データ エコノミー: AI がデータの理解と活用にどのように役立つか 

この記事は、Samsung が費用を負担した Technology and Innovation Insights シリーズの一部です。 

エンジンとオイルの関係と同様、データと人工知能 (AI) は共生関係にあります。データは AI を促進し、AI は利用可能なデータを理解するのに役立ちます。データと AI は、近年のテクノロジーにおける 2 つの最大のトピックであり、両方が連携して私たちの日常生活を形作っています。現在利用可能なデータの量は驚異的で、XNUMX 年ごとに XNUMX 倍になります。ただし、現在、利用可能なデータの約 XNUMX% しか使用していません。石油が最初に発見されたときと同じように、人間が利用可能な新しいデータをどう扱うべきか、そしてそれをどのように活用できるかを理解するには時間がかかります。

クラウド、携帯電話、テレビ、IoT デバイスから取得されたものであっても、接続された膨大な範囲のストリームが、私たちの日常生活で起こるほぼすべてのデータを提供します。しかし、それをどうすればいいのでしょうか？

今月初め、ハーマンのヤング・ソン会長は、ドイツのベルリンでグローバル・ブリッジズが開催したビデオシンポジウム「新しいデータエコノミーとその結果」で国際ジャーナリストのアリ・アスラン氏と対談した。ヤングとアリは、データの重要性、データのない AI が役に立たない理由、偏見、プライバシー、セキュリティなど、データと AI の倫理的な使用を検討する際に何を考慮する必要があるかについて話し合いました。

バイアス

人間とは異なり、テクノロジーやデータには本質的にバイアスがありません。古い格言にあるように、データは決して嘘をつきません。人間が AI アルゴリズムをトレーニングしたり、データを解釈したりするときに、データと AI のバイアスが影響します。私たちが消費しているものの多くは、データがどこから来たのか、どのようなデータがシステムに入力されるのかに基づいて影響を受けます。私たちのバイアスを理解し、排除することは、中立的なアルゴリズムとシステムを確保するために不可欠です。

データのアクセスと権限を制御することは、偏見を取り除くための重要な最初のステップです。アルゴリズムやシステムを開発する際には、多様で包括的なチームを持つことが不可欠です。誰もが同じ経験やバックグラウンドを経験しているわけではありません。どちらの多様性も、データの入力と出力を解釈するさまざまな方法を提供することでバイアスを抑制するのに役立ちます。

個人情報保護

データのプライバシーの側面を見るとき、許可とアクセスは最も重要です。デジタル化が進む社会において、プライバシーは非常に重要です。したがって、消費者は組織との関係の開始時に選択権を持ち、オプトアウトするのではなく、オプトインするかどうかを尋ねられるべきです。 GDPR は、データの取得と使用に関して消費者を保護するための優れた第一歩です。 GDPR にはよく設計された重要な取り組みが数多くありますが、法律はもっと効率的になる可能性があります。

セキュリティ

データ プライバシーは消費者や個人にとってより大きな懸念事項であるのに対し、データ セキュリティは消費者、組織、国民国家にとって世界的な懸念事項となっています。

私たちは毎日、注意すべき新たなサイバー攻撃や脅威について読んでいるように思えます。これらの懸念の主なものは、ランサムウェア攻撃の流入です。企業や個人は、リスク、注目、当惑を軽減するために、悪者にますます多額の金銭を支払っています。これらの攻撃は、敵のシステムを機能不全に陥れたり、機密情報を収集したり、キャピタルゲインを獲得したりする目的で、個人、集団、さらには国家によって実行されています。

では、データと情報が安全であるとどのように信頼できるのでしょうか?また、より適切に保護するにはどうすればよいでしょうか?テクノロジーやデータを自らの極悪なデバイスに利用する悪者がいるかもしれませんが、テクノロジーの積極的な利用法も数多くあります。サイバーセキュリティ分野で行われている教育と投資の多さは、多くの組織が従業員を訓練し、サイバー犯罪の根源、つまり人的ミスを防ぐように設計されたテクノロジーに投資するのに役立ってきました。すべてのサイバー犯罪を阻止することはできないかもしれませんが、進歩はしています。

データと AI を永遠に

データ (収集と保管の両方の観点から) と AI は、バイアス、プライバシー、セキュリティに関して否定的な報道を受けていますが、どちらも非常に有益な目的で使用することができます。たとえば、データと AI は両方とも生物医学産業や農業技術産業において重要です。 COVID-19 の検出とワクチンの作成であっても、バイオームの作成や土壌中の毒素の除去であっても、データと AI には信じられないほどの可能性があります。しかし、一方が他方なしでは前に進むことはできません。利用可能な世界データの残りの 98% を確実に活用するには、強固で安定したインフラストラクチャとネットワークも必要です。

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