「AIが解答する、最適解を提示する」これは、本当でしょうか? AIはそんなに賢いのでしょうか?

  私の答えは、NO

  AIが学習していけば、賢くなるのは確かです。ホテルの需要予測、家電の変動値付け、飛行機のダイナミックプライシングなどなど。

  しかし、AIが学習して正解できるのには、どれくらいの学習期間と試行錯誤が必要なのでしょうか? 

  AIといえど、これらを行うのには、統計解析手法を使わなればなりません。そして、統計解析ではある程度有効な(これを統計的有意という)解答できるためには、10万件以上のデータが必要です。

  その間の有効でない試行錯誤の結果の責任は誰が負うのでしょうか? AIが責任を負える訳はなく、そのシステムを操作する人、導入を上申した人、あるいは最終承認した役員、一体、誰なんでしょうか? 

 

  いや、「医療診断でもAIを使っているんではないか」、そういう意見もあるでしょう。医療診断の場合は、既に多くの医学論文のデータベースがあり、かつそれから推論した病気名として、A病は60%、B病が30%、C病が10%と表示され、最終的判断と選定責任は医師自身が負います。

  ビジネスの場合は、初期状態ではサンプル数が少なすぎて、統計解析の結果が不十分でまともな解答が出来ません。その誤った結果の責任は、操作オペレータ、導入起案者、最終承認者、誰なんでしょうか? 

  私自身が30年前に、多変量解析Ⅱ類という解析手法を利用した貸倒予測システムを開発した経験では、この初期状態をどう潜り抜けるかの考慮が不十分でした。そうならば、使われないシステムとなり、10万件のデータに達しません。・・・・これは、私の大きな反省です失敗の原因は、技術では無かった。ですから、技術主導の記事を見ると、その無責任さに腹立ちを覚え、反感さえ感じます。