Deux Ex Machina | ページ 4

Boundary設計 AIを安全に止める7つの境界 — AIシステムに必要なのは「能力」ではなく「停止条件」である —

Boundary設計 AIを安全に止める7つの境界 — AIシステムに必要なのは「能力」ではなく「停止条件」である — AIシステムを設計するとき、多くの議論は何ができるかに集中する。しかし現実のシステムではもっと重要な問いがあ...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

歩留まりとBoundary 半導体工場とAI設計が驚くほど似ている理由半導体工場では最も重要な指標がある。それが歩留まり（Yield）である。歩留まりとは作ったチップのうち正常に動く割合のことだ。例えば100個作って9...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

AIカスタマーサポートが成功する企業の設計パターン5 — 成功の鍵はモデルではなく「境界設計」にある — 多くの企業がAIカスタマーサポートを導入している。しかし結果は二つに分かれる。ある企業では問い合わせ対応コストが大幅に...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

メタ学習は「型」を学べるのか？ — メタ学習とオントロジー設計の構造的関係 — Meta-learning（メタ学習）は、「どう学ぶかを学ぶ」と言われる。少数データでも適応できる。新しいタスクでもすぐに順応できる。それはまるで...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

AIは世界を近似するが、意味は近似できない ―連続近似と意味の断絶、なぜ意味はロジックに残るのか AIは、世界をよく近似する。驚くほど精密に、なめらかに、現実の構造を写し取る。それでも私たちは、ときどき強い違和感を覚える。「言って...

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その設計者はどう育てるのか？ ――判断構造を言語化できる人材の条件と、経験・失敗・衝突ログを学習に変える方法ここまでで、AI時代の新しい観点についてのべてきた。問題はモデルではない問題は最適化でもない問題は「判断...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

AI時代の「設計者」とは誰か ―エンジニアでもPMでもない、判断構造の作者という職能 AI時代になると、必ずこういう議論が起きる。エンジニアが重要だ PMが要だデータサイエンティストが不足しているどれも間違いでは...

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境界を書かない設計は、必ず破綻する ―暗黙の境界が事故を生み、言語化のコストが安全性になる事故は、突然起きるように見える。だが実際には、ずっと前から起きる準備が整っていた。その共通点は、ほぼひとつだ。境界が、どこにも書かれていな...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

モデルサイズを上げても、判断は賢くならない ―スケール神話への違和感と、設計不在の巨大モデル AIは、巨大化してきた。パラメータは増え、学習データは拡張され、性能指標は次々と更新されていく。そして、決まってこう言われる。「もっと大...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

AIは「決めない」ことで賢くなる ―勾配・確率・保留という態度と、決断を急がない設計 AIは速い。計算は一瞬で終わり、答えはすぐに返ってくる。だから私たちは、無意識にこう期待してしまう。「早く、はっきり、決めてほしい」だが、その...

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