大手企業は従来の調査から離れ、AI生成された実在の人間のレプリカに切り替えつつあります。 この変化は迅速な洞察をもたらしますが、雇用やデータプライバシーに関する懸念も引き起こしています。バイラルなTikTokは数時間でブランドを有名にすることができますが、多くの企業は依然として12週間の調査サイクルに頼っています。結果が出る頃には、データはすでに時代遅れになっていることが多いです。フィードバックを得てからその意味を理解するまでに遅れが生じることもあります。 そのため、大手企業はトレンドの変化に迅速に対応するのに苦労することがあります。多くの企業は、デジタルツインが解決策だと考えています。これらは実在の物、システム、または人のデジタルコピーです。 企業はそれらを使ってアイデアを試し、実際に行動に移す前に何が起こるかを確認します。大手銀行や製薬会社はすでにこの技術を利用して、重要な出来事や新発売のアイテムに対する人々の反応を予測しています。テストは数秒で行われ、数週間かかりませんこの技術は現在、ハイテク企業の間で勢いを増しています。グラスゴー大学の研究者たちは、機械学習を用いてコンピュータネットワークをチェックするデジタルツインシステムを構築しました。彼らの新しい方法は、ネットワークの動作をわずか4.78秒で測定できます。 従来の方法では同じ作業に約33時間かかっていました。これほど高速なため、エンジニアはより多くの状況をテストでき、特にネットワークが複雑になるにつれてその重要性が増しています。同じく迅速な情報を求める需要は、消費者調査にも変化をもたらしています。スタートアップのBroxは、実在の個人のデジタル複製を6万件生成しました。これらは単なる推定ではなく、詳細なインタビューに基づく高度なプロフィールであり、1人の人物について最大300ページに及ぶ資料を含むものもあります。従来の統計モデルに頼る代わりに、企業は数時間で複数のシミュレーションを実行できるようになっています。Broxを運営するハミッシュ・ブロックルベインは、その違いを説明しました。「LLMsを使えば10,000の本当に合成されたデジタルツインを作成できますが、その答えは非常に狭い分布に正規化されてしまい、実際に本物の人に質問している場合には現実的ではありません」と彼は言いました。Broxにはすでにこれらのツインが準備されているため、大手製薬会社はデジタル群に質問を投げかけ、信頼できる結果を数時間で得ることができ、実際の人を見つけてインタビューするステップを省略できます。自動化は高給取りの労働者をターゲットにしている自動化への急速な推進には欠点もあります。MITの経済学者ダロン・アセモグルによると、多くの企業は効率を高めるためではなく、主にコスト削減のために自動化を利用しています。彼の研究によると、雇用主はより高い報酬を得ている人々を置き換えることにより積極的です。この研究はまた、所得格差に大きな影響を与えていることも示しました。自動化は、1980年から2016年までの所得格差の拡大の52％を占めていました。アセモグルは、労働者の給与が高いほど、その職を自動化するインセンティブが高まると指摘しました。また、労働コスト削減に焦点を当てることで、自動化の潜在的な利益の多くが失われているとも主張しました。研究によると、賃金を下げる努力は、自動化による生産性向上の60％から90％を帳消しにし、彼が「比較的弱い生産性成長」と表現する結果をもたらしました。プライバシーも重要な問題になりつつあります。IMDEAネットワーク研究所のチームは、ChatGPT、Claude、Perplexity AIなどの著名なAIシステムが、GoogleやTikTokが開発した追跡技術を使用していることを発見しました。これらのトラッカーは、チャットのタイトルやウェブアドレスなど、ユーザーが話す内容に関する情報を収集する可能性があります。デジタルツインは、幼少期の経験、行動、関係性などの非常に個人的な情報を利用して形成されます。サードパーティの追跡と組み合わせることで、これらの技術は大量の敏感なデータを収集・管理することが可能です。AIシミュレーションとデジタルツインの産業は、2030年までに213億3,300万ドルに達すると予測されています。実在の人間の代わりに、ますますリアルな仮想バージョンを使用する企業が増えるにつれ、雇用喪失やプライバシーの懸念が高まっています。もう一つの問題は、これらのシステムがどれほどリアルに見えるかです。デジタルツインやAIツールは非常にリアルに見えるため、一部の人は本当に意識を持っている、または「生きている」と誤解するかもしれません。もしこれを読んでいるなら、あなたはすでに先を行っています。私たちのニュースレターでそのままいてください。
デジタルツインの台頭により、企業は実在の人々を介さずに利益を増やすことができるようになっている
大手企業は従来の調査から離れ、AI生成された実在の人間のレプリカに切り替えつつあります。
この変化は迅速な洞察をもたらしますが、雇用やデータプライバシーに関する懸念も引き起こしています。
バイラルなTikTokは数時間でブランドを有名にすることができますが、多くの企業は依然として12週間の調査サイクルに頼っています。
結果が出る頃には、データはすでに時代遅れになっていることが多いです。
フィードバックを得てからその意味を理解するまでに遅れが生じることもあります。
そのため、大手企業はトレンドの変化に迅速に対応するのに苦労することがあります。
多くの企業は、デジタルツインが解決策だと考えています。
これらは実在の物、システム、または人のデジタルコピーです。
企業はそれらを使ってアイデアを試し、実際に行動に移す前に何が起こるかを確認します。
大手銀行や製薬会社はすでにこの技術を利用して、重要な出来事や新発売のアイテムに対する人々の反応を予測しています。
テストは数秒で行われ、数週間かかりません
この技術は現在、ハイテク企業の間で勢いを増しています。
グラスゴー大学の研究者たちは、機械学習を用いてコンピュータネットワークをチェックするデジタルツインシステムを構築しました。
彼らの新しい方法は、ネットワークの動作をわずか4.78秒で測定できます。
従来の方法では同じ作業に約33時間かかっていました。
これほど高速なため、エンジニアはより多くの状況をテストでき、特にネットワークが複雑になるにつれてその重要性が増しています。
同じく迅速な情報を求める需要は、消費者調査にも変化をもたらしています。
スタートアップのBroxは、実在の個人のデジタル複製を6万件生成しました。
これらは単なる推定ではなく、詳細なインタビューに基づく高度なプロフィールであり、1人の人物について最大300ページに及ぶ資料を含むものもあります。
従来の統計モデルに頼る代わりに、企業は数時間で複数のシミュレーションを実行できるようになっています。
Broxを運営するハミッシュ・ブロックルベインは、その違いを説明しました。
「LLMsを使えば10,000の本当に合成されたデジタルツインを作成できますが、その答えは非常に狭い分布に正規化されてしまい、実際に本物の人に質問している場合には現実的ではありません」と彼は言いました。
Broxにはすでにこれらのツインが準備されているため、大手製薬会社はデジタル群に質問を投げかけ、信頼できる結果を数時間で得ることができ、実際の人を見つけてインタビューするステップを省略できます。
自動化は高給取りの労働者をターゲットにしている
自動化への急速な推進には欠点もあります。
MITの経済学者ダロン・アセモグルによると、多くの企業は効率を高めるためではなく、主にコスト削減のために自動化を利用しています。
彼の研究によると、雇用主はより高い報酬を得ている人々を置き換えることにより積極的です。
この研究はまた、所得格差に大きな影響を与えていることも示しました。
自動化は、1980年から2016年までの所得格差の拡大の52％を占めていました。
アセモグルは、労働者の給与が高いほど、その職を自動化するインセンティブが高まると指摘しました。
また、労働コスト削減に焦点を当てることで、自動化の潜在的な利益の多くが失われているとも主張しました。
研究によると、賃金を下げる努力は、自動化による生産性向上の60％から90％を帳消しにし、彼が「比較的弱い生産性成長」と表現する結果をもたらしました。
プライバシーも重要な問題になりつつあります。
IMDEAネットワーク研究所のチームは、ChatGPT、Claude、Perplexity AIなどの著名なAIシステムが、GoogleやTikTokが開発した追跡技術を使用していることを発見しました。
これらのトラッカーは、チャットのタイトルやウェブアドレスなど、ユーザーが話す内容に関する情報を収集する可能性があります。
デジタルツインは、幼少期の経験、行動、関係性などの非常に個人的な情報を利用して形成されます。
サードパーティの追跡と組み合わせることで、これらの技術は大量の敏感なデータを収集・管理することが可能です。
AIシミュレーションとデジタルツインの産業は、2030年までに213億3,300万ドルに達すると予測されています。
実在の人間の代わりに、ますますリアルな仮想バージョンを使用する企業が増えるにつれ、雇用喪失やプライバシーの懸念が高まっています。
もう一つの問題は、これらのシステムがどれほどリアルに見えるかです。
デジタルツインやAIツールは非常にリアルに見えるため、一部の人は本当に意識を持っている、または「生きている」と誤解するかもしれません。
もしこれを読んでいるなら、あなたはすでに先を行っています。私たちのニュースレターでそのままいてください。