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ヘルスケア業界への投資とパートナーシップが人工知能（AI）技術の採用を促進しています。メンタルヘルスプラットフォームであるSpring Healthは最近、1億ドルの資金を調達し、その評価額を33億ドルに押し上げました。このプラットフォームはAIを利用して、患者を適切なケア提供者や治療計画にマッチさせます。別のAI駆動型プラットフォームであるCytoReasonは、疾患モデリングと薬品発見のために8000万ドルを確保しました。同社の技術は、研究者が細胞レベルで人間の疾病をシミュレートすることを可能にし、新しい治療法の開発を加速する可能性があります。さらに、AWSとGEヘルスケアは、アクセスできないヘルスケアデータを解き明かし、分析することで患者ケアを改善するAIモデルとアプリケーションを開発するために協力しています。

組織におけるAI技術の広範な採用は、対処すべき倫理的リスクをもたらしました。これらのリスクをナビゲートするために、リーダーは複数のステップを踏むことができます。まず、健全な人間の判断を行い、全レベルの従業員がAIによる倫理的課題を反映させるよう奨励するべきです。オープンダイアログと強力なガバナンスのメカニズムは不可欠です。次に、リーダーは、バイアスや意図しない結果の監査を行い、データプライバシーとセキュリティを優先し、AIの意思決定をアカウンタビリティのために監視することによって、責任あるイノベーションの文化を促進するべきです。また、AI導入の長期的な影響を考慮し、リスキリングのイニシアティブに投資する必要があります。第3に、リーダーはAIを使用するための有効なビジネスケースがあり、深いエンゲージメントとコミットメントを持って実施されることを確認する必要があります。最後に、リーダーはAIを善の力として見なし、日常的なタスクを処理し、戦略的思考のための認知能力を解放するべきです。AIの倫理的な使用に関するトレーニングは、その完全な潜在能力を実現するために重要です。

AI革命はビジネスに非常に大きな利益をもたらす可能性がありますが、適切に管理されない場合、会社に損害を与えるリスクも伴います。多くの企業には正式なAIポリシーがなく、それによりプライバシーの侵害、機密データの露出、著作権の侵害などの重大なリスクにさらされています。AIポリシーの確立は、規模や業種に関係なく、すべての組織にとって最重要課題であるべきです。このようなポリシーは、リスクを軽減するだけでなく、イノベーションと成長を促進します。それは、許容されるAIの使用方法に関するガイドラインを提供し、AI技術を探求するための安全で倫理的な環境を育み、責任あるAI使用のために必要な技術的要素を特定するのに役立ちます。AIポリシーを持つことで、企業はAI分野の真剣なプレイヤーとしての地位を確立し、ステークホルダーとの信頼を築き、優秀な人材を引き付け、企業の責任を果たすことができます。リーダーは包括的なAIポリシーの開発を優先し、AIが提供する機会を最大限に活用する必要があります。

Google、Meta、Amazon、Microsoft、Pinterestなどの大手テクノロジー企業は、広告やコンテンツ作成のためのAI技術への投資から好結果を報告しています。最低でも二十数社が最近の財務報告書で生成AIの使用を強調しました。この楽観的な見方にもかかわらず、ウォール街は依然として懐疑的で、Alphabet、Amazon、Microsoftの株価は下落しています。しかし、アナリストは、これらの初期投資が技術大手によるパートナーシップ、収益化、およびインフラの構築を通じて利益を上げるようになると信じています。Meta、Google、Microsoft、Snapなどの個々の企業は、AIの取り組みに関連する特定の収益ハイライトを報告しています。他の企業、包括Pinterest、Apple、Sirius XM、Amazon、eBayも四半期の結果でAIの進展に言及しました。

中古衣料品マーケットプレイスのThredUpは、顧客の検索および製品推奨を強化するために3つのAI搭載ツールを導入しました。これらのツールは、キーワード検索を超えたより複雑なクエリに対応し、プラットフォームの広範な在庫の中から特定の商品を見つけるのを支援します。機能には、説明文に基づいて推奨をキュレーションするセマンティック検索、視覚検索用の画像認識技術、およびユーザーの好みに基づいて完全な衣装を生成するStyle Chatというチャットボットが含まれます。ThredUpのAI投資は、同社および他の中古品小売業者が収益性の課題に直面する中で行われています。それにもかかわらず、リセール市場は急成長しており、2022年には米国でのこのようなプラットフォーム上で販売された商品の総価値は200億ドルに達しました。

様々な分野での生成型人工知能（genAI）の急速な普及は、世界的な電力消費の増加を招いており、この技術の拡大とともに消費はさらに増加すると予測されている。テクノロジー企業はこの傾向により、ネットゼロの約束を果たせなくなるリスクがある。2022年末にリリースされたOpenAIのChatGPTは、2か月以内に1億人のアクティブユーザーを獲得するほどの人気を誇った。genAIはバイオ医薬品やマーケティングなどの業界に変革をもたらす一方で、環境への影響も大きい。genAIは大量の水を必要とし、非再生可能エネルギー源で動作する場合、かなりの炭素排出量を発生させる。各genAIの使用には高い環境コストがかかり、技術のフットプリントは拡大する見通しである。生成AIシステムの中心である大規模言語モデル（LLM）は、より小規模で特定のタスクに特化したAIモデルに比べてエネルギー集約的である。genAIモデルをホスティングしているデータセンターは、膨大な量の電力を消費し、世界的なエネルギー需要の増加に寄与している。この電力消費の急増は、組織の環境への影響を減らすというコミットメントに反している。GoogleやMicrosoftは、genAI関連の活動により排出量が増加している。データセンターの水使用量も同様に問題であり、新鮮な水資源を巡る競争が起きている。genAIの環境影響を正確に評価することは、機械学習モデルの変動性とテクノロジー企業の透明性の欠如により困難である。政府はデータセンターのエネルギー消費を制御する規制を導入すべきであり、企業は効率の向上とエネルギー要件の削減に焦点を当てるべきである。