[Financial Express]人工知能（AI）は、しばらくの間、ヘッドラインニュースの対象となっています。 グーグレのアルプハゴは、人間のプロフェッショナルを倒すのに成功しましたフルサイズのボードゲームでプレーするゴ プラヤーは、マシンの立ち上がり能力についての感覚を作りました。同様に、2011年には伝説のチャンピオンのブラッド・ラッターとケン・ジェニングスに対するIBMのワトソンの成功は、ヘッドライン・ニュースとも言える100万ドルの一等賞を獲得しました。ヒューマノイドに市民権を付与することは、人間のような機械の能力を向上させるために一般の人々の注目を集めている。このような開発は、明らかに、マシンが人類を引き継ぐ可能性があるとの認識で、マシンが人間の能力のライバルとして成長しているという印象を作り出しています。しかし、これらの機械は、国、企業、個人間の不平等を増大させるリスクを負っていますか？機械が人類を引き継ぐかどうかについての議論があるかもしれないが、人間のような知能能力の開発は不平等を増加させているようである。
しばしば、短期的な影響を持つ技術の更新に忙しいです。最近のAIニュースは、近い将来、特に途上国での経済活動との関連性はほとんどないかもしれないが、今後10年程度の意味合いが重要になるだろう。ノーベル賞受賞者のポールM.ローマーの作業をまとめると、何十年も何世紀にもわたって、技術進歩の長年の視点、すなわちアウトプットの発展、より広範な人間の福祉を忘れることが容易に観察されています。短期間の視点ではごくわずかなように見えるかもしれない、製品と生産における技術の採用により、成長率の年々のわずかな差が累積されます。このような違いが数十年にわたり体系的であれば、競争上の優位性が大幅に変化し、しばしばベストパフォーマーとラグガード間の不平等につながります。技術によって生み出された長期的なマクロ経済パフォーマンスは、個人、企業、国が享受する様々な程度の福祉の支配的な推進要因である。
テクノロジープレイは市場経済において重要な役割を果たしており、アクターは製品やプロセス指向の研究開発（R
AIは、コンピュータビジョン、自然言語、仮想アシスタント、ロボットプロセス自動化、高度な機械学習の5つの主要技術で構成されています。マシンビジョン機能は、生産的な活動や製品の機能を連続的に視覚的に監視するような人間の機会を提供します。この技術は、欠陥が発生したらすぐに欠陥を検出する革新をサポートし、より高い品質を達成し、無駄を減らすための迅速な対応につなげる能力を有する。さらに、人間のような機械の視覚能力を有するロボット装置は、より高い精度で変動に対処することができ、結果としてより高い生産性と効率をもたらす。自然言語能力と機械学習とを組み合わせることで、人間のような管理能力および顧客サービスの仕事が可能になる。
AIは、一連の技術として、世界の経済活動に貢献する大きな可能性を秘めています。企業はこれらのツールを様々な角度で使用する可能性があります。たとえば、特定の分野で5つの技術をすべて採用した後、その技術の全範囲にわたってそれらを吸収しながら、1つの技術のみをテストし、特定の機能でそれをパイロットする、日和見的なアプローチを採用する企業もあります。これらの2つの極の間には、採用のさまざまな段階にある多くの企業があり、その結果、AIテクノロジーのコアからさまざまなレベルの能力開発が行われます。研究者らは、AIが2030年までに世界的に約13兆ドルの世界的な経済生産をもたらす可能性があると推定しています。これは今日の累積国内総生産（GDP）の約16％これは年間約1.2％のGDPの追加成長につながります。従来の技術主導の変革の波に比べ、AIが経済成長に与える影響は大きいようである。例えば、1800年代に蒸気機関が導入されたことで、労働生産性は年率0.3％、1990年代のロボットの影響は約0.4％、2000年代のIT普及率は0.6％となった。さて、このようなAIの影響は線形ではないかもしれませんが、一般的なSカーブのパターンに従って、時間の経過と共に加速するペースで増加するかもしれません。当初、利益は重要ではありませんが、AIの成長への貢献は、今後5年間に比べて2030年に3倍以上になる可能性があります。
しかし、すべての国、企業および個人は、この新しい成長ドライバーから同等の利益を得ることはできません。重要な課題は、AIの採用が国、企業、労働者の間のギャップを広げる可能性があることです。 AI指導者（主に先進国）は、発展途上国に対するAIの導入における先導者を増やす可能性が高い。先進国は、今日と比較して正味経済利益の20〜25％を追加獲得することができますが、発展途上国は約5.0〜15％しか獲得できない可能性があります。人口の高齢化に伴う労働力不足の日本や中国などの国々は、AIに大きな恩恵をもたらすだろう。
企業レベルでは、AI技術はフロントランナーとスロー・アンド・ノー・アダプターの間のパフォーマンスギャップにつながる可能性があります。このスペクトルの一端で、フロントランナー（今後5〜7年間にAIツールを企業全体に完全に吸収する企業）は、不均衡な利益を得る可能性が高い。これは、2030年までに潜在的にキャッシュフローを倍増させる可能性のある、シンクタンクのシンクタンクによって推測されています。一方、AI技術をまったく採用していない、あるいは企業で十分に吸収されていないような後発企業は、2030年までに現行レベルと比較して20％のキャッシュフローの低下を経験する可能性があります。
AIは個人の仕事の見通しと収益水準とのギャップを広げる可能性が高い。反復的な仕事や低いデジタルスキルを必要とする活動によって特徴づけられる仕事のプロファイルは、2030年には約40％から30％近くにまで減少し、総雇用に占める割合が最も大きくなる可能性があります。 40％から50％以上に上昇する高度なデジタル技術を必要とするものなどがあります。
AIはもはやサイエンスフィクションでもなく、人間と機械の対立する話題でもありません。それは生産的な活動をよりスマートにする人間のような機械能力を構築することで、品質が上がり、コストが下がることです。このような進展は、人間から機械への役割の拡大を委任し、人間の能力を高めることによって行われることが多い。当初、AIによってもたらされた変化は重要ではないかもしれませんが、時間の経過とともに、典型的なSカーブのパターンに従って、指導者と後輩の間のギャップが加速します。一方で、AIは、私たちの消費を満たすために、より多くを生産する素晴らしい機会であり、他方では、個人、企業、国の間のギャップを広げる重大なリスクをもたらす。この機会に適切な方法で対応し、すべての株式が新しい資産をAIによって創出されるようにするときです。
Mロコングーツマン博士は現在ありません
学術研究者
技術、イノベーション、政策。
zaman.rokon.bd@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20181127
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/two-sides-of-ai-1543242136/?date=27-11-2018
関連
