[この記事はクラウド エースによって構成されています。クラウド エースは、Google Cloud のグローバル戦略パートナーです。300 名を超えるエンジニアを擁し、Google の最高レベルのパートナーでもあります。Google Cloud Partner Awards を何度も受賞しています。Google ホスティング サービス プロバイダーとして、Google Cloud、Google マップ、Google Office Suite、Google Cloud 認定トレーニング サービスを提供しています。】
長年にわたるテクノロジーの進化の速さには驚くべきものがありますが、AI も例外ではありません。それがさまざまな方法で私たちにどのように役立つのかを見るのは本当にエキサイティングです。過去10 年間、私たちの多くが意識的にかどうかにかかわらず、その恩恵を受けてきたことは否定できません。
AI の旅のどこにいても、AI が私たちの将来の仕事生活において果たす役割については、多くの神話が広まっています。それでも、技術スタックの中でどのような役割を果たしているかに関係なく、AI によって私たちの生活が楽になり、仕事の生産性が向上する可能性があるという希望に満ちた現実があります。
この記事では、 AI と私たちの未来に関連するいくつかのトピックを取り上げます。
1.通説: AI はすべての技術的な仕事を引き継ぎます。
現実: AI はテクノロジーにおける退屈なタスクの一部を自動化する可能性がありますが、AI は人間の開発者の創造性、直感、問題解決スキルに代わることはできません。
さらに重要なことは、現在および将来、開発者の作業を支援し、軽減するために技術職の役割が活用されることです。AI は、コード レビュー、テスト、デバッグなどの退屈で反復的なタスクの自動化に役立ち、開発者がこれらのタスクに費やす時間を最小限に抑えながら、より有意義で革新的な作業に集中できるようになります。全体として、これにより開発サイクルが短縮され、ソフトウェアの品質が向上します。
また、AI の開発自体には、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、ソフトウェア開発者などの人間の協力が必要です。人工知能は、人間の能力を強化し、より効率的かつ生産的に働くのに役立つツールです。
仕事が通常通りに移行することは間違いありません。しかし、これらの AI テクノロジーは多くの仕事を補完し、今日私たちが想像できないようなまったく新しい仕事を生み出すでしょう。
2.誤解: AI を使用できるのはデータ サイエンスの専門家だけです。
現実: データ サイエンスを知ることは役に立ちますが、ML の知識がなくても、事前トレーニングされたモデルを使用したり、AI を活用したエクスペリエンスを使用したりすることもできます。
AI を活用するにはデータ サイエンスを深く理解する必要があるという通説は、この分野に詳しくない人にとっては怖がらせるかもしれません。データ サイエンスの基礎を知っていることは確かに役立ちますが、多くの場合、AI を活用する必要はありません。
例としては、大量のデータでトレーニングされ、画像の分類や言語の翻訳などの特定のタスクにすぐに使用できる事前トレーニング モデルがあります。これらの事前トレーニングされたモデルは API を通じてアクセスでき、データ サイエンスや機械学習の知識を必要とせずにエクスペリエンスやアプリケーションを強化するために使用できます。
もう 1 つの例は、自然言語処理を使用してユーザー入力を理解して応答する、音声アシスタントやチャットボットなどのAI エクスペリエンスです。これらのエクスペリエンスは、多くの場合、事前トレーニングされたモデルによって強化されており、機械学習の知識がなくてもアプリケーションに統合できます。
ただし、データ サイエンスを理解していなくても AI は使用できますが、この分野の基本を理解していれば、AI ソリューションの限界と潜在的なバイアスを理解しやすくなることに注意することが重要です。
3.誤解: カスタム AI モデルのトレーニングは費用がかかりすぎ、リソースも大量に消費します。
現実: 事前トレーニングされた基本モデルをカスタマイズできます
機械学習モデルのトレーニングには非常に多くのリソースが消費される可能性があることは誰もが知っています。これには大量のデータ、コンピューティング能力、時間が必要であり、独自のモデルをトレーニングしたいがリソースがない人にとっては障壁となっています。
すでにトレーニングされた基本モデルをカスタマイズするにはさまざまな方法があります。これは、機械学習を使用したいが、独自のモデルをトレーニングするためのリソースがない人にとっては良いオプションかもしれません。これらのスーパー モデルは、大量のデータで事前トレーニングされており、特定のタスクを実行したり、特定の業界に対応したりするために微調整できます。事前トレーニングされたモデルを微調整することで、特定のニーズに合わせてモデルを調整しながら、元のトレーニングを活用できます。
もう 1 つのオプションは、スケーラブルなインフラストラクチャと、モデル開発用の事前構築されたツールとフレームワークを提供するクラウドベースの機械学習プラットフォームを使用することです。これらのプラットフォームは、独自のモデルをトレーニングする際の計算負荷を軽減し、事前トレーニングされたモデルと API へのアクセスを提供するのに役立ちます。
4.誤解: AI は、誇大宣伝されたテクノロジー トレンドの 1 つにすぎません。
現実: 遅れを取らないでください!
AI は多くの業界に影響を与えることがすでに証明されており、今後も影響を及ぼし続ける可能性があります。AI は破壊的なテクノロジーであり、自動化を可能にし、意思決定を改善し、データから新たな洞察を引き出すことで、すでにビジネスや業界を変革しています。AI 主導のソリューションは、ヘルスケア、金融、製造、運輸などの多くの分野で使用されており、AI アプリケーションの使用は今後も拡大すると予想されます。
AI には潜在的な利点以外にも、失業、偏見、プライバシーの懸念などの潜在的なリスクがあります。
技術分野に従事していない人にとっても、人工知能は新たな仕事の機会を提供する可能性があります。プロンプト エンジニアのような新たな役割は、明確、簡潔、理解しやすい「優れたプロンプト」を作成するユーザーの能力により、ますます重要になるでしょう。また、目的の出力を生成できるほど具体的である必要がありますが、言語モデルの創造性を制限するほど具体的であってはなりません。
AI の出現を待つのは現実的でも賢明なアプローチでもありません。代わりに、個人や企業はAI の最新の発展について常に情報を入手し、それぞれの分野での潜在的な応用を模索する必要があります。AI はキャリア関連の利点を超えて、通勤の最適化、ホーム オートメーション、さらにはお金を節約するための個人的な財務上のアドバイスを提供することで、私生活を改善することができます。
5.誤解: ノーコード/ローコード AI プラットフォームは、技術者以外のユーザーのみを対象としています。
現実: ノーコード/ローコード プラットフォームは、技術ユーザーと非技術ユーザーの間のギャップを埋めるのに役立ちます
ノーコード/ローコード AI プラットフォームの最大のメリットの 1 つは、技術スキルに関係なく、誰でも AI アプリケーション (チャットボットや特殊な検索など) を構築できることです。これらのプラットフォームは、技術ユーザーと非技術ユーザーがソフトウェア開発プロセスに参加できるようにすることで、両者の間のギャップを埋めるのに役立ちます。技術者以外のユーザーは、ビジュアル インターフェイスと事前構築されたコンポーネントを使用してシンプルなアプリケーションを作成でき、技術者ユーザーはこれらのアプリケーションをカスタマイズして他のシステムと統合できます。
さらに、ノーコード/ローコード プラットフォームは、技術ユーザー、特にコーディングの詳細に囚われるのではなく、より高度なタスクに集中したいユーザーにとっても役立ちます。たとえば、データ サイエンティストは、コードを最初から作成せずに、ノーコード/ローコード プラットフォームを使用して機械学習モデルのプロトタイプを迅速に作成する場合があります。
ノーコード/ローコード プラットフォームは強力で、単純なフォームやワークフローから、データ統合、機械学習、その他の高度な機能を必要とするより複雑なアプリケーションまで、幅広いアプリケーションに使用できます。これにより、あらゆる規模や業界の組織にとって、高価な AI 開発者を雇うことなく AI の恩恵を受けるための貴重なツールとなり、技術ユーザーと非技術ユーザーの両方がソフトウェア開発プロセスに貢献し、ビジネス プロセスを合理化し、イノベーションを加速することができます。
結論: AI には依然として人間のタッチが必要
人工知能は、さまざまな技術的タスクおよび非技術的タスクの効率を向上させるために使用できる強力なツールです。ただし、人間の創造性や創意工夫に代わるものではないことを覚えておくことが重要です。AI はアイデアを生み出すのに役立ちますが、それをどう活用するかは私たち次第です。
たとえば、私たちは実際に AI を使用して、どこから始めてコンテンツをブレインストーミングするなど、このブログの開発と執筆を支援しています。これにより、私たちはより速く書くことができ、思考を整理することができますが、AIは、コンテンツを関連性のあるものにし、適切な視聴者にアピールするために必要な創造性や独自の視点を捕らえません（そして捕らえることができません） 。全体的に見て、AI の仕事を改善できるかどうかは依然として人間に依存しているのが現実です。
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