高い期待と投資にもかかわらず、PYMNTSインテリジェンスによる最近の調査によると、多くの大企業がAIを意味のある方法で実装するのに苦労しており、その変革の潜在能力を活用する上で遅れを取っています。収益が10億ドルを超える企業の最高執行責任者（COO）を対象とした調査は、AIの価値に対する認識と実際の適用の間にズレがあることを明らかにしています。多くの企業が情報アクセスやカスタマーサービスのチャットボットなどのルーチン作業にAIを使用しており、戦略的な意思決定や革新的な製品開発には使用していません。AI導入に対する慎重なアプローチは、その能力に対する不慣れさに起因するかもしれません。この調査はまた、戦略的AI使用と財務成果との関連性を強調しており、影響力のある戦略的なタスクにAIを使用している企業は投資収益率が高いと報告しています。AIの採用はまた、分析的スキルを持つ労働者の需要が増加する一方で、低スキル労働者の需要が減少するなど、労働力のニーズにも影響を与えます。COOは主にコスト削減が利益増加よりも優先されるなど、AI投資を評価する際に効率関連の指標に焦点を当てています。AIの将来の成功には、実装の課題を克服し、労働力の管理を再考し、より野心的な導入に計算されたリスクを取る必要があります。

カリフォルニア州は、人工知能（AI）の使用を規制し、アルゴリズムによる差別を防ぐために重要な意思決定（雇用など）に取り組んでいます。カリフォルニア州の市民権評議会は、自動化された意思決定システムによって引き起こされる雇用差別を対象とした公正雇用および住宅法（FEHA）への修正案を提案しました。これに加えて、カリフォルニア州議会は、さまざまな分野でのAIの使用に対処する包括的な措置であるAB 2930を議論しています。これらの取り組みは、技術の進歩が偏見を助長したり、新しい形の差別を生み出したりしないようにすることを目的としています。提案された規則はAIとその範囲を定義し、5人以上の従業員を雇用する組織に適用され、雇用主に責任を課し、犯罪歴の考慮を明確にし、記録保持を要求し、公共の意見を受け入れます。AB 2930はさまざまな業界でのAIの使用を規制し、影響評価、通知要件、ガバナンスプログラム、ポリシー開示、および違反に対する民事責任を求めています。この法案は現在、州議会で審議中です。雇用主はこれらの進化する規制に対するコンプライアンスを確認し、情報を把握しておく必要があります。

AIとブロックチェーンは対極のものに感じるかもしれませんが、近年注目を集めており、特に分散型金融（DeFi）において主流の採用の可能性を秘めています。AIはチャットボットやバーチャルアシスタントを通じてユーザーのDeFiプラットフォームとのインタラクションを簡素化し、より使いやすくします。また、ユーザーの行動やトレンドを分析して個別のアドバイスを提供することもできます。セキュリティに関しては、AIは異常を検出し、詐欺を防止することで、分散型プラットフォームへの信頼を高めます。AIは大量のデータセットを処理する能力があり、ブロックチェーンデータをよりアクセスしやすくし、スマートコントラクトの実行を改善します。また、開発者にとっては、ローコードソリューションを提供して開発プロセスを簡素化し、エラーを減少させます。全体として、AIはインフラストラクチャの強化、ユーザー体験の改善、セキュリティ対策の提供、開発者のサポートを通じてDeFiを変革しています。さらなる進展に伴い、AIはDeFiの主流の採用に大きな影響を与え、金融サービスをよりアクセスしやすくし、世界中のユーザーに力を与えることが期待されています。

イーロンのデジタル未来センターの所長であるレイニーが、長く続くPBSのニュースおよび公共事業番組にゲストとして出演しました。 人工知能が将来的な労働力にどのような影響を与えるのかについて洞察を提供するため、レイニーは長期にわたるPBSの番組「ホワイトハウス・クロニクル」に参加しました。リュウウェリン・キングとの共同司会者アダム・クレイトン・パウエル3世が司会を務めたこの番組では、人工知能の進化とその広範な影響について深く掘り下げました。レイニーは特に、AIが以前のブロードバンド、モバイル接続、およびソーシャルメディア革命の足跡をたどる方法を強調しました。 番組中、レイニーは人工知能が第4の、そしておそらく最大の革命であることの重要性を強調しました。レイニーは、AIが開発されてから約72年になり、2022年11月下旬にChatGPTがリリースされて以来、注目と広範な使用が得られたことを指摘しました。 興味があれば、エピソード全体を視聴できます。 2023年にイーロンに加わったレイニーは、デジタル未来センターの所長として2年以上のピューリサーチセンターでの経験を持っています。また、センターの前身であるイマジニング・ザ・インターネットセンターとの重要な協力者でもありました。特に最近のセンターの仕事には、AIと政治に関する全国意見調査の結果とテクノロジー専門家の意見を発表した報告書が含まれており、これは5月にリリースされました。

最近、業界の専門家がAIのキャリアを始めるためのアドバイスを共有し、キャリア成長のために技術トレーニングと認証の重要性を強調しました。NVIDIAのウェビナー「AIキャリアを加速するための基本的なトレーニングとヒント」では、業界の専門家によるパネルディスカッションが行われ、AIのキャリアをスタートするための洞察が提供されました。パネリストは、さまざまな業界でのAIの広範な機会を強調し、個人がその分野での独自の教育と経験を活用することを推奨しました。また、ネットワーキングの価値や、LinkedInなどのプラットフォームを使用して同じ志を持つ仲間やメンターとつながることの重要性も強調しました。参加者には、すべてをゼロから作り上げるのではなく、既存のリソース、ツール、およびネットワークを活用するようアドバイスされました。NVIDIAは、Developerプログラムを通じて、無料のソフトウェア開発キット、コミュニティリソース、専門コース、およびコードサンプルを提供しています。パネルは、キャリアの旅において意図的かつ目的を持つこと、個人のストーリーを作成し、進化するAIの風景に最新の注意を払い続けることを推奨しつつ終了しました。NVIDIAは、AI Learning EssentialsやDeep Learning Instituteなどのさまざまなプログラムやリソースを提供し、AIプロフェッショナルになりたい人々に必要なスキルと認証を提供しています。

GEヘルスケアは、インテリジェント・ウルトラサウンド・グループの臨床人工知能(AI)ソフトウェア事業を約5100万ドルで買収することを発表しました。この買収により、GEはAIを活用した画像解析ツールを手に入れることになり、これらのツールは同社の超音波製品群に統合される予定です。これによって業務の効率化と使用のしやすさが向上することが期待されています。 インテリジェント・ウルトラサウンドが資産の売却を決定したのは、臨床AIの販売成長が予想外に遅かったためであり、この状況では事業価値を高めるためのさらなる開発を資金調達することが困難だったためです。 GEは以前にインテリジェント・ウルトラサウンドの一つのソフトウェア、具体的にはScannav Assist AIをポートフォリオに統合しており、このソフトウェアはGEのSonoLyst AIソフトウェアとしてVoluson超音波機器に搭載されています。インテリジェント・ウルトラサウンドはすでにScannav Anatomy Peripheral Nerve Blockの臨床版ソフトウェアを他の顧客に販売していました。将来の成長のために主要市場に参入するため、同社はScannav FetalCheckなど、妊娠週数の推定やScannav Liverといった他の製品の開発を開始していました。 しかし、販売の成長は予想を下回り、追加の製品を独自に開発するには現有のリソースを超える資金が必要であると結論付けました。その結果、独自に開発を続けるのではなく、事業を売却するという決定が下されました。 GEは、この買収をAIイノベーションのパイプラインを通じて将来の開発を進める手段として見ています。この取引の一環として、インテリジェント・ウルトラサウンドの研究者や開発者がGEに加わる予定です。GEは2023年にCaption Healthを買収することにより、AIの能力をすでに拡大していたことも注目に値します。 臨床AI事業の売却により、インテリジェント・ウルトラサウンドはScannav Anatomy Peripheral Nerve Blockの販売を中止しますが、既存の顧客へのサポートは継続します。GEの買収はNeedleTrainerおよびNeedleTrainer Plusには影響を及ぼしません。 GEは、手持ちの資金を使用してこの取引を資金調達し、取引が第四四半期に完了する予定です。

AIの労働力への統合は、作業の未来を再構築し、人間とAIが協力して生産性、効率性、創造性を向上させています。AIツールは人間を置き換えるのではなく、人間の能力を拡張することで、生産性の向上、革新の増加、意思決定の改善、個別学習、新しい仕事のカテゴリーの創出といった肯定的な変化をもたらしています。しかし、スキルの格差、仕事の置換、倫理的懸念、労働者への圧力の増加、デジタル格差など、対処すべき課題も存在します。AIを労働力に成功裏に統合するためには、AIリテラシーとスキルトレーニングへの投資、倫理的なAIガイドラインの策定、継続的な学習文化の育成、支援的な政策とインフラの実施といった戦略が重要です。人間とAIの協力は、革新、効率、成長のための大きな可能性を秘めており、AIを置換の手段ではなく、エンパワーメントのツールとして活用するために労働力を未来に対して準備することが重要です。