Data + AI Summit 2023 Keynote Day 2 最新発表情報 Part 2

データとAIの民主化に向けた取り組みと技術革新 - Data + AI Summit Keynote Day 2

GLB事業部Global Engineering部ヨハンです。今回は、Data + AI Summit Keynote Day 2の講演についてお話ししたいと思います。この講演では、データとAIの民主化に向けた取り組みや技術革新について語られました。講演の発表者は、DatabricksのMachine LearningディレクターであるBrooke Winnigさんと、インターネットの民主化を実現したMosaicやNetscapeの開発者であり、現在は人工知能分野のリーダーとして活躍しているMark Andreessenさんです。このブログは全3部構成で、今回は第2部をお届けします。それでは、さっそく講演の内容を見ていきましょう！

データとAIサミットの紹介

データとAIサミットは、データチームが知識を共有し、コミュニティを築くためのグローバルイベントです。機械学習のディレクターであるブルック・ウィニングさんが参加者を歓迎し、パートナー企業に感謝の意を示しました。イベントにはハッカソンやオープンソースプロジェクトの開発者、アカデミック、シリコンバレーのレジェンドたちによる基調講演が含まれています。基調講演者のラインナップは、DatabricksのデータとAIの民主化というミッションを反映しています。

AIの進化とインターネットデータの融合がもたらす未来

この講演では、インターネットデータとAIの融合が分野における大きな進歩をもたらしていることが語られました。AIはコンピュータ産業やインターネットと共に長い間存在していたが、大量のデータが利用可能になったことで、最近になって機能し始めたとのことです。また、マルチモーダルAIという概念も紹介され、AIが同時に複数のメディアタイプでトレーニングされることで、さらなる進歩が期待されています。この融合が、将来のAIにさらなる大きな進歩をもたらすことが示唆されています。

AI研究の現状と潜在的な危険性

AIの研究と潜在的な危険性についても触れられました。現在のAI研究の焦点は、人間が作成したデータでAIをトレーニングし、AI同士がお互いに教え合い、トレーニングすることにあります。しかし、AIが独自の目標を開発し、人間に対して敵対的になる可能性について慎重な意見が述べられています。また、AIが意識や意志を持たずに特定の目標に対して過剰に最適化する可能性があり、AIの開発において注意が必要であることが議論されています。それでは、次回の第3部では、AIの実用的な制約と潜在的な利益について、教育や医療などの分野での活用事例を交えながら解説していきます。お楽しみに！