生成AIのリスクを軽減するAIフレームワーク：アメリカン航空のSai Nikhkesh Kasturi

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生成AIのリスクを軽減するAIフレームワーク：アメリカン航空のSai Nikhkesh Kasturi

テーブルコンテンツ:

導入
生成AIの概要
生成AIの新しい応用分野
企業への影響
生成AIのポテンシャルと制約
データサイエンティストとしての成功のためのアドバイス
航空業界におけるデータサイエンスの重要性
生成AIが航空業界にもたらす可能性
生成AIにおける倫理的な懸念と対策
将来の展望

生成AI：新しい時代の到来

こんにちは、チャック・マーティンです。今日は、テキサスのオースティンにいます。私たちにはアメリカン航空のニキッシュ・キャストゥーリさんが一緒にいてくれます。ようこそ、マーティンさん、ありがとう。

ニキッシュさんはシニアデータサイエンティストであり、今日のプログラムで生成AIについて話します。その生成AIの領域で何が新しいのでしょうか？

生成AIは常に新しいものです。常に新しい応用分野が出てきます。例えば、2019年や2018年では、GPT-1やGPT-3といった新しいモデルが注目されました。さまざまな基盤モデルがテキスト生成や画像認識に利用できます。それらはすべて同じ基盤モデルで異なるタスクをこなすことができます。例えば、ChatGPTやChatGPT-4も開発されています。常に新しい発展が進んでいます。

さて、生成AIは今後5年または10年でどのように進展していくでしょうか？現在、さまざまな産業での採用が進んでいますが、採用の主な障壁はエコシステムの構築です。生成AIにはいくつかのリスクや懸念が伴っています。例えば、バイアスモデルや解釈性、フェイクデータなどがあります。現在、さまざまなフェイクデータが流布している状況で、これらのリスクと懸念が軽減されれば、生成AIは金融、セキュリティ、小売業、医療・教育など、さまざまな産業に適用されていく可能性があります。

次に、データサイエンティストとして他の人よりも先を行くための方法について伺いたいのですが、私はさまざまなプラットフォームで記事をたくさん読んだり、ブログや記事を執筆したりすることがあります。記事を書くときには、自分の分野で何が起こっているかを理解するために研究をする必要があります。また、他のデータサイエンティストやデータサイエンス分野の専門家のキーノートスピーチやセッションを聴くこともあります。常に情報収集に努めることが重要です。

アメリカン航空では、データサイエンスが航空業界にどのように組み込まれていますか？航空業界では2つの主要な要素があります。1つは運用業務であり、もう1つは顧客理解です。顧客理解において、データサイエンスやAIは非常に重要な役割を果たしています。顧客セグメンテーションや顧客維持、顧客離反分析など、さまざまな機械学習モデルを利用して、取引先の顧客の特徴を把握する必要があります。AIや機械学習は航空業界で重要な役割を果たしています。

生成AIは、航空業界にどのように適用されるのでしょうか？直接顧客と接する航空業界やBtoC産業への採用は少し時間がかかるかもしれません。なぜなら、倫理的なフレームワークを整備する必要があるからです。エチカルなフレームワークが整備されると、チャットボットなどの生成AIが顧客エクスペリエンスやビジネスの効率化に大きな役割を果たすことができるでしょう。たとえば、今後は通話センターでチャットボットに対応させることが増えるかもしれません。最初はチャットボットに話しかけますが、本当に相談したいと思った場合には、より高度なチャットボットに切り替わるかもしれません。生成AIの採用が進むと、さまざまな業界で顧客エクスペリエンスの向上や業務の最適化が実現されることでしょう。

では、今から1年後に私たちは再びこの場所に座ってこの会話をしているとしたら、何について話しているのでしょうか？それは生成AIの大規模な採用が進んでいることでしょう。多くの企業が従業員に対してChatGPTの使用を制限していますが、倫理的なガードレールが整備されると、ChatGPTの採用は非常に大きくなるでしょう。ChatGPTを使用して、数学の家庭教師をするなど、カスタマイズされた利用方法が増えてくると思います。生成AIの普及に期待したいですね。ありがとうございました。

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