대표단이 인간의 기술을 대체하지 않고 증강을 촉구함에 따라 Economist Innovation Summit의 놀라움 중 백병전

<노스크립트> 패널(좌측-우측):Niclole Eagan, Heath P. Terry, Michael Wignall &Tom Standage

주로 기술이 , 인공 지능(AI)이 오늘의 Economist Innovation Summit에서 열린 거래소를 주도했습니다. (#EconInnov) . 저처럼 Jeremy Cowan – AI가 여전히 대부분의 챗봇과 파일럿 프로젝트의 연속이라고 믿었던 사람들은 조기 모닝콜이 있었습니다.

오프닝 세션에서 진행자 Tom Standage, The Economist Darktrace의 CEO Nicole Eagan이 의 부편집장에게 말했습니다. , 자신을 "사이버 보안을 위한 엔터프라이즈 면역 시스템 기술"의 플레이어로 설명하는 회사로, 그녀의 조직은 현재 전 세계 7,000개 이상의 회사에 AI를 배포했습니다.

(Nicole은 IoT Now에서 인터뷰합니다. 앞으로 몇 주 동안 AI 시장과 이러한 배포에 대해 더 자세히 논의할 것입니다. 에드)

은행이 이미 사기 탐지 및 예측 모델에 AI를 사용하고 있다는 그녀의 말을 듣는 것은 그다지 놀라운 일이 아니지만 그녀는 대부분의 배포가 1시간 이내에 완료된다고 주장했습니다. 우리는 얼굴을 맞대고 이야기할 때 그 주장으로 돌아올 것입니다.

Tom Standage는 이미 네트워크에 있는 해커를 찾는 상황을 어떻게 헤쳐나가느냐고 질문하면서 무언가에 대해 회의적인 것 같았습니다. 결국, 새로운 AI 시스템에서는 네트워크에 있는 모든 것이 이미 정의상 표준으로 나타납니다. Eagan은 처음 2~3일 동안 시스템이 정상이라고 말할 수 있지만 여러 데이터 세트를 검사하면 곧 이상을 감지할 수 있다고 주장했습니다.

무겁지만 느리게 움직이지 않음

금융 서비스 외에도 Standage는 AI를 수용하는 데 가장 앞서 있는 산업에 대해 질문했습니다. Goldman Sachs의 전무 이사인 Heath P Terry의 답변 , 다음 놀람이었다. “우리는 중공업에서 놀라운 것을 보고 있습니다. 에너지, 석유, 중장비 및 제조.

예를 들어 가스 터빈에는 400개의 센서가 있을 수 있으므로 노트북과 다이얼로 이를 모니터링하는 엔지니어에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. AI는 5시간에서 5일 전에 가능한 장애에 대한 경고 신호를 볼 수 있습니다. 사용량이 적은 기간에 유지 관리를 예약할 수 있다면 유틸리티와 같은 영역에서 2-3%의 마진을 가진 회사에 중요한 이점이 될 수 있습니다.”

스탠디지는 이 답변에 일부 청중만큼이나 놀란 듯 보였다. "이들은 새로운 소프트웨어의 빠른 채택과 관련이 없는 회사입니다."라고 그는 말했습니다. 그렇다면 어떤 산업이 뒤처지고 있습니까?

"전체 산업이 아닙니다."라고 Terry가 대답했습니다. “좀 더 구체적인 회사들이다. 소매업은 (더 느릴 수도 있습니다)"라고 그는 인정했습니다. "하지만 엄청난 인재 부족이 있습니다. 8자리 AI 전문가는 Google에 갈 수만 있다면 소매업체에 가지 않을 것입니다. 또는 다른 기술 회사에서 훨씬 더 많은 비용을 지불해야 합니다." 그러나 Heath가 본 가장 큰 문제는 우리가 필요로 하는 종류의 데이터를 확보하는 것이었습니다. 그는 올바른 데이터를 유지하기 위해 더 나은 일을 하고 있다고 주장했습니다.

마이크로소프트 영국의 CTO인 Michael Wignall은 자신의 회사에서 AI를 어디에 사용하고 있는지 질문을 받았습니다. 그는 "AI는 다른 사람들의 생산성을 높이는 도구에 적합합니다."라고 말했습니다. “우리는 우리 자신과 이제 고객의 생산성을 높이기 위해 방향을 틀었습니다. 예를 들어 Skype에서 중국어에서 영어로 실시간 번역을 추가했습니다.

우리는 AI를 민주화하고 사용 장벽을 낮추고 있습니다.” 다른 예로 Microsoft는 Dixons Carphone을 활성화하기 위해 '배관 및 기능'을 제공합니다. 전화 챗봇, 우리는 Rolls-Royce를 활성화하고 있습니다. 제품이 아닌 서비스로서의 엔진을 제공합니다. AI는 분명히 비즈니스 모델 혁신을 가능하게 하지만 위험이 있습니다.

구축 또는 구매 및 기타 위험

Standage는 Google 또는 Facebook이 아이디어부터 서비스까지 단 5개월 만에 추천 제품에 머신 러닝(ML)을 배포했습니다. 그는 클라우드 이메일로 전환하는 데 10년이 걸린 대부분의 회사와 이를 대조해 쓴웃음을 지었습니다.

Wignall은 기업이 이러한 기술(예:AI, ML 및 딥 러닝)을 공공연한 개발과 은밀한 방식으로 채택할 것으로 기대한다고 말했습니다. "사람들은 사용함으로써 알게 될 것입니다."라고 그는 제안했습니다.

Heath는 "예를 들어 금융 서비스에서 AI를 직접 구축해야 하는 영역에서 AI를 볼 수 있지만 Microsoft 및 Google과 같은 회사는 복잡한 빌딩 블록을 제공하므로 고객이 매번 바퀴를 다시 만들 필요가 없습니다. .”

Eagan은 또 다른 우려를 제기했습니다. “이러한 프로젝트가 공격 표면을 증가시키는 것을 볼 수 있습니다. 게다가 해당 분야에 200만 개의 일자리가 있는 인재가 부족합니다. 사이버 공격은 보안 관리자가 커피 한 잔을 마시는 데 걸리는 시간 내에 회사 데이터를 암호화할 수 있으므로 인간은 AI 기술로 증강되어야 합니다.”

사람들은 AI를 신뢰하는 법을 배울 시간이 필요합니다.

그녀는 AI 소프트웨어를 설치했을 때 엔지니어들의 반응이 좋지 않느냐는 질문에 “AI를 넣어 위협을 감지하면 사람들은 괜찮다고 말했다. 그런 다음 우리는 조치를 결정할 수 있고 기계는 위협을 무력화할 수 있습니다. 우리는 인간이 제어하고 수용할 수 있도록 새로운 기능을 구축했습니다.”

Darktrace는 권장 모드에서 반복적으로 사용하도록 클라이언트에 지시합니다. 그것이 반복적으로 작동하면 인간 확인 모드로 이동합니다. “그런 다음 AI가 결정과 조치를 취하는 활성 모드로 이동합니다. 사람들이 그것을 신뢰하는 법을 배울 수 있도록 시간을 들여야 합니다.”라고 그녀가 덧붙였습니다.

“사이버 전문가들은 우리가 도착하면 (해커와) 백병전을 벌일 수 있습니다. 그런 다음 12개월 후 평가판 모드로 기술을 배포한 후 실사 단계에 있습니다. 그들은 앞서 나가고 있으며, 클라우드를 보호하고, 동료들과 비교하여 사이버 방어에서 어떻게 하고 있는지 확인하고 있습니다."

마이크로소프트의 마이클 위그널에게 마지막 한마디를 해보자. “AI는 생산성 도구입니다. 일부 조직에서는 이를 사용하여 고객 서비스를 개선하고 일부는 비용을 절감합니다. 그러나 그것은 우리가 예측하지 못한 새로운 비즈니스 모델을 가져올 것입니다. The Luddites (19 ^th 의 급진적 그룹 실직에 항의하여 직조기를 파괴한 세기 영국의 섬유 노동자. 에드) 그러나 철도와 전신이 새로운 형태의 고용을 가져오고 있었습니다.”

저자는 IoT Now, IoT Global Network 및 VanillaPlus의 편집 이사인 Jeremy Cowan입니다.