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コグニティブ AI エンジンがアクセシビリティとインクルージョンの次のステップである理由
著者: Grigory Sapunov、CTO 集中して & アンドリュー・ガーシュフェルド、パートナー フリントキャピタル.
次のレベルのアクセシビリティとインクルージョンを促進するために、より洗練されたコグニティブ AI マシンの開発に力を注ぎ始める時期が来ました。 より洗練された形式のコグニティブ AI を開発することが、世界的なアクセシビリティを拡大し、包含範囲を広げる鍵となります。
実際、私たちはすでに前例のない言語の報道を目にしています。 フリント・キャピタルは、最近の調査によると、機械翻訳言語ペアの数が以前から急増していると指摘しています。 16,000年間で100,000～約XNUMX。 同社は、Niutrans と Alibaba が 88,000 言語ペアと 20,000 言語ペアのトップコントリビューターであると指摘しています。
これに加えて、フリント キャピタルは、世界のコグニティブ コンピューティング市場が次のように急成長すると予測されているとも指摘しています。 72.26によって$ 2027億。 音声合成と音声認識の既存の限界を押し上げる新しい AI 技術の急速な開発により、私たちはすでに大きな成果を上げています。
財政的および技術的進歩の観点から見ると、なぜ AI の機能のさらなる向上がこれほど推進されているのかは明らかです。 しかし、なぜアクセシビリティとインクルージョンに焦点を当てるのでしょうか?
現在、約 世界には1億人の障害者がいる。 さらに、専門家は、 約7,000の異なる言語 私たちのグローバルコミュニティで。 私たちのつながりが深まるにつれて、アクセシビリティとインクルージョンの課題は人間だけでは対処できないほど大きくなります。
先進的なコグニティブ AI によって改善できる、企業が直面する包括性の問題をいくつか見てみましょう。
1. 言語の壁は自己表現を妨げる可能性があります。
私たちがグローバル経済への移行を続け、世界中の労働力という考えが根強い中、私たちは共有言語の限界に対処する必要があります。
世界中の従業員が使用する言語や方言は何千もあります。 たとえ全員が共通言語 (英語など) を共有していても、言語の違いにより、自分の考えや意見を効果的に適切に表現できない場合は無数にあります。
専門家によると、高度なコグニティブ AI エンジンを採用し、VSA を展開することが、この問題の解決策です。 これらの機械は、特殊な一連の翻訳タスクを処理するために広範囲にトレーニングされているため、人間の介入なしに、より包括的で表現力豊かな機能を提供します。
コグニティブ AI は、障害のある人にとってのアクセシビリティの向上も促進します。 たとえば、聴覚障害のある人向けの音声テキスト変換サービスが可能です。 逆に、視覚障害者を支援するためにテキストから音声を生成することもできます。
将来的には、より広範囲の障害に対応した方法で、音声、テキスト、画像の多言語への翻訳をより効果的に実行できる、改良されたコグニティブ AI サービスが登場すると予想されます。
2. 汎用 MT は機密性の高い翻訳を処理できません。
Google 翻訳を使用して医療現場で患者カルテを作成しようとしているところを想像してみてください。 これは必然的に混乱や誤訳を招くだけでなく、患者に意図せず損害を与える可能性があります。 基本的な機械翻訳エンジンは業界固有の用語を理解できないため、小さな間違いが患者ケアに波及する可能性があります。
法律、金融、政府などの他の機密性の高い業界にも同じことが当てはまります。 高いレベルでパフォーマンスを発揮できる機械翻訳エンジンはほとんどないため、企業はどの機械翻訳エンジンを選択するかについて慎重になる必要があります。
ここでコグニティブ AI のカスタマイズが登場します。カスタマイズされた高精度の機械翻訳エンジンを作成できる企業は、大きな競争上の優位性をもたらします。
3. トーン、意図、豊かな体験は特定の集団に限定されます。
多くの言語は、意味を伝えるために口調、文脈、ジェスチャーに依存しています。 中国語では、イントネーションを少し変えるだけでフレーズの意味が完全に変わります。また、スペイン語では、関係の形式によって、誰かにどのように話すべきかが決まります。
基本的な翻訳サービスでは、語調や意図を正確に読み取ることができません。 これにより、コミュニケーション上の失敗や、意図しない犯罪が発生する可能性があります。 一例として、韓国語では誰かに話しかける際に敬語が非常に重要であるため、翻訳サービスが正しい意味を伝えるためには、語調の形式性を理解することが重要です。
これらに沿ったもう XNUMX つの問題は、ジェンダーバイアスの可能性です。 多くの言語は男性性と女性性を区別しますが、AI が男性性と女性性のどちらの翻訳を返すべきかを正しく識別するのに十分なコンテキストが常にあるとは限りません。
Intento の調査により、汎用 NMT エンジンはデフォルトで男性的な翻訳を使用することが判明しました。 少なくとも90パーセントの時間は。 しかし、非常に多くの企業運営がオンラインに移行し、世界中のチームが参加するようになったことから、これらの偏りを修正する取り組みが行われています。
で 2021レポート, Intento は、多言語 NLP ML モデルの増加に気づきました。 これにより、エンドユーザーの導入機能が拡張され、開発者とユーザーが AI を特定のニーズに適応できるようになります。
コグニティブ AI のおかげで、未来はこれまで以上に包括的になります。
現時点では、機械翻訳とコグニティブ AI ができることにはまだ多くの制限があります。 詩の調子や歌の感情を解釈することはまだできません。
ただし、より優れた、より微妙な会話機能を提供する方法を学ぶことはでき、それによってすでに世界的なブランドのビジネスのやり方が変わりつつあります。
フリント・キャピタルのような専門家は、次のように指摘しています。 データは示しています 世界のコグニティブ コンピューティング市場はかつてないほど堅調であり、減速する兆しはありません。 Intento は、MT エンジンの数について次のように述べています。 ほぼXNUMX倍になった 昨年の。
小規模なテクノロジー企業がコグニティブ AI の開発に取り組んでいますが、Google、IBM、マイクロソフトなどの業界大手も同様にこの問題に力を入れています。 このため、近い将来、コグニティブ AI 機能が前例のない成長と拡大を遂げると予想されます。
