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データと分析がほぼすべての業界を変革していることは周知の事実です。そのため、Fortune Brainstorm Techでこのトピックに焦点を当てた数多くのセッションを見ても驚きませんでした。 しかし、農業およびゲノムデータの新しい使用法の議論は非常に興味深いものであり、実際にデータにまで及んだ「AIの制御」に関する講演もありました。
祖先と色のゲノム情報
祖先のCEOであるMargo GeorgiadisとColorの共同設立者兼CEOであるOthman Larakiは、ゲノムデータがヘルスケア市場にどのような影響を与えるかについて話しました。
ジョージアディスは、現在1億人の家族の歴史と消費者DNAの最大のリポジトリに関する情報を持っているAncestryが30年前から存在し、消費者との交流に焦点を合わせていると指摘しました。 しかし、彼女はまた、ゲノミクスを通じてより良い健康結果を得るために他の企業と提携することについて話しました
彼女は聴衆に「あなたの遺伝子はあなたの運命ではない」、それはただ一つのシグナルであり、家族の歴史も見ることが重要だと言った。
精密医療に重点を置いているLarakiは、ゲノム情報を使用して、「将来をさらに見ることができるヘルスケアインフラストラクチャを構築する」ことについて議論しました。 将来的には、「ゲノミクスとは考えず、ヘルスケアと考えます」。 彼は、私たちがヘルスケアに費やしているものと私たちが得ている価値との間に大きな隔たりがあることに注目しました。 これは「私たちの世代の最大の人間と起業家の機会」であり、ヘルスシステムはプライマリーケアでゲノミクスを使い始めたばかりだと彼は述べた。
彼は、消費者アプリケーションと人口レベルのヘルスケアの両方の意味合いについて話し、MITのBroad Instituteとの関係について話しました。
それでも、ジョージアディスは、プライバシーが同社の顧客との関係の根源であり、個人が自分のデータを使用および管理すると述べた。 彼女は、会社が法執行機関に情報を提供することを強いられない限り決して情報を提供することはなく、昨年はたった10回しか情報を提供しなかったと言いました。 リクエストはすべて遺伝子情報ではなく、クレジットカード詐欺に関連していました。
彼女は、記録間で収集できる集合的な洞察が重要だと述べた。 「私たちの顧客は決して製品ではありません」と彼女は言いました、「その調整は非常に重要です。」
ジョージアディスは、ゲノム情報を収集する企業は、彼らが何を意味するのかを明確にし、組織がどのようにデータを使用し共有するかを顧客に確実に理解させる必要があると述べた。 彼女は、Ancestry、23andMe、Helixが一連の遺伝的プライバシー基準を設定し、他のプレイヤーにサインオンするよう奨励していると述べました。 これには、医療および健康研究のための人口レベルのデータの使用が含まれます。
ジョージアディス氏によると、すべてのテクノロジーが新たな問題を生み出しています。 「リーダーとして、私たちはそれらの問題を考え、予測し、ビジネスのやり方に高い基準を設定する責任を負う必要があります。」
農業データ
別のセッションでは、Land O'Lakes CEOのBeth FordとGro Intelligenceの創設者兼CEOのSara Menkerが、データが農業とその周辺のビジネスをどのように変えているかについて話しました。
フォードは、さまざまな種類の土壌に植えられたものとその実施方法に関する農家データを収集する予測モデルに関するランドオレークスの研究について話し、農家が成長期に何を変更できるかを理解できるようにしました。 彼女によると、同社のTruterra Insights Engineには1兆個のデータポイントが含まれています。 目標は、回復力を高めると同時に生産性を向上させることです。
ランド・オレイクスは農民が所有する協同組合であり、したがって、農場の生産性と持続可能性の向上を支援することに焦点を当てている。 目標は、農民のインセンティブ構造を改善することであり、農場の96％がまだ家族所有であると述べました。 彼女は、私たち全員が共有する「共有の運命」について議論し、技術が必要であるか、食料安全保障が危険にさらされると付け加えました。
彼女は、個々の農民のデータはサイロ化されているが、衛星やドローンから収集されたデータを含む予測モデルと組み合わされていると述べた。 「我々は彼らのデータをキャプチャします」とフォードは言った、「しかし彼らはそれを所有している」。
予測モデルと「季節内」の変更は、今年よりも重要ではなかったため、農家は直面している劇的な気象関連の問題に留意して、フォードは述べています。 彼女は、平均的な農夫が昨年お金を失ったと言いました、そして、その低い商品価格は何年もの間多くの農夫にとって問題でした。
グロインテリジェンスは、世界中のあらゆる農産物の供給、需要、価格を予測する予測モデルの構築に取り組んでいるとメンカー氏は述べた。 彼女は、特に極端な気象現象から生じる変化のために、食品および飲料会社、銀行、および商品トレーダーがこの情報を必要とすると述べました。 彼女は、今年の洪水により1000万エーカーの農地が放棄され、65億ドルの収入が失われたと述べた。
メンカーは、システムがデータセットを取り込み、市場の出来事に反応するように設計されていること、そしてこれにより企業がリスクをより良く管理するために金融商品を構築する方法について話しました。 彼女は、これは最終的に農民の資本コストを下げるだろうと彼女は言った。 彼女は石油とガスを取引していたが、エネルギーを開発するための資金を得るのは農業よりも簡単だった。
データ、公正性、AI倫理に関するIBMとSalesforce
IBM Researchの最高執行責任者Dario GilとSalesforceの最高科学者Richard Socherが、AIと、倫理的かつ公正な方法でAIを使用することの重要性について話しました。
「すべての単一の産業がAIの影響を受ける」とSocher氏は述べたが、最終的には、AIはトレーニングに使用するデータと同程度にしか優れていません。 その結果、この分野は倫理にもっと焦点を合わせる必要があると彼は言った。 彼は、あらゆるツール（コンピューター、インターネット、さらにはハンマー）と同様に、AIは善悪に使用できると指摘しました。
ギルはAIを「不幸な言葉」と呼びました。人々がこの言葉を聞いて、それが自分で行動していると思うからです。 彼は、「AI」の代わりに「ソフトウェア」という言葉を使用すべきだと言いました。 これにより、責任の所在がより明確になります。 「説明責任は、ソフトウェアを作成している人々と機関に任せる必要がある」と彼は言った。
「ディープフェイク」について尋ねられたSocherは、人々は長い間写真を偽造しており、同時に偽造写真を識別するのに優れていると述べた。 彼は、ビデオで同じ理解をする必要がありますが、本当に説得力のあるビデオを作成することは現在非常に困難でした。 Socher氏は、今のところ、偽のニュースを作成し、ソーシャルメディアで共有し、AIがそれを推奨することを心配していると述べました。
ギルはバイアスの問題について話し、問題の複数の層を指摘しました。 最初の層はコアAIアルゴリズムです。 さらに、データの問題があります。 例えば、彼は銀行業の信用を評価する上で規制と説明責任の側面があることに注意した。 しかし、過去20年または30年にわたって承認のみを使用した場合、モデルは女性よりも男性に多くの信用を与えます。 彼によると、ニューラルネットにはバイアスがかかっていませんが、データセットにはバイアスがかかっています。 別のレベルでは、彼はより高いレベルのバイアスについて話しました。AIで働く人々のほとんどは白人であり、彼は業界が「改善しようとしている」と述べました。
ギルは、誰かが信用を拒否され、その人が決定を下した場合、一人の人が言い訳をするのは簡単だとギルは言った。 しかし、ある期間にわたってアルゴリズムの決定を見ると、実際に何が起こっているかを見るのがずっと簡単になります。 「AIは顔の前に鏡を置きます」と彼は言い、1, 000人を変えるよりもアルゴリズムを変える方が簡単だと述べた。
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その一環として、彼はIBMがデータの偏りを探し、より公平な決定を下すために行っている作業について説明しました。 彼は、公平性には多くの異なる測定基準が関係し、変数は隠れた方法で相互に相関していること、そしてそれが難しいことを指摘しました。
Socherは、バイアスは「見かけほど簡単に削除できない」と指摘しました。 彼は、アルゴリズムから人種や性別を削除できるが、郵便番号と収入を考慮することで同じ結果を得ることができると述べた。 彼は、Salesforceが1つのアプリケーションを構築するのではなく、それぞれが独自のデータを使用する150, 000の組織用の小さなアプリケーションを作成するため、困難であると指摘しました。 彼は、男性に搾乳器を販売しないなど、何らかの形のバイアスが許容されるかもしれないと指摘しました。 しかし、他のケースでは、違法または間違っている可能性があります。 「特効薬はありません」とSocherは「それは考え方でなければならない」と述べた。
