取って代わられることへの恐怖を、リスクを取るためのモチベーションに変えよう。
長年にわたり、AIは閉鎖的な学術分野とみなされ、研究者たちは膨大なデータとインフラを投入して研究室でモデルを構築してきた。しかし、ファウンデーションモデルや生成型AIの出現と爆発的な普及により、AIへのアプローチは大きく変化した。専門家によると、AIはもはや大手テクノロジー企業の「特権」ではなく、あらゆる製品やサービスに容易に統合できる、ごく一般的なツールになりつつあるという。
こうした背景から、AIエンジニアリングという概念が、新世代エンジニアにとっての中核的な能力として浮上してきました。AIエンジニアリングは、単にモデルを構築するだけでなく、現実世界環境におけるAIシステムの設計、展開、運用、評価、最適化といったプロセス全体を包含します。焦点は「モデルをより賢くする」ことから、「人間にとって有用で持続可能かつ関連性の高い製品を作る」ことへと移りつつあります。
FPT大学の学生を対象とした「AIエンジニアリング - 新時代の人工知能」というテーマのプレゼンテーションの中で、講演者のチップ・フエン氏は、テクノロジーエンジニアであり、スタンフォード大学の講師であり、シリコンバレーのAIインフラストラクチャスタートアップの創設者でもある人物で、多くの刺激的な話を共有した。
多くの学生、特にこれから社会に出ようとしている学生たちが抱く最大の疑問の一つは、AIが自動化され、人間の仕事を奪ってしまうのではないかという不安です。講演者のチップ・フエン氏は、AIは人間の仕事の一部をすでに代替しており、今後も代替していくと断言しました。分かりやすい例として翻訳業界が挙げられます。以前は何百万人もの人員を必要としていましたが、今ではAIが作業量の大部分をはるかに速いスピードで、より低いコストで処理できるようになりました。しかし、この女性エンジニアによれば、これは災難ではなく、技術進化の法則です。彼女はAIの台頭を、蒸気機関や自動車が発明された時代になぞらえ、馬車に関連する職業が徐々に姿を消し、新しい職業に取って代わられたことを例に挙げました。「社会は、仕事を失うことを恐れるあまりに進歩に背を向けることはできません。AIも例外ではなく、不可逆的な流れなのです」とチップ・フエン氏は述べました。
彼女は「恐怖心が強ければ強いほど、私たちは飛び込んで行動しなければならない」というメッセージを強調した。専門家によると、人々が受動的な考え方から脱却し、ツールを使いこなすには、積極的に取り組み、テクノロジーの仕組みを理解し、その能力と限界を把握する必要があるという。チップ・フエンが分析した根本的な変化は、モデルから製品への思考の転換である。
従来、AIを開発するには、企業はまずデータから始め、モデルを構築し、それからようやく製品化について考える必要がありました。これはコストのかかる作業であり、大企業にしかできないものでした。しかし今日、GPTやGeminiのようなプラットフォームモデルの台頭により、状況は一変しました。個人や小規模チームでも、製品のアイデアから始め、迅速にプロトタイプを作成し、ユーザーに提供できるようになったのです。
著書「AIテクニック：プラットフォームモデルを用いたアプリケーション構築」の著者であり、技術エンジニア、講師、講演者でもあるチップ・フエン氏（右から3番目）が、ベトナムの若者たちと記念撮影に応じた。
機械学習システム分野の女性専門家によると、企業が皆似たようなモデルにアクセスできるようになった場合、競争優位性はもはやモデルそのものにあるのではなく、製品のアイデアと特定の利用状況に結びついたデータにあるという。チップ・フエン氏は、この点を説明するために、ベトナムと米国のチャットボットを例に挙げた。
アメリカのユーザーはテキストベースのチャットボットを好む一方、ベトナムでは音声ベースのチャットボットから始まるソリューションが成功することが多い。これは、現地のユーザーの習慣を理解していることに起因する。バイクでの移動が多いため、文字入力は不便であり、発音記号付きのベトナム語の入力も時間がかかる。このことから、AI製品のアイデアは、特定のニーズや文化的・社会的特性に深く根ざしてこそ真価を発揮することがわかる。
粘り強さ、深い学び、そして真の価値創造。
ビジネスの観点から、FPT SoftwareのAIディレクターであるグエン・スアン・フォン氏は、若者が業界に深く関わる必要があるという見解に賛同している。彼によれば、ベトナムの若者にとって不可欠なツールは、技術的な知識だけではなく、より重要なのは新しい考え方、つまり変化に直面しても冷静さを保つこと、リスクを恐れずに挑戦する勇気、そして正しい道を選ぶ知恵だという。もはや問われるべきは「AIが何を奪うのか？」ではなく、「AIで何を創造できるのか？」なのだ。
フォン氏によれば、AIのような広大な分野では、忍耐力と深く掘り下げる能力は、若者が技術を習得するために身につけるべき重要な資質だという。彼は著書『アウトライアーズ』に書かれている「1万時間の法則」を改めて強調し、ロボット工学、ハードウェア、ソフトウェアのいずれであっても、真に熟練するには十分な時間と粘り強さが必要だと主張した。
チップ・フエン議長は、コスト削減やリスク軽減を目的とした不必要な作業にAIを誤用することに警鐘を鳴らした。彼女はかつて、病院で異常な心拍リズムを検出するためにAIを使用するプロジェクトへの投資を拒否したことがある。なぜなら、この問題は基本的な統計アルゴリズムを使用すれば、はるかに効率的かつ費用対効果の高い方法で解決できるからだ。
フォン自身は15年以上にわたりAIに携わり、基本的な機械学習アルゴリズムから今日の複雑なシステムへと発展させ、数百ものグローバルAIプロジェクトを率いてきた。彼によれば、限られた資源の中で、ベトナムの若者は流行に盲目的に従うのではなく、正しい道を選び、粘り強く努力する必要があるという。
「People Learning AI」コミュニティの管理者であるレ・タイン・フン氏は、自主学習の精神を強調した。彼は、「毎日1％ずつ向上する」というモットーのもと、AIツールと組み合わせた継続的な知識の蓄積によって、個人はスキルだけでなくキャリアの機会においても飛躍的な進歩を遂げることができると信じている。
ハン氏によれば、AIは一部の特権的な存在にならないよう、普及させる必要がある。現在、「AIを人々のためのものにする」コミュニティは、「知っている人が知らない人に教える」というモデルに基づいて構築されており、AIが誰もが身につけられる一般的なスキルとなることを目指している。
出典: https://doanthanhnien.vn/chi-tiet/thay-vi-so-hai-hay-lam-chu-ai-55032
