AIは機関投資へやって来ている。JP Morganの調査によると、61%のトレーダーが、将来の業界で最も影響力のある技術としてAIを挙げている——ブロックチェーン取引や量子コンピューティングなどの他の選択肢を大幅に上回っている。しかし、多くの場合、AIは単なる流行語——将来を形作ることが期待されている先進的な技術を説明するために使用される用語——に過ぎない。投資家、特に大きな機関で数十億ドルもの年金基金、企業債保有、またはその他の大口口座を管理する人々にとっての疑問は、どのようにAIを利用するか、どのようなAIベースの技術をポートフォリオに適用するか、そしてAIが提供できるすべての利点を十分に活用するかである。直感的な決定を超えて——投資の「芸術」に科学を加える時実際、多くのマネージャーはAIをそのような先進的な方法で利用していない。しばしば、特定の資産に対してマシンラーニング技術を適用して市場の動きを予測することができるAI「専門家」に焦点を当てる——投資家やマネージャーはその専門家のスキルに頼ることで好ましい結果を示すことができ、それが多くの人にとっては十分である。しかし、投資を特定の資産に限定することは最善の方法ではない。市場は上昇と下降を繰り返し、資産が下向きのトレンドにある場合、先進的なマシンラーニングでも損失の原因となる要因をすべて見逃す可能性がある。一方、他の資産は同時に上昇しているかもしれない——損失を被っている資産をショートすることで利益を上げるのではなく、上昇している資産を見つけてそれに投資する方がより良い選択となる。したがって、投資ハウスは「専門家」——または特定の目的のためのAIの個別の適用——に頼るのではなく、幅広い投資を分析し、資産の価値に影響を与える可能性のある数千の条件、イベント、シナリオを考慮する先進的なプラットフォームを利用する必要がある。そうすることで、マネージャーは収益を向上させる機会を大幅に高めることができる。AIが投資プロフェッショナルに最善の可能性を見つけるのを助ける方法したがって、ブルー・チップ・ストックに投資しているマネージャーが、AI専門家のアドバイスに基づいて、より幅広い技術を利用するプラットフォームを展開することができる——よりリスクの高いストックを調査することができる。先進的なAI技術は、よりリスクの高いストックが実際にどれほどリスクがあるかについてのデータを提供することができる。AIシステムは、現在の市場状況、企業の品質、政府の政策、消費者感情、地政学的考慮事項など、膨大な量のデータを分析し、それを過去の投資シナリオ——類似のストックが利益または損失をもたらした——と比較する。システムは、ストックのリスクを評価し——マネージャーがストックが大幅に上昇する可能性のあるストック——通常、上昇するときに値上がりするリスクの高いストック——に投資する機会を活用できるようにする。同じ戦略は、商品、債券、不動産ポートフォリオ、仮想通貨など、どのような資産にも適用できる。大量のデータを分析することで、AIシステムは、マネージャーが幅広い選択肢の中から最善の資産に投資するための指針を提供することができる——個人が単一の資産に対して一つのAI技術を専門としている場合にはできないことである。プラットフォームはAIを投資に利用することを容易にするまた、プラットフォームを利用することで、マネージャーは、AIシステムを社内で構築するための費用——または、外部のコンサルタントと協力するための手間——を避けることができる——コンサルタントは、マネージャーの目標や目的を完全に理解していない可能性がある。プラットフォームを利用することで、マネージャーは自分で最善の選択肢を探索し、目標や基準に基づいて投資を選択し——投資戦略を完全にコントロールすることができる。機関やクライアントのために大量の資金を投資する——そして、選択肢として膨大な数の資産がある——マネージャーは、利益を導くためのシステムが必要である。多くのプロフェッショナルは、AIがそれを実現できることを認識している——しかし、AIベースの投資の最善の戦略は、特定の資産、または個々の専門家のアドバイスにAIの使用を制限するのではなく、「広く」AIを活用することである——より多くの投資の可能性を取り入れることで、マネージャーはより良い結果を達成し、クライアントにより包括的なサービスを提供することができる。
人間は長い間、制御できない技術を作ってしまうことを心配してきました – そして、ある程度、そんな心配は現実のものとなりました。那も投資セクターでも当てはまります。 私たちは 人工知能が「勝者」を選び、投資家に一晩で財産をもたらすという話を聞いたことがあります – しかし、トップの科学者であっても、人工知能がそれを行っている方法については 何も知らない ことがあります。この 「ブラックボックス」 のジレンマは、多くのレベルで重大な影響を及ぼします – 予測可能性とリスク管理の強化、投資と撤退のタイミングを知ることは、最も重要な問題の1つです。而且、その予測可能性の問題は、特に金融管理 – 特に機関投資において、市場全体や数百万人の人々の貯蓄と資産に大きな影響を与える可能性があります。機関投資家が自分のAIソリューションの動作を完全に理解できない場合、投資決定を下すためにそれを信頼することはできないでしょうか。一方、人工知能が利益を増やすために使用できることは間違いありません – 実際、多くの機関投資家は それ を使用して、組織の資産をより良い方法で投資する方法を見つけています。多くの投資家は特定の資産に焦点を当て、AIを使用して購入と販売をタイミングして – 大きな成功を収めています。AIの採用を妨げる課題理論的には、微レベルで機能するものが、より広範な投資に適用され、膨大な量のデータを使用して推奨を行うマクロレベルでさらに効果的である可能性があります。 機械学習やその他のAI技術 を使用して、現在の市場と世界の状況を過去のデータと比較し、分析に基づいてどの資産が価格で上昇または下降する可能性があるかを判断します。人工知能によって提供される機会は真正に重大です – しかし、 ブラックボックスAI...
テクノロジー分野での成功の鍵はイノベーションであるが、人工知能の場合、イノベーションはより重要なものとなる。人工知能の世界は急速に進化しており、特に中国やヨーロッパを含む多くの国々が、この分野で米国と頭脳戦を繰り広げている。 この競争で勝利する国々は、製造、教育、医療など多くの分野で大きな進歩を遂げることになる。一方で、後れを取った国々は、進歩するために必要なテクノロジーを先行する国々に依存することになる。しかし、ホワイトハウスが新しく発令した規則は、小規模および中規模企業を含むイノベーションを抑制する可能性がある。10月30日、ホワイトハウスは「人工知能の安全で信頼できる開発と使用に関する大統領令」を発令し、人工知能に関連する幅広い問題について政策を開発しようとした。この大統領令では、政府機関が人工知能政策に関する勧告を行うよう求めているが、業界を牽引する企業、たとえばMicrosoft、IBM、Amazon、Alphabet（Google）などのほんの一握りの企業以外の人工知能企業が、これらの政策勧告に影響を与える可能性は低い。人工知能は将来にとって非常に重要なテクノロジーであるため、政府が関与したいと考えているのは当然である。しかし、大統領が提案する道は、人工知能のイノベーションを抑制する、あるいは完全に停止させる可能性が高い。間違った方法で重要な目標を追求する110ページに及ぶ大きな文書であるこの大統領令では、人工知能が「安全で信頼できる」ものであること、人工知能が「責任あるイノベーション、競争、協力」を促進すること、人工知能の開発が「アメリカの労働者を支援する」こと、「アメリカ人のプライバシーと市民の自由を保護する」こと、人工知能が「公平性と市民の権利の促進」に貢献することなどを確保することを目的としている。この大統領令では、政策の開発、そして人工知能研究者や企業が開発できるもの、または開発すべきものについての制限を容易にするため、数多くの委員会や立場文書を発表することを求めている。これらは確かに望ましい目標のようです。これらは、人工知能コミュニティの内外で表明された有効な懸念に応えるものである。誰もが、偽の動画や画像を生成できる人工知能モデルを望んでいない。そうしたものは、本当のものと見分けがつかないからである。新しいテクノロジーによって引き起こされる大量の失業は、社会にとって望ましくないものであり、富裕層や貧困層を問わず、社会不安を引き起こす可能性がある。また、人種や民族のバランスが取れていないデータ収集メカニズムによって不正確なデータが生じ、データベースに偏見が生じる可能性がある。そうしたシステムの普及者は、多くの訴訟に直面することになる。政府のみならず、民間企業も、人工知能が責任を持って適切に使用されることを確実にすることが重要である。より幅広い専門家のグループが政策を形作るべきである問題は、この大統領令が政策を設定する方法にある。政策は、主に上級政府官僚と大手テクノロジー企業に頼るものとなっている。この大統領令では、国務長官や大統領補佐官およびジェンダー政策会議のディレクターなど、数十人の官僚や政治家による研究や調査に基づいて報告書を開発するよう求めている。これらの報告書に基づいて政府が人工知能政策を設定することになる。報告書や政策勧告の多くは、既に大手企業で働いている可能性の高いトップエキスパートからの情報に基づいて行われる可能性が高い。一方で、小規模および中規模企業は、人工知能イノベーションの真正の原動力であることが多く、無視されたり除外されたりする可能性がある。たとえば、財務長官は、お金の供給、金利の影響、外国為替の変動について多くのことを知っているかもしれないが、機械学習が経済政策に与える影響や、通貨のバスケットを使用したデータベースモデルが構築される方法についての詳細な知識を持っている可能性は低い。そうした情報は、専門家から得られるものであり、官僚は、すでに人工知能に深く関与している大手企業の専門家から情報を求める可能性が高い。それ自体は問題ないが、テクノロジー業界全体に存在する革新的なアイデアやアプローチを見落とすことはできない。政策開発において、これらの企業が会話の一部となり、その革新的なアイデアが考慮されるように、大統領令には規定が必要である。多くの研究、たとえば世界経済フォーラムによるものによると、これらの企業は「経済成長の原動力であり、世界的にも地元的にもGDPに大きな価値を加える」。実際、テクノロジー大手企業によって開発されている多くのテクノロジーは、自社での研究の結果ではなく、小規模企業が開発した製品、テクノロジー、さらにはテクノロジー経済の全セクターを買収した結果である。たとえば、Startup Mobileyeは、ほぼすべての新車に標準装備されている、カメラやセンサーを使用して事故を予防する警報システムを発明した。これは、数百の例のうちの一つである。 Alphabet、Apple、Microsoftなどのテクノロジー大手企業が買収した会社の例である。創造的なイノベーションを推進することが重要人工知能がどのように使用されるか、人工知能政策についての全貌を得るために、小規模および中規模企業からの意見が必要である。人工知能テクノロジー大手企業のみに政策指針を頼ることは、ほぼ失敗するためのレシピである。企業が大きくなるにつれて、赤字や官僚主義が進み、革新的なアイデアが見落とされることは避けられない。テクノロジー大手企業が政策勧告に対する独占的なコントロールを許可することは、真の競争やイノベーションの刺激ではなく、むしろその指導的役割を強化することになる。また、規制上の競争上の優位性を与えることになり、革新的な環境とは正反対の気候を生み出す。さらに、提案が数十人の官僚によって検討される必要があることは、状況を改善するものではない。ホワイトハウスがAI業界にこれらの規則を課す必要があると感じている場合、すべての声、特に業界リーダー以外の声が聞かれることを保証する責任がある。そうしないと、重要な研究が行われる必要のある分野を無視したり、禁止したりする政策が生まれる可能性がある。競争相手が躊躇なく探索し利用する分野である。私たちが彼らに先んじるために、イノベーションを抑制することはできない。スタートアップ、イノベーションの原動力である彼らの声が政策勧告に含まれることを確実にする必要がある。
以前にもMP3プレーヤーは存在したが、iPodのようなものはなかった。以前にもタッチ操作のスマートフォンは存在したが、iPhoneのようなものはなかった。そして以前にも大規模言語モデルベースのAIチャットボットは存在した——しかし、歴史が何らかの指針を示すならば、Appleが近々発表する予定のインテリジェントチャットボットは、現在使用されているものとは全く異なるものになるだろう。それは、Appleを今日の成功に導いた公式——「ただ動作する」テクノロジー——に従い、完全に没入型のAI体験へのポータルを提供する。Appleが自社のチャットシステム——現在はAjaxとして知られる——を公開する準備を進めているというブルームバーグの報道は驚くべきことではない。Appleは何年も前からAI戦略を準備しており——AIの買収と投資において他の主要テック企業を大きくリードしている——しかし、競合他社であるGoogle（Bard）やMicrosoft（ChatGPT）がAIベースのチャットボットをリリースする中、不思議なほど沈黙を守ってきた。それは明らかに変化しており、Appleが自社のインテリジェントチャットボットをリリースするのは時間の問題のようだ。もちろん、誰も（AppleのCEOティム・クックと選ばれたAppleの大物たちを除いて）同社が何を計画しているか本当のところは知らない。しかし、過去の経験——そしてAppleが既存産業にもたらした革命と、世界を変えた象徴的な製品を開発してきたこと——に基づけば、同社のチャットボットも同じことを成し遂げると期待できる。Appleの違いは、おそらく同社がMP3プレーヤー、スマートフォン、コンピューター、イヤーバッド、ネットワーク機器などにもたらしたのと同じ違い——文脈に応じた使いやすさ——になるだろう。その文脈に応じた使いやすさが（iPhoneの形であれ、競合する見た目も動作も似たAndroidデバイスの形であれ）スマートフォンの広範な普及への道を開いたのと同様に、AppleのAIベースのチャットボットは、AIチャットシステムやその他のAIシステムの広範な普及への道を開くだろう。現在、多くの人々がAIを恐れているが、Appleのユーザーフレンドリーで非常に便利なチャットボットは、彼らが日常のやり取りでこの技術を使うという考えに、より安心感を抱く手助けになるかもしれない——そしてそれが起こるとき、AI革命は本当に加速するだろう。統合がゲームチェンジャーとなるAppleのチャットボット——そしてAIへの進出——の秘訣は、データ、アプリケーション、デバイスインフラストラクチャとの統合にある。その統合は、iPodとそれに付随するiTunesアプリを発表して以来、Appleの専門分野となってきた。例えば、その組み合わせにより、Appleはストリーミング体験を簡素化した。iTunes以前は、MP3プレーヤーに音楽をダウンロードするには多くのアプリケーションやウェブサイトが必要だったが、iPodでは、音楽の閲覧とダウンロードはボタンを押すだけの作業になった。Appleのチャットボットとその今後のAI製品も同じように機能するだろう——そして利用可能なサービスは、各デバイスと目的に応じて文脈化される。SiriがAppleデバイスの世界内で文脈的に動作するのと同様に、AppleのAIサービスもそうなるだろう。そして、Appleのサービスがユーザーの好み、デバイスの経験、Apple Watchによって収集された健康情報から収集したデータを利用して、正確で文脈に応じた回答と体験を提供するのと同様に、Appleのチャットシステムも、AI分析、機械学習、その他の先進技術を加えて、応答を文脈化するためにデータを利用するだろう。したがって、Apple Watchを介してAppleのチャットボットに詳細なワークアウトのガイダンスを求めるユーザーは、時計の内蔵エクササイズ機能の使い方——ランニングやジョギング時の最適な歩幅の取り方、室内バイクでの最大の心肺効果を得るためのペース配分の仕方など——に関する情報を得るだろう。しかし、Macbookで運動の利点に関するエッセイを書いている高校生が同じ質問をすると、彼らは異なる答え——学術的参考文献、運動の医学的意義などを引用したもの——を得るかもしれない。デバイス、ユーザー、文脈を考慮に入れることで、Appleのチャットボットは、現在のAIベースチャットボットの反復が提供する詳細だが一般的な回答とは対照的に、ユーザーが本当に求めている答えを提供する非常に適切な情報を提供できる可能性がある。有用で保護されたデータ一方、iPhoneでは、アプリ開発者はおそらく、インテリジェントチャットボットのサービスを統合できるようにするAPIを利用できるようになるだろう。自宅から目的地までの行き方を調べるためにアプリを使用している通勤者は、年齢や身体的状況に応じて文脈化された道順を与えられるかもしれない——例えば、心臓病を持つ人は、降りる必要のあるバス停から最も安価なタクシーサービスに関する情報を与えられるかもしれないが、若いアスリートは、同じバス停から最終目的地までの徒歩の道順を与えられるかもしれない。そして、このサービスに利用される個人データは、ユーザーがAppleのiCloudストレージサービスにアップロードするデータと<a href="https://www.nytimes.com/wirecutter/reviews/how-to-set-up-apples-new-icloud-encryption-security-feature/" target="_blank" rel="noopener" data-saferedirecturl="https://www.google.com/url?q=https://www.nytimes.com/wirecutter/reviews/how-to-set-up-apples-new-icloud-encryption-security-feature/&source=gmail&ust=1692763157114000&usg=AOvVaw2c