Marcin Frąckiewiczほとんどの人はAIとの愛憎関係を持っています。彼らは、そのデジタルアート業界を六本指の人間で汚染したことを嫌うかもしれませんが、新しい映画や音楽を見つけるのがずっとスムーズになることを愛しています。多くの場合、人々はAIが利用されており、裏で働いていることさえ知らないのです。あなたの財務情報を安全に保つことから、最も速いルートを使って仕事に行く方法を示すことに至るまで、これらの革新は機械学習とAIアルゴリズムなしでは不可能でした。
そして現実的には、AIはすでに変えてしまった以上の方法で世界を変える準備が整っています。私たちの想像力がどれだけ自由な旅をしても、AIはそれらのビジョンを実現するための完全な装備を整えているようです。もしかしたら、私たちにボーナスバイスロットをプレイするなど、さまざまなことをして見つけるための個人アシスタントがいるかもしれませんし、卵が少なくなったと教えてくれるAI搭載のパントリーもあるかもしれません。
AIは本質的に進化し学ぶテクノロジーであり、より多くのデータセットを処理し、周囲の世界と相互作用することで自己改善を行っています。それでは、2030年までにAIに何が期待できるのでしょうか？
ヘルスケアのパーソナライズと洗練
AIが貢献するもっとも価値のある分野の一つがヘルスケアです。人間の生命、死、治癒、そしてウェルビーイングがすべてこの領域の活動に依存しているため、AIの役割は単なる便利さではなく、治療計画の結果を根本から変えることができます。すでに製薬の発見、ヘルスケアへのアクセス、遠隔モニタリング、運用効率、診断精度などの面で助けとなっており、機会は無限大です。
ヘルスケアの支出と需要が増え続けている中で、AIは業界の維持を助ける必要があります。クリニックでのチェックインから、最も正確な診断を受け、回復と最適化のための一流のパーソナライズされたプランを受けるまで、患者や医療専門家のためにヘルスケア全体の旅を加速し洗練させる役割を果たすことができるでしょう。行政業務の簡素化を除いて、AIは画像処理アプリケーション、家庭ベースのケア、臨床意思決定支援でますます重要な役割を果たし、より良いケアの提供方法を模索します。
都市計画の改善
都市計画はコミュニティに活気と文化的なニュアンスを注入するために人間のタッチが必要ですが、AIの効率性と分析能力は人間が行なえることをはるかに超えています。ヘルスケアと同様に、AIは都市計画の重要な側面であるシミュレーションや環境影響評価に既に使用されており、交通や都市の熱島効果に対処して緑地を計画するためにも活用されています。より多くの人々が機会やより良い施設を求めて都市に集まる中、この需要に応えるための賢い都市計画が緊急に必要です。2018年、国連はすでに2050年までに世界の人口の68％が都市部に住むと予測していました。また、洪水、森林火災、その他の自然災害が私たちの都市における課題を悪化させています。
このペースでは、従来の概念や方法は不十分です。AIは持続可能な都市計画のための詳細な青写真や戦略の策定において重要な役割を果たし、最新の手続きモデリングツールを上回ることができます。AIは、優れた都市計画と高い生活水準で知られる都市から学び、ベストプラクティスを新しいインフラに適用することができるでしょう。また、公共交通の最適化や土地利用の改善に関するより計画的な開発を促進することで、他のテストやシミュレーション手法も改善します。
セキュリティとプライバシーの向上
ビッグデータや自動化に関する議論にしばしば影を落とすAIのもう一つの大きな利点は、積極性です。物理的およびデジタルのセキュリティとプライバシーの分野では、我々自身、情報、資産を脅威から守ることが必須です。AIは潜在的なセキュリティの欠陥を効果的に予測し、パターンでの異常をチェックし、リアルタイムで警告を提供することができるため、より有害な事件が発生する前に我々を守ることができます。しかし、時間が経つにつれて、これらの脅威はますます洗練されていきます。
タブレットや電話以外のデバイスは、バイオメトリック認証のような高度な認証方法を採用する可能性が高く、自動化システムは私たちが介入することなく脅威を検出して排除することができるようになります。セキュリティとプライバシーの対策がより信頼できるものになり、はるかに少ない人間の介入が必要になることが予想されます。私たちが日常生活を送る上で技術にますます依存する中で、AIはプライバシーとセキュリティが後回しにされないようにしてくれるでしょう。
持続可能性とグリーンイニシアチブの促進
社会は数十年にわたって持続可能性を推進してきましたが、それは私たちがこの世界の変化を直接見てきた中で、ますます緊急性を帯びてきました。企業は2000年代にグリーンイニシアチブを採用し、企業の社会的責任を常態化しました。国連は2010年代に持続可能な開発のための2030アジェンダを通じてそれを一般的な関心事としました。
今日、私たちの多くはグリーンに向かうための意識的な努力をするためにできる限りのことを行っています。しかし、より広いスケールでは、AIはエネルギー供給と需要のバランスを取り、廃棄物管理をはるかに洗練されたプロセスにすることで、単に照明やサーモスタットを制御する以上のエネルギー効率の最適化を行うことで、大きな役割を果たすことができます。AIの助けにより、限られた天然資源をより良く管理し、農業慣行を最適化して、より弾力性のあるシステムを育成できるのです。持続可能性の実践は、「減らす、再利用する、リサイクルする」以上の深い意味を持つことが多いため、彼らのあらゆる側面に対処するための高度なAI技術が必要です。
