
自律運転と輸送：この分野は予想外ではありませんが、最新の開発は市場の統合を示しています。自動運転トラック技術の会社であるPronto.aiによるMining AutomationスペシャリストSAFEAIの買収は、専門のニッチ（自動運転車がすでに使用されている鉱業など）の専門知識が現在、長距離輸送などのより広いアプリケーションに転送されていることを示しています。
これらの例は、AIが孤立した技術ではなく、ほぼすべての人間の活動分野で働く方法を変える可能性を秘めた普遍的な基本技術であることを示しています。
11.特にバイアス（バイアス）と偽情報に関して、AIモデルからどのような具体的な社会的リスクが始まりますか？
回答：膨大な機会に加えて、AIは私たちの社会の安定性と公平性を脅かす可能性のあるかなりのリスクを負います。最も深刻な問題の2つは、バイアスと偽情報です。
Begalness（バイアス）：
AIシステムは自然に客観的ではありません。訓練されているデータから学びます。このデータに歴史的または社会的偏見が含まれている場合、AIはこれらの偏見を再現するだけでなく、しばしばそれらを強化することさえあります。これには危険な結果があります。
刑事訴追：AIが犯罪のリスクを予測するために歴史的に歪んだ警察官と訓練されている場合、特定の地区または民族グループを危険であると誤って分類する可能性があります。これは、差別的な警察の仕事と不当な信念につながる可能性があります。
貸付と態度：クレジットアプリケーションまたは申請を決定するAIは、以前の差別的な決定と相関するトレーニングデータにパターンを見つけた場合、性別、起源、または郵便番号のために、申請者を無意識に差別する可能性があります。
医療診断：AIモデルが主に特定の民族グループによってデータで訓練されている場合、他のグループの診断精度はかなり悪化する可能性があります。
バイアスの問題は、社会データ構造に深く根ざしていることが多いため、解決が困難です。慎重なデータ選択、AIシステムの絶え間ないレビュー、および公平性メトリックの開発が必要です。
偽情報：
生成的AIは、偽のコンテンツの作成を劇的に簡素化し、発見しました。リスクは巨大です：
政治的不安定化：AIは、説得力のあるが、誤ったニュース、写真、またはビデオの大規模な創造に使用され、選挙を操作したり、政治的ライバルを名誉塗りしたり、社会的分裂を深めたりすることができます。選挙の直前に公開される政治家の偽のビデオを想像してください。
信頼の侵食：実際のコンテンツと偽のコンテンツを区別することがますます困難になっている場合、メディア、機関、さらには認識に対する一般的な信頼を損なう可能性があります。
詐欺と恐tor：AIサポートされた言語統合を使用して、人の声をクローン化できます。たとえば、詐欺師は親relativeに電話して、緊急事態のふりをすることができます（「孫のトリック2.0」）。
偽情報との闘いには、技術ソリューション（たとえば、AIが生成されたコンテンツを特定するためのデジタル透かし）、人口のメディアリテラシーの増加、および規制測定の組み合わせが必要です。
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他の知性：コンピューターが推測できる以上のものを持つことができる場合
12。AIモデルにおける反ユダヤ主義などの問題のあるコンテンツに関するレポートがあります。それはどのように起こり、それについて何が行われますか？
XaiのGrokなどのAIモデルでの反ユダヤ主義やその他の憎悪的なコンテンツの発生は、これらのモデルの訓練方法の直接的な心配な結果です。
それがどのように起こるか：
インターネットから大量のテキストを処理することにより、大きな音声モデル（LLM）を学びます。ただし、インターネットはキュレーションされた清潔な場所ではありません。それは人類の収集された知識を含んでいますが、その最も暗い側面も含まれています：ヘイトスピーチ、陰謀理論、人種差別、また反自信。 AIモデルは、この憎むべきコンテンツのパターン、関連性、言語を学習し、詩を書いたり科学的概念を説明したりすることを学びます。ターゲットを絞った対策なしでは、リクエストに応じてこれらの学習した問題のあるコンテンツを再現したり、独自の新しい反神的ステレオタイプを生成したりします。このリスクは、Grokなどのモデルでさらに高くなる可能性があります。Grokは、より挑発的でフィルタリングされていない「性格プロファイル」で特別に開発されました。
それに対して行われていること：
AIモデルの開発者はこの問題を認識しており、たとえそれらのどれも完璧でなくても、さまざまな手法を共産に適用しています。
データフィルタリング：明らかに憎悪的または有毒なコンテンツのトレーニングデータをクリーニングするためのトレーニングの前に試みが行われます。ただし、これは、データレコードのサイズが大きい場合に大きな課題です。
微調整と「憲法AI」：最初のトレーニングの後、モデルは第2フェーズで「微調整」されます。特別にキュレーションされた高品質で倫理的に無害な例で訓練されています。人類からの「憲法AI」などのアプローチはさらに一歩進んでいます。AIには、自分の答えを評価して修正する一連の倫理原則（「憲法」）が与えられます。
人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）：この手順では、人間のテスターがAIモデルの答えを評価します。問題のある答えは「罰せられ」、役に立つ、無害、正直であると分類される答えは「報われます」。モデルは、どのような答えが望まれ、どちらを避けるべきかを学びます。
出力でのコンテンツフィルター：フィルターは、ユーザーに出力される前にAIからの応答をチェックする最後の防御ラインとしてよく使用されます。答えが憎しみ、危険、または不適切に分類されている場合、それはブロックされ、標準的な答えに置き換えられます（たとえば、「この質問に答えることはできません」）。
これらの努力にもかかわらず、それは絶え間ない闘争のままです。対戦相手は常に、セキュリティフィルターを回避する新しい方法を見つけます（「ジェルブレイク」）。堅牢で倫理的に完璧なAIシステムの開発は、業界の中心的な技術的および倫理的課題の1つです。
13。AIモデルの「幻覚」とは何ですか？なぜ彼らは深刻な問題なのですか？
回答：「幻覚」という用語は、AIモデルが事実を発明し、存在しないソースを引用する、または完全に間違っているが、言語的に説得力があり、自信を持っている情報源を引用する現象を説明しています。 AIは意識や意図がないため、人間の意味で「嘘」ではないことを理解することが重要です。むしろ、幻覚はLLMSの機能に起因する体系的なエラーです。
幻覚が起こる理由：
LLMは、本質的に単語の結果を予測するための高度に開発されたマシンです。それは本当に真実または間違っていることを「知る」ことはありません。コヒーレントでもっともらしいサウンドのテキストを作成するために、どの単語が統計的に互いに従う可能性があるかを学びました。モデルが質問のためのトレーニングデータに明確な答えを見つけられない場合、または要求が曖昧な場合、統計的に最も可能性が高いが実際には偽りのシーケンスを生成することにより、ギャップを埋めます。言語的に正しく、スタイル的にフィットしているように見える答えを「発明」します。
なぜあなたが深刻な問題であるか：
AIが虚偽の情報を自信を持って提示する能力は、アプリケーションの多くの分野で非常に危険です。
医学と権利：医師がAIに相談し、薬物療法不可または誤った投与量を示唆している場合、これは致命的な結果をもたらす可能性があります。弁護士が研究のためにAIを使用し、これらの発明された裁判所の決定または法律の段落を引用する場合、これはコストと法的結果のプロセスを持つことができます。
科学と教育：家事にAIを使用する学生は、知らないうちに事実の事実と情報源を彼の仕事に引き継ぎ、したがって誤った知識を広めることができます。
一般的な情報：ユーザーがAIチャットボットを信頼できる情報源と見なした場合、幻覚は一般に誤った情報の急速な分布に貢献することができます。
幻覚との闘いは、AI研究の最優先事項の1つです。ソリューションアプローチには、AIモデルと検証された現在の知識データベース（検索された生成、RAG）との接続、AIの能力の改善、独自の知識の制限と「私は知らない」、および事実チェックのメカニズムの実装が含まれます。この問題が解決するまで、AIシステムの結果の重要で検証可能な取り扱いが不可欠です。
14。「エージェントAI」という用語は重要性を獲得しています。それは何を意味し、この技術にはどのような可能性がありますか？
回答：「エージェントAI」（たとえば、ドイツ語では「AI」または「エージェントベースのAI」）は、生成AI後の次の主要な進化ステップを表します。チャットなどの生成的AIモデルは通常受動的です - 入力（プロンプト）に反応し、1回限りのエディション（回答）ベースのAIシステムが、マルチステージの目標を達成するために、行動し、複雑であると解釈され、積極的に、そして自律的に解釈されます。
エージェントAIシステムは次のとおりです。
目標を理解する：ユーザーは、より高いレベルの目標を指定します。 B.「来月、1000ユーロの予算で2人のために週末のパリへの旅行を計画します。」
タスクの育成と計画：AIは、この複雑な目標を独立して多くの部分的なタスクに持ち込みます。「1。フライトを見つけて比較します。2。予算に合った研究ホテル。
ツールの使用：AIエージェントは、外部ツールとAPIを自律的にアクセスできます。インターネットを検索して、さまざまなポータルのフライト価格を比較したり、予約プラットフォームを使用してホテルの可用性を確認したり、カードアプリを使用してホテルの場所を評価したりできます。
自己補正と反復：ステップが失敗した場合（たとえば、フライトが完全に予約されている場合）、エージェントはこれを認識し、計画を適応させ、新しい人間の介入が必要にならずに代替ソリューションを検索できます。
最終結果は配信されます。最終的に、エージェントはユーザーに答えを提示するだけでなく、完成した結果を提示します。たとえば、予約オプションを備えた完全に作成された旅行スケジュールです。
可能性は非常に大きい：エージェントAIは、AIを純粋な情報およびコンテンツジェネレーターからパーソナルアシスタントまたは自律デジタル従業員に変換します。可能なアプリケーションは次のとおりです。
パーソナルアシスタント：アポイントメントを独立して調整し、電子メールを提供および回答し、日常管理の複雑なタスクを引き受けるエージェント。
ビジネスオートメーション：データを独立して収集し、プレゼンテーションの分析、要約、準備をすることにより、市場調査レポートを作成するAIエージェント。
ソフトウェア開発：コードを書くだけでなく、間違いを検索する（デバッグ）、テストを実行し、コードをリポジトリに確認するエージェント。
エージェントAIは、「ツールとしてのAI」から「従業員としてのAI」への移行です。課題はセキュリティにあります（エージェントが望ましくないまたは有害な行動を実行するのを防ぐため）と信頼性がありますが、人間の生産性を新しいレベルに向ける可能性は計り知れません。
に適し：
15.オープンソースAIモデルは、現在のAIエコシステムでどのような役割を果たしますか？
回答：オープンソースAIは、Openaai、Google、人類などの大規模なハイテク企業の閉鎖的で独自のモデルのカウンターウェイトとして、決定的でますます重要な役割を果たしています。フランスのスタートアップミストラルAIやメタスラマシリーズなどの企業は、この分野の先駆者です。
オープンソースKIの利点と意味：
アクセスの民主化：オープンソースモデル、そのコードとその訓練を受けた重量を自由に利用できることが多く、研究者、新興企業、さらには個々の開発者でさえ、大規模なプロバイダーの高価なAPIに依存することなく、最先端のAIテクノロジーに基づいています。これは競争と革新を促進します。
透明性と検証可能性：閉じたモデルでは、どのデータを訓練したか、どのように正確に動作するかは不明です（「ブラックボックス」）。オープンソースモデルは、グローバルな研究コミュニティによるバイアスまたはセキュリティギャップを調べ、分析し、チェックできます。これにより、より多くの信頼が生まれ、テクノロジーをよりよく理解できます。
適応性と専門化：企業は、オープンソースモデルを採用し、独自の特定のデータを使用して「微調整」（微調整）して、ニッチの高度な専門モデルを作成することができます（例：法的または医療アプリケーションなど）。これは、多くの場合、限られた範囲でのみ可能であるか、閉じたモデルではまったく可能です。
データ保護と独立性：機密データを処理する企業は、独自のインフラストラクチャ（オンプレミス）でオープンソースモデルを操作できます。これは、データを外部クラウドプロバイダーに送信する必要はありません。これにより、データセキュリティと主権が向上します。
欠点とリスク：
セキュリティ：強力なモデルの無料可用性には、虐待のリスクもあります。犯罪者または州の関係者は、オープンソースモデルを使用して、大規模なプロバイダーのセキュリティフィルターを処理することなく、偽情報キャンペーン、サイバー攻撃、またはその他の有害な活動を実行できます。
リソースの要件：モデル自体が無料であっても、大規模なオープンソースモデルの操作（推論）には、依然として重要かつ高価な計算インフラストラクチャが必要です。
全体として、オープンソースの動きはAIエコシステムを非常に活気づけています。イノベーションを促進し、競争を促進し、より多くの制御、透明性、適応性を可能にする代替案を提供します。ただし、オープンソースのオープン性とセキュリティの懸念との間の緊張の領域は、今後数年間で議論を大幅に形成します。
に適し：
16.政府と機関は、急速な開発にどのように反応し、どのような規制アプローチがありますか？
回答：AI、政府、制度の変革的強さと潜在的なリスクを考慮して、世界中で行動することを余儀なくされています。反応は多様であり、資金調達から観察、積極的な規制までさまざまです。
ガイドラインとオリエンテーションエイズ：最初の、しばしば実用的なステップは、ガイドラインの公開です。米国の州の半分以上が、学校でAIを使用するためのガイドラインを公開しているという例は典型的です。これらのガイドラインはしばしば厳しい法律ではありませんが、教師、学生、管理者が新しいテクノロジーの責任ある取り扱いを見つけるのに役立つはずです。彼らは、データ保護、学問的誠実さ、教育学的統合の問題に対処しています。
政権の効率性のレビューと増加：一部の政府は、AIを自分の装置を近代化するためのツールとも見ています。 AIの助けを借りて州の規制を確認するためのバージニア州のヤングキン知事の取り決めはそのような例です。目的は、非効率的、時代遅れ、または矛盾した規制を特定し、官僚主義を減らすことです。 IRS（米国税務当局）による税監査でのAIの計画的使用も、効率の向上を目指しています。
セクター固有の規制：すべてを網羅するAI規制の代わりに、多くのアプローチは特定の高リスク領域に焦点を当てています。アメリカの放射線学部（ACR）によるAIの経済的影響を調査する委員会の設立は、専門家協会自体が地域でAIを使用するための基準とベストプラクティスを開発するためにリードしていることを示しています。同様の開発は、金融セクターと司法で利用できます。
包括的な法律（EUアプローチ）：最も野心的なアプローチは、AI法と欧州連合によって追求されています。この法律は、リスクベースのアプローチを追求し、AIアプリケーションをさまざまなリスククラスに分割します。
受け入れられないリスク：政府を介したソーシャルスコアリングなどの特定のアプリケーションは完全に禁止されています。
高リスク：重要な分野のシステム（薬、重要なインフラストラクチャ、人事など）は、透明性、データセキュリティ、および人間の監督のための厳格な要件の対象となります。
限られたリスク：チャットボットなどのシステムは、ユーザーをAIと対話させる必要があります。
最小リスク：他のほとんどのアプリケーション（AIサポートされたビデオゲームなど）はほとんど規制されていません。
現在、グローバルな規制レースは、どのモデルが優先しているかです。柔軟で革新的であるが、おそらく米国では安全性の低いアプローチ、またはEUの包括的で価値ベースの潜在的な反インノベーションアプローチです。
17。印象的な進歩にもかかわらず、今日のAIの基本的な限界はどこにあり、なぜ私たちはまだ「実際の」人工知能から遠く離れているのでしょうか？
回答：誇大広告と現在のAIシステムの印象的なスキルにもかかわらず、「弱い」または「より近い」KI（狭いAI）の形を扱っていることを理解することが重要です。これらのシステムは、特定のタスクを優しく行うように訓練されており、多くの場合、人間よりもさらに優れています。しかし、彼らはまだ「本物の」、人間のような、または「強力な」人工知能（人工一般情報、AGI）から何マイルも離れています。
基本的な制限は次の領域にあります。
世界と因果関係の理解の欠如：今日のAIモデルは、世界を真に理解していません。データの統計的相関を認識しますが、因果関係はありません。彼らは、「稲妻」という言葉がしばしば「雷」という言葉に従うことを知っていますが、その背後にある物理的な概念を理解していません。因果関係の因果的因果原因の理解の欠如は、あなたが壊れやすく、トレーニングデータから逸脱する状況で間違いを受けやすくなります。
「常識」の欠如（日常の知識）：人々は、私たちが「常識」と呼ぶ世界の機能について大きな暗黙の知識を持っています。傘が雨が降ったときに緊張することができる、または逆さまにカップを埋めることができないことを知っています。 AIには、この堅牢な日常の知識が欠けているため、不条理や無意味な答えにつながる可能性があります。
意識、主観性、感情：おそらく最大のギャップは、意識、主観的な経験、または本当の感情の欠如です。 AIは、感情的に説得力があるように見える喜びや悲しみについてのテキストを書くことを学ぶことができますが、彼女は何も感じません。これは、敏感なエンティティではなく、複雑なコンピューティングプログラムです。
エラーと予測不可能性に対する感受性：幻覚の問題が示すように、AIシステムはエラーになりやすく、予測不可能な行動を示すことができます。それらの複雑さ（数十億のパラメーター）は、多くの場合、特定の決定を下した理由を正確に理解することを不可能にします（「ブラックボックスの問題」）。
これからの重要な結論は、AIが常に答えではないということです。 AIの単純な使用を通じて問題を解決できるという素朴な信念は危険です。 KIを賢明に使用する必要がある場合、どのように慎重で批判的な検査が必要です。それは強力なツールですが、単なるツールです - 全知のオラクルはなく、確かに人間の判断、創造性、共感に代わるものはありません。 「本物の」AIへの道は、それが続くことができれば、まだ非常に遠いです。
AIの時代をナビゲートします
人工知能の現在の風景は、前例のないダイナミクスと複雑さの絵を描きます。一方では、息をのむような技術の進歩と、産業全体が人類で最も緊急の問題のいくつかを解決することであると約束する息をのむような技術の進歩と巨大な経済投資があります。一方、深い倫理的ジレンマ、技術的ナショナリズムの新しい時代を告げる地政学的な緊張、および失業と社会的不安定化の本当のリスクがあります。
aiは二重縁の剣です。彼らの発展は止められない、純粋に技術的なプロセスではありませんが、企業の投資、政府の法律、開発者の倫理的ガイドライン、ユーザーの批判的判断によって、大部分は人間の決定によって形作られています。最大の課題は、AIの計り知れない可能性を使用し、同時に責任を持ってリスクを管理する方法を見つけることです。これには、グローバルな対話、学際的な協力、およびこの変革的テクノロジーの機会と危険を理解し、形作ることができる情報に基づいた一般の人々が必要です。未来は事前に決定されていません。それは私たちが今日行っているコースに依存します。
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Xpaper AIS AISビジネス開発、マーケティング、PR、業界ハブ（コンテンツ）の可能性 - 画像：Xpert.Digital
この記事は「書かれた」ものでした。私の自己開発のR＆D研究ツール「Xpaper」が使用されました。これは、特にグローバルなビジネス開発のために、合計23の言語で使用しています。テキストをより明確で流動的にするために、文体的および文法的な改良が行われました。セクションの選択、デザイン、ソースおよびマテリアルコレクションが編集および修正されます。
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