アジアのAIアジェンダ：積極的に傾いている

との協力で ADP





調査の回答者は、ロボット工学と人工知能（AI）がいくつかの市場セグメントに建設的または破壊的な影響を与えると感じているかどうかを尋ねられました。彼らの回答は1（AIの採用によりジョブとプロセスが破壊される）から5（AIによって業界の価値と効率が大幅に向上する）にランク付けされました。業界全体で、回答は肯定的であり、その規模で平均3.8でした。それらは、情報技術通信（ITC）、ロジスティクス、製造など、技術に依存する業界で高くなっています。

言うまでもなく、回答者は自分たちの業界にとってAIのプラスのメリットを見る傾向がありました。ほとんどの業界参加者は、自分たちのセクターに対するAIの影響を平均よりも高くランク付けしました。ただし、あるセクターの回答者は実際にはもっと悲観的でした。金融サービス業界の人々は、平均してAIをプラスの影響と見なしていましたが、自動化されたプロセスとマシンベースのトランザクションが業界の価値を破壊すると多くの人が感じていました。



回答者に、これらのテクノロジーがアジアの産業、政策、競争環境に与える影響を評価するよう求めたところ、人工知能の破壊的な可能性に対する銀行業界の懸念も明らかになりました。全体として、調査の回答者は、人工知能の進歩により、製造およびサービスセンターとしてのアジアの競争力が大幅に向上し、政府の政策立案者がイノベーションを促進し、業界全体の成長見通しが高まると感じています。

回答者の平均ほど前向きに感じなかった唯一の業界コホートは、金融サービス業界でした。平均して、業界の回答者は、AIと自動化が自分たちの競争力に与えるプラスの影響について最も勇気づけられており、5つのうち4つにランク付けされています。繰り返しになりますが、小売、ITC、製造業の回答者からの楽観主義は平均よりも高かった—一方、金融サービス業界からのセンチメントは著しく低かった。

金融セクターの回答者の間の相対的な注意と悲観論は、過去の経験から生じる可能性があります。 2007年の世界的な金融危機は、アジアで始まったわけでも、地域の銀行や金融機関に大きな打撃を与えたわけでもないかもしれませんが、その影響と、それが生み出した規制とコンプライアンスの長引く負担は、今日までアジアの銀行を悩ませています。さらに、新しいテクノロジーによって引き起こされた小さな危機は、業界の状況を絶えず強調しています。たとえば、フラッシュクラッシュは、ヒューマンエラーとアルゴリズム取引の組み合わせによって引き起こされる急速で急激な株式市場の急落です。金融業界の回答者は、人工知能が将来にとって何を意味するのかを考えるときに、これらの出来事を心の奥底に抱く可能性があります。



金融関係者からの控えめな控えめさはさておき、AIは、食料安全保障から公共の安全、輸送ネットワーク、ヘルスケアまで、アジアの多くの開発課題に影響を与える可能性があります。 BaiduResearchの深層学習研究所（Baidu IDLとして知られる）の所長であるLin Yuanqingは、これらすべてがすぐに頭に浮かぶと信じています。AIを「最初に」採用する業界を指摘することは不可能です。 。公共交通機関、ロジスティクス-ほぼすべての重要なインフラストラクチャプラットフォームがその恩恵を受けることができ、それらはすべて相互接続されています。 AIは一度にすべての業界に登場し、私たちが思っているよりも早く登場します。

AI業界の幹部は、2つの関連する要因により、自律的でインテリジェントなアプリケーションがある程度同時に増殖できるようになると考えています。 1つは、モバイルインターネットに接続している人口密度の高い都市の何億人もの人々によって供給されているアジアでのビッグデータの成長です。シンガポール工科大学の教授兼機械語研究者であるZhangYue氏は、データは機械学習の開発を成功させるための最も重要なリソースであると述べています。また、大量でコンテキストが豊富なモバイルデータは、AI開発者に大量の有用なデータを提供します。分析を通じてビッグデータを活用することで、AI開発を推進する2番目の要因が生まれます。企業は、分析を使用して自社の業績を向上させるだけでなく、自動化されたプロセスの洞察を借りてセクター間で共有することをますます望んでいます。

Baidu IDLのLinは、AI開発のエコシステムを成功させるには、ビッグデータ、アルゴリズムの継続的な生成、大量の計算能力、および「ビッグアプリケーション」の4つの入力要素が必要であると述べています。Linは、この最後の要素を最も重要なものとして説明しています。のユーザーは、使用、相互作用、およびデータ作成を迅速に推進して、処理能力がますます安価で豊富になるにつれて規模と機能が増大しているディープニューラルネットワークの積極的な開発ループを作成します。



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