AI・データサイエンス周りの気になったニュースに、適当にコメントする(23/9/22)
OSにデフォルトで無償の機能をつけて、それで一時的に覇権を握って、後発のベンチャー企業のつくったものに抜かれていくんですね。わかります。
という冗談はさておき、Windows95の時代に最もすごかったのは、InternetExploreという高性能なブラウザを無償で・デフォルトで使えることにしたことだったと、個人的には思っています。
生成AIでそれができるのか。
たぶん、当時よりも開発にかかる費用は莫大になっている（つまり、その分の元を取らないといけない）し、ユーザーも１つのプラットフォームに捕らわれるリスクをよくわかっていると思うんですよね。
とはいえ、費用と同時に、そこからの収益も莫大になっているので、95ほどではなくとも、一定のシェアを確保できれば、十分ペイはするんでしょうね。
この辺りに、日本企業が入り込める余地は、中々なさそうですね。別の土俵で勝負しないと。
そんな日本が戦える場所は、どこなんでしょうか。
8月4日に開催した第4回の会合では、「AIの利用促進」「AI開発の強化」「リスクへの対応」など“3つの戦術”ついて議論・検討を進めている
という観点は素晴らしいと思います。
あとは、それを実行して・見直していけるか。
AIにせよデジタル系は、やってみて・上手くいかなかったら直して・またやってみてというのが非常に多き気がします。一方で、日本のこれまでのやり方は、しっかりとルールを決めて・それを守って貫き通すということが多く、ある時期まではそれで成功していました。
この、やり方の違いを如何に意識して、修正していくことができるかが重要ではないでしょうか。
「責任あるAI」１つとっても、100％完璧なものはなく、まずは90点でも動かしてみる。それでエラーがでたら修正していく、みたいな柔軟性が必要ではないでしょうか。
今更見つけた先週の記事で恐縮ですが、面白そうな内容だったので。
これもまさしく、上の「エラーが出たら修正していく」ための１つかなと思います。
もちろん最初の設計・構築もしっかりやるけど、オペレーションの中で、より最適な解を目指して進化させていく。
自分の仕事がMOpsだったと気づく人が増えている
という言葉は印象的ですね。
そう気づいたら、改めてどうオペレーションから、より最適な解を目指していくか。そのために必要な武器は何なのかを見つけ出すことができるのではないでしょうか。