技術：イノベーション、AI、および倫理

今月初めに開催されたTechonomyカンファレンスでの私のお気に入りのセッションのいくつかは、倫理、価値、革新、およびこれらの分野で人工知能がどのように機能するようになったかを扱っています。

技術化された時代の人間的価値

Techonomyの創設者であるDavid Kirkpatrickは、技術の人間的価値に焦点を当てるという話から会議を始めました。 最初の大きな会話は、技術を民主化する力として語ったKivaのエグゼクティブチェアーであるJulie Hannaとの「人間的価値」についてであり、世界の多くは1日2ドル未満で生活していると指摘しました。 彼女は「最高の正義は公正なアクセスである」と述べた。

米国北東部財務省のマイケル・C・マクファーランド牧師は、テクノロジーの使用方法に関して、正義はどこにあるのか、テクノロジーに組み込まれている仮定について考える必要があると述べました。 彼は、より大きな効率と生産性を生み出すことができる職場技術が、しばしば壊滅的な影響を受ける労働者への影響を考えずに展開されることを心配しています。 彼は労働者の経験について考えることから始めることを聴衆に促した。

ユニセフイノベーションのエグゼクティブディレクター兼共同創立者であるエリカ・コチは、7年前、最貧層を対象とした優れた技術ソリューションはなく、唯一の共通点はテキストメッセージであると述べました。 彼女のグループは、テキストメッセージを使用して独自のソリューションを構築することに焦点を合わせており、非常に安価なAndroidスマートフォンがありますが、OSは1日2ドル未満で生活している人ではなく、データプランのある人向けに構築されていると指摘しています。 「私たち以外の人のために製品やサービスを構築する場合、私たちは彼らの観点からそれについて考える必要があります」と彼女は言いました。

ハンナは「目的と利益の間、ミッションと製品の間の誤った選択」について話し、ミッション主導の文化は働きやすい場所であり、より高い忠誠心を生み出し、永続的な企業の構築に役立つと述べました。 高知は、あなたは両方ともできると言い、コアビジネスモデルは社会的責任に沿ったものである必要があると言った。

マクファーランドは、株主だけでなく、会社のすべての利害関係者に焦点を当てることについて話し、会社が解散する前にAT&Tのベル研究所の例として使用しました。 彼は長期的な研究開発に投資できないことを心配しており、「ビジネスに対する考え方や成功することの意味についての文化を変えなければならない」と語った。

図書館

ニューヨーク公立図書館のトニー・マルクス大統領による後の講演で感銘を受けました。トニー・マルクスは、図書館がなくなるという一部の考えとは対照的に、彼は新しいテクノロジーがどの図書館にとって歴史上の最大の機会を提供すると考えたと言いました人々が情報にアクセスするのを助ける-常に立っていました。

彼は、過去に図書館は人々をコレクションに連れて行くという物理的および財政的制約によって抑えられていたが、これは変化していると述べた。

彼は、図書館は3つの大きな影響を与える可能性があると述べた。 1つ目は単に人をつなぐことです。アメリカ人の3分の1は自宅でインターネットに接続できませんが、図書館は人々にコンピューターの使い方やコーディングの方法を訓練することもできます。

彼は、今日の検索エンジンは「信じられない」が、制限があると言い、何千年もの努力によって生み出された多くの基本的な品質情報がまだ利用できないことに気付いた。 彼のビジョンは、図書館の利用者に「世界中のあらゆる本、すべての画像、すべての文書、すべてのアーカイブを無料で提供する」ことだと言いました。

それはすべて、図書館を基盤とする昔ながらの概念に戻っており、世界のすべての才能が彼らが選んだ方法で学び、創造し、革新する能力を持っているかどうか想像するように促した。 「止められないようにするツールがあります」と彼は言いました。 "やってみましょう。"

箱の中の神々：全能のアルゴリズムと隠された価値

AIを使用してビデオを編集するMagistoの共同設立者兼CEOであるOren Boiman氏は、プログラマーによって設計された最高のアルゴリズムに勝るニューラルネットワークによって作成されたアルゴリズムにより、「コンピューターはますますブラックボックスになりつつあります」と述べました。 これらのアルゴリズムは人間よりもはるかに優れた決定を下すことができますが、どのように決定するのかは誰にもわかりません。

Socosの共同設立者でエグゼクティブチェアを務めるVivienne Mingは、子どもたちが1日1つの推奨事項を親に送信することで学習を支援するソフトウェアを販売し、インテリジェントアルゴリズムの作成について話しました。 彼女は、ディープニューラルネットワークを使用した作業の多くはトレーニングセットに依存していると述べ、トレーニングに内在するバイアスのために黒い顔を認識しない顔認識アルゴリズムについて話しました。 「コンピューターは人のようです」と彼女は言いました。 「どのように育てるかにかかっています。」

ヤフーのチーフサイエンティスト、ロンブラフマンは、擬人化された用語を使用してマシンを説明しているが、今のところ人間とコンピューターには根本的な違いがあると述べた。 人々は自分のニーズや欲求に基づいて意思決定を行いますが、これは最近の計算システムの意思決定方法とは大きく異なります。

ボイマンは、これらの「ブラックボックス」のほとんどですべてが接続されており、入力の小さな変化が、ビデオがバイラルになるときなど、結果に大きな、時には混chaとした違いをもたらすことができると説明しました。 彼は、これは物事を予測不能にし、最初に起こったことに物事をさかのぼることは難しいと言いました。 Brachmanは、子供たちが何を学ぶかを制御する方法がないように、計算メカニズムにも同じことが言えると指摘しました。

インテリジェントビジネスマシン

AIと発生する倫理的問題に関する議論は、より専門的なソフトウェア会社のリーダーとの別のパネルで続けられました。 機械学習会社Sentient Technologiesの共同設立者兼チーフサイエンティストであるBabak Hodjat氏は、AIに関しては倫理の問題は少し気を散らすものであり、その倫理はスマートフォンからFICOスコアに至るまであらゆる種類のテクノロジーにも影響を与えると述べました。

プログラマティック広告会社Rocket Fuelの会長兼創設者であるジョージジョンは、テクノロジーの利点に注目し、「AIが本当に機能しているなら、早く家に帰るべきだ」と述べた。 彼は、新しい管理スキルの必要性、および人とスマートマシンの両方の管理について話しました。 彼はまた、大企業に適しているだけでなく、個人にも利益をもたらす可能性のあるAIのアプリケーションを探すことについて話しました。

オーディエンス測定企業Quantcastの製品管理担当副社長であるJag Duggal氏は、これらは生産性を向上させ、より多くのことを成し遂げ、能力を増強するように設計されたツールであると述べました。 彼はこれから生まれる無数の革新と生産性があり、技術が良くなりすぎるのではないかという懸念はあるが、技術の限界についてはもっと心配していると述べた。

彼は特にインセンティブ、および機械学習アルゴリズムが間違ったインセンティブに従っているときに何が起こるかについて心配していました。 たとえば、彼は、オンライン広告プレースメント市場で、eコマースベンダーが、注文前に最後に見た広告にクレジットを与えていることに注目しました。 これにより、ユーザーが既にeコマースサイトにアクセスした後、多くの場合、誰かが購入を決定した後に、より多くの広告がターゲットになります。 つまり、広告が無駄になる可能性がある場合。 Quantcastはより良い例を設定しようとしている、と彼は言った。

AIベースの投資会社Bettermentの創設者兼CEOであるJon Steinは、テクノロジーができることについて語り、明確なインセンティブを設定することが重要であることに同意しました。 彼は、顧客の最大の利益のために行動するなど、受託者基準に従うことについて話し、透明性が果たすべき大きな役割があると言いました。

スタインは、技術が時間の経過とともに犯罪者になるのを難しくすると言ったが、Duggalは、詐欺師にも技術があるので、彼はより懐疑的だと言った。 それでも、彼はテクノロジーの可能性に感銘を受け、AIが皮膚のほくろにあるがんを特定できるGoogleのプロジェクトの例を引用しました。 彼は、技術の反対者による問題の「誤解」について心配していると言いました。