DriveTime と Mark Cuban Foundation が協力して高校生に AI を教える

DriveTime のデータ サイエンス担当アシスタント ディレクターである Alec Evans 氏は、Miguel Fernandez さん (16 歳) (左) と Zyron Hilsee さん (16 歳) を指導し、Tempe の DriveTime 本社で開催された Mark Cuban Foundation AI Boot Camp で Microsoft Azure を介してチャットボットの作成に取り組んでいます。 10月撮影 22, 2022. (ジャスティン・スパンゲンタール/クロンカイト・ニュースによる写真)

TEMPE – ロボットが私たちの仕事を奪っています!

人工知能に対する人間の恐怖は、米国のポップ カルチャーやテクノロジー カルチャー、政治、さらには一部の学界で長い間二極化したトピックであり、AI テクノロジーが普及するにつれ、その傾向は強まっています。

AI テクノロジーは、1950 年代の登場以来、大幅に進歩しました。 アリゾナ州のある企業は、次世代の AI エンジニアを教育することで、一般的な AI の誤解を正す役割を果たしています。

「AI をブラック ボックスと呼ぶ人もいますが、AI は複雑で紛らわしく、分析的な性質が深いため、非常に造語になっています」と、アシスタントのアレック エヴァンス氏は述べています。テンペに本拠を置くオンライン中古車販売店および金融会社である DriveTime のデータ サイエンス ディレクター。

10 月と 11 月に、DriveTime は Mark Cuban Foundation と提携して、アリゾナ州初の Mark Cuban Foundation AI Boot Camp を高校生向けに開催しました。

そして、私たちがここで生徒たちに行っていることは、その謎を解き明かし、「毎日使用し、毎日見ているが、それが何であるかを知らないだけだ」と言うと、生徒の心を本当に開くことができると思います.この新しいキャリアの機会に」とエバンスは言いました。

AIの説明

AI はチャットボットで一般的に使用されており、このように機能する可能性があります。 (ジャスティン・スパンゲンタール/クロンカイト・ニュースによるイラスト)

AI は、機械学習や自然言語処理などの多くのイノベーションを包括する包括的な用語です。 ただし、AI にはまだ境界があり、人間が日常的に実行する多くのタスクを実行できません。

最大の問題は、実際のテクノロジーの能力と社会の認識との間にミスマッチがある場合に発生します。 それらを一致させるのは難しく、それがすべての問題を引き起こします」と、アリゾナ州立大学コンピューティングおよび拡張知能学部の教授である Aviral Shrivastava 氏は述べています。

社会はすでに AI 技術に依存しています。 Siri、Google、Alexa などの仮想アシスタントから、機械学習アルゴリズムを使用してユーザーの興味に合わせて特別に調整されたコンテンツを推奨する Netflix や YouTube などのアプリケーションまで、AI は私たちの日常生活の一部です。

しかし、企業が採用している AI の多くは見過ごされています。バンキング アプリ、電子メールおよびスパム フィルター、自動修正ツール、パーソナライズされた広告、さらには YouTube で視聴される動画のサムネイルなどです。

チャットボットは自然言語処理を利用して、ユーザーが尋ねた内容を判断して解釈し、処理済みの言語に従って正しい応答を集計します。 自動運転も進歩しています。

キャリアパスとしての AI

DriveTime は AI ツールと分析を使用して、顧客が中古車を購入するプロセスを容易にするのに役立っており、Evans 氏は、それらが同社を競合他社と差別化する中核にあると述べています。

「最初の車を探している人もいれば、最初の価格を探している人もいます」と彼は言いました。 「私たちが確認したいのは、私たちの体験がこれら両方のショッピング体験に合わせて調整できることです。」

ブートキャンプは、AI、機械学習、自然言語処理などの基礎を学ぶ 4 週間の開発プログラムで、フェニックス メトロ全体から学生が選ばれました。 Mark Cuban は億万長者の起業家であり、Dallas Mavericks の所有者でもあります。彼の財団は、テクノロジー分野で AI とネットワークを学ぶ機会を高校生に提供することに重点を置いています。

ブート キャンプは 2019 年に開始され、今年は米国の 26 地域 (シリコンバレーの 20 地域) で 550 人以上の学生が参加し、AI テクノロジを使用する企業によってホストされます。 財団のウェブサイトによると、キャンプは、学生が企業の世界で雇用主に会い、STEM、AI、機械学習の仕事をしている大人とつながることを可能にします。 学生はコーディングの経験を持っている必要はありません。

Katica Calderon の父親は、AI に興味を持ち、それが他の人をどのように助けることができるかという理由で、14 歳の少女をブートキャンプに登録しました。

「私が AI についてこれまでに得た知識はすべて父からのものです」と、いつかこの分野で働くことを望んでいるカルデロンは言いました。 「彼は私にAlexaをくれたので、それがどのように機能するかを研究し始め、そのようなものに本当に興味を持つようになりました。」

ネットワーキング スキルを構築し、AI テクノロジを使用する職業が実行可能なキャリア パスを提供することを学生が理解できるようにすることが、ブート キャンプを非常に重要なものにしていると、DriveTime の人事責任者である Robyn Jordan 氏は述べています。

14 歳のカティカ カルデロン (左) とプログラム メンターのマット アブリゴ (DriveTime のシニア データ アナリスト) が、マーク キューバン財団の AI ブート キャンプで Microsoft Azure の問題をトラブルシューティングします。 (ジャスティン・スパンゲンタール/クロンカイト・ニュースによる写真)

「これは一種の新しいキャリア ジャーニーであり、未来が向かうところです」と Jordan 氏は述べ、企業はテクノロジを採用し、それに関する教育を早期に開始する必要があると述べました。 「人々が何ができるかを理解し始め、それを恐れずに採用するにつれて、より良い使い方を見つけようとする人が増えると思います。」

ロボットとあなたの仕事

一部の人々が AI 技術に対して抱いている懸念は、一部の人間の仕事が時代遅れになることです。

人間の従業員は、一度に複数のタスクを処理し、自分が何をなぜ行っているのかを批判的に考えることができます。 機械は考えることができませんが、日常的でひたむきなタスクを人間よりも速く効率的に完了できます。

「人間が(リスクの低いタスクを)行うときでさえ、完璧ではありません」と Shrivastava 氏は言います。 「そのため、彼らも間違いを犯します。AI は十分にまともな仕事をすることができます。実際、AI はすべてのパラメーターを体系的に見ることができ、人間よりもはるかに大量のデータを見ることができるため、はるかに優れた仕事をすることができます。 . 「見るのに忍耐を持ってください。」

ヒューマン エラーと疲労を別にすれば、機械学習アルゴリズムと人間のもう 1 つの重要な違いは、人間には偏りがあり、機械には偏りがないということです。 アルゴリズムは、傾向を形成したり、データの不正行為を推測したりするのではなく、単に計算するだけです。

テンペにある DriveTime 本社の Mark Cuban Foundation AI Boot Camp の学生は、自然言語処理と、パブリック クラウド コンピューティング プラットフォームである Microsoft Azure でチャットボットを作成する方法について学びます。 10月撮影 22, 2022. (ジャスティン・スパンゲンタール/クロンカイト・ニュースによる写真)

「(機械学習)アルゴリズムの設計方法は、データが伝えていることを反映しているだけです。 したがって、データに偏りがある場合、予測にも偏りがあります」と Shrivastava 氏は言います。 「アルゴリズムは非常に効果的であるため、公平性が問題となる場所でアルゴリズムを使用し始めました。 それ以前は、アルゴリズムの標準が問題になることはありませんでした。なぜでしょうか? これらの状況では決して使用されなかったからです。」

企業がアルゴリズムを使用して従業員の報酬額を決定する場合、アルゴリズムは以前の報酬データに依存する、と Shrivastava 氏は説明した。 しかし、雇用主が特定の従業員またはグループに公正な賃金を支払っていない場合、AIは報酬の否定的な傾向を継続し、人間の偏見を再確認するように見えます.

今年の初め、テクノロジー企業幹部の組織であるフォーブス テクノロジー カウンシルは、10 年以内に自動化されると予想される 15 の仕事とタスクのリストをまとめました。そのすべてが危険にさらされている要素を持っています。

アルゴリズムは定型的なタスクを実行する 1 人の仕事を軽減するかもしれませんが、そのアルゴリズムを作成して形成するには、少なくとも 1 人の人間が必要でした。 AI 技術の同化と拡大は、仕事がなくなることを意味するのではなく、より高給の技術職に転用される可能性があることを意味します。

エヴァンスは、祖母が自分の車をロボットに運転させたくないと言った話を共有しました。

でも、おばあちゃん、ロボットが私のような人から運転を教わっていると知ったらどうしますか? 私はそれらのアルゴリズムに取り組んでいて、何をすべきか、何をすべきでないかを教えています。」

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