人工知能は意思決定にどのように役立ちますか？

公開: 2021-10-15

人工知能は、テクノロジーとのやり取りの方法を大きく変えました。つまり、AIは私たちの生活を簡素化します。気づかない人もいるかもしれませんが、人工知能はすべての人の日常生活の一部になっています。人工知能が意思決定にどのように役立つかについての概要は、ここにあります。

AmazonEchoとGoogleの住宅所有者は、特にその能力と正確さを考えると、これらのAI搭載デバイスがいかに便利であるかを知っています。 AIは音声検索中に、音声コマンドをシームレスに処理することで結果を提供し、顧客体験を向上させることができます。

AIと機械学習に関連する統計

これらの統計は、人工知能がどの程度成長したかを示しています。

SiriやEchoなどの音声アシスタントの人気は非常に高まっており、モバイルユーザーの97％がそれらを使用しています。
人工知能は組織に競争上の優位性をもたらすため、80％が顧客サービスにAIを使用することを検討しています。
AIは、マーケターの61％がデータ戦略の重要な要素と見なしています。
機械学習（ML）は、それを実装している企業の65％がビジネス上の意思決定を支援することが期待されています。
チャットボットは、2022年までに顧客とのやり取りの90％を自動化するために使用されます。

意思決定を行うAIの能力を調べる

人工知能が意思決定に信頼できるかどうかを判断するには、特にリスクが高い場合、まず人工知能が今日何ができるかを知り、AIの利点とリスクを知る必要があります。

AIは、複数の入力を処理するのに優れています。
人間は、機械と比較して、複雑な決定を行うときに同時に複数の要因を処理する信頼性が低くなります。貴重な洞察が提供されている間、データは機械で数分で処理できます。これは、人間にとって非常に長い時間がかかります。
意思決定プロセスをスピードアップします。
すべての分野と場所で、物事は常に加速された速度で動いています。ダイナミックプライシングを使用すると、eコマースやその他の業界のマージンを最適化できます。
パターンを検出する
購入パターンに関しては、人間の分析を簡単に検出できない場合があります。これらのパターンは、AIを活用した分析を使用して見つけることができ、企業はこれらのパターンの発見から利益を得ることができます。
顧客の購入パターンをよりよく理解するには、顧客のニーズを示すパターンに基づいて製品を調整する必要があります。この点では、単純な予測ツールは人間を簡単に凌駕する可能性があり、AIは将来ハッキングを拡大すると予測されています。
アルゴリズムは決断疲労の影響を受けません
何時間にもわたって意思決定やデータ処理を行って疲れる人間とは対照的に、AIではこの懸念に直面することはありません。

時間をかけて疲れることなく繰り返し決定を下す能力は、彼らが下す決定の質を保証します。倦怠感は、軽減できる不十分な決定につながる可能性があります。

AIの決定を信頼することはどれほど難しいですか？

人工知能はすでに私たちの生活の多くの要素に深く組み込まれています。ただし、特に間違った情報や不十分なトレーニングデータが与えられた場合は、エラーが発生する可能性があります。 AIが現在直面しているいくつかの課題を見てみましょう。

1.人間の価値観

人工知能はますます有能になり、人間はその「人間の価値」に関心を持っています。人々が最初に自動運転車について聞いたとき、彼らは興奮していましたが、その後、彼らの意思決定プロセスは、自動運転車が困難な状況にどのように対処できるかを疑問視し始めました。

危険な速度であなたに向かってくるトラックを想像してみてください。ドライバーが曲がると、壊滅的な事故を引き起こす可能性があります。

自動運転車はどのように機能しますか？
どのように決定しますか？

これらは複雑な質問です。最後に、プログラマーの偏見が決定的な要因になる可能性があり、これはAIの決定に対する信頼の急速な低下につながる可能性があります。

2.透明性

信頼は透明性に基づいています。信頼の問題は、企業や組織が完全に透明になるまで常に残ります。それが常にそうであったことです。

同様に、人々は常にAIシステムの方法と理由に興味を持っています。特定の結論に到達し、パーソナライズされた推奨事項を提供するAIシステムの能力は驚くべきものです。それにもかかわらず、彼らは（今のところ）特定の結果をどのように導き出すことができるかを説明することができないので、常に懸念があります。

ハイステークスである軍事分野は、信頼の問題にも焦点を当てています。国防高等研究計画局（DARPA）が、AIが特定の結論に達する方法をできるだけ人間に近い形で説明することを目的として、いくつかのプロジェクトを立ち上げたのは、おそらくこの理由によるものです。

別の会社は、AIマシンを使用してワークフローをより適切に管理し、さまざまな条件下でのパフォーマンスに関する正確なレポートを提供したいと考えています。

3.正確な自律性

人工知能は、予測に基づいて決定を下します。ほとんどのAIシステムの決定は、95％以上の場合に正確です。日常のAIの重要な使用に関しては、それは印象的で確かに信頼性がありますが、ハイステークスアプリケーションに関しては大きく異なります。機械にはより高い自律性を与えるべきですか？

4. AIの意思決定を後押しする方法はありますか？

現在、AIはありふれたタスクを処理できるため、従業員はより重要なタスクに集中できます。しかし、それらのすべての機能とそれらがもたらす利点を考慮して、賭け金が高いときにAIの決定を信頼するのは賢明でしょうか？不明です。 AIが意思決定をより適切に行うためのいくつかの方法を次に示します。

特定の目的のためにAIをカスタマイズする
人工知能はまだ実現されていません。 AIの設計を担当するチームメンバーは、組織内のAIの影響に精通している人々と協力する必要があります。
最大の間違いは、洞察を使用する人々のニーズを考慮せずに、テクノロジーとアルゴリズムをより高度にすることにのみ焦点を当てることです。人工知能システムを設計するには、ユーザーのことを念頭に置く必要があります。
組織間のデータ交換を促進します
基本的に、AIはデータに基づいて実行され、そのデータに基づいて決定を下します。ほとんどの組織では、ITインフラストラクチャがさまざまな個人またはチームによって構築されています。
したがって、断片化された無関係なデータになってしまいます。組織の人工知能を向上させるには、統一されたデータアーキテクチャが必要です。
戦略的パートナーシップを確立する
eコマースのAIトレンドから利益を得るには、製品設計から出荷までAIシステムをナビゲートする能力を証明した企業と協力して提携する必要があります。
AIを理解し、それを意思決定に適用する意欲のある技術的に熟練したビジネスマンは、ビジネスにプラスの結果をもたらし、あらゆる障害を克服するのに役立ちます。
トレーニングに時間を費やします。
AIの決定の正確さは、システムのトレーニングに使用されるデータに依存するため、組織はデータを統合してAIシステムにフィードする必要があります。最後に、バイアスを回避するために、データの品質を考慮する必要があります。
多数派に適用可能なデータのみを使用するのではなく、少数派からのデータを考慮して完全な表現を行い、正確性と包含性に関する懸念をサポートします。
AI規制を追跡します。
監査アルゴリズムを監視、規制、または精査する可能性のあるAI「ウォッチドッグ」のアイデアを放棄しないでください。これは、バイアスの可能性があると思われる場合に特に役立ちます。
人々がAIシステムと間違えられるという以前の事件が発生しましたが、それらのいくつかは単なる妨害でした。他の事件はより大きな利害関係を持っていた。

場合によっては、AIエラーが原因で、仕事が失われたり、拘留されたり、機会を逃したりしました。サードパーティの規制当局は、そのような決定に異議を唱えています。このテクノロジーに不慣れな人のために、AI Nation、CNA、Appleなどのポッドキャストがあり、AI規制について詳しく教えてくれます。