しかし、新しいモデルがリリースされるたびに直観に反する何かが明らかになります。つまり、より多くのモデルが市場にあふれるほど、より多くの商品になるということです。もしそうなら、質問は次のようになります。 AIを採用し拡大する企業の差別化要因は何ですか？
答えは信頼という言葉で帰結します。
時間が経つにつれて、机の上にあるモデルは、そのモデルに提供される信頼性が高く接続されたインテリジェンスよりも重要ではなくなります。私は、接続されたインテリジェンスを複数の組織化されたソースから取得したスクリーニングされたデータだと思います。その結果、AIモデルは単一の不完全な画像で作業するのではなく、すべてのデータを一度に推論できます。
これを別に考える方法は次のとおりです。 AIモデルは私たちが運転する車であり、毎日改善されています。しかし、データとインテリジェンスはナビゲーションシステムです。移動中であることを知っているのとどこに行くのかを知ることの違いです。古い地図で実行されているデフォルトのGPSを使用すると、どこかに移動できます。しかし、安定して迅速に目的地まで行くことができますか？
おそらく。
しかし、「おそらく」という言葉は、リスクの大きな決定、特に金融サービスにとっては不十分です。私たちは、融資を受け、安価な保険を受け、金融犯罪者からお金を安全に保護する人々の能力に影響を与える世界で最も重要な決定について話しています。これらのモデルには、推論できる真実のソースが必要です。そうでなければ、私たちは悪い結果の可能性を高めるだけでなく、機関への信頼が世界的に下落しているまさにその時点で大衆の信頼を持ってギャンブルをしているのです。
NVIDIA CEO Jensen Huangは最近、「構造化されたデータはAIの真実」と言いながらこの点を指摘しました。彼は、強力なモデルには信頼できるデータが必要であるという業界の認識が遅いことを把握していました。そして、すべてのデータがそのような区別を得るわけではありません。
データは、世界が実際に機能する方法に合わせて構成、正規化、および校正する必要があります。これは難しい作業であり、Webをスクラップするだけでは完了できません。これが、この種の接続されたインテリジェンスと最高のモデルを組み合わせた組織が信頼を構築する理由です。また、AIに基づく意思決定が理事会、規制機関、顧客、株主に提唱されることを保証します。
データファンデーションを誤って構築した結果はすでに表示されています。 MITによると、AIパイロットの95％が測定可能な影響を提供していません。部分的には、データファンデーションが弱すぎるからです。より強力なモデルはこの問題を解決しません。むしろ、間違った結果を生成する結果を検出することが困難であり、元に戻すのにより多くの費用がかかる。
銀行、保険会社、資産管理者にとって、これらの接続性は理論的なものではなく、リスクに対応するものと先行するものの違いです。指数関数的リスクの時代に決定的な課題は、脅威の規模が大きくなるだけでなく、接続性も大きくなっていることです。たとえば、インフラストラクチャを損傷する気象変動は、重要なサプライチェーンノードに影響を与える可能性があり、これは経済成長と信用に派生的な影響を与えます。金融サービス会社では、断片化されたデータと組み合わせた一般的なAIを使用すると、これらのリスクを評価する方法に対する防御可能な回答を得ることはできません。ただし、気候、信用、コンプライアンスに関するさまざまなデータセットにわたって接続されたインテリジェンスは、信頼できる回答に近づく可能性があります。
より多くのデータソースが統合されるにつれて、サイロ化されたアプローチが作成できるものよりも完全で正確で実行可能なリスクの図が表示されます。そのため、自分が所有するデータと第三者のデータを統合する企業は、より迅速でより良い決定を下すことができ、重要な場合はこれらの決定を守ることができます。
過去3年間で、モデルの複雑さと機能が大幅に向上しました。しかし、今はその背後にある知能の完成に集中し始める時です。これはエンジニアに限られた決定ではありません。 AIの真の力を活用したいすべての人のためです。 AIを大規模に展開するすべての組織は、AIベンダーに尋ねるのと同じ質問をデータチームに尋ねる必要があります。このインテリジェンスは信頼性が高く接続されており、実際の結果についてテストされていますか？
利害関係は収益と成長を超えているため、制度的信頼市場を強化することに興味がある人にとっても重要です。 Moody’sは、誰もが透明で厳密で独立したデータと分析にアクセスできるときに市場がより機能するという確信に基づいて、100年以上前に設立されました。それは当時と同じように今日でも本当であり、AIはその原則を変えません。間違ったことによる費用だけが増加するだけです。
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