ヨーロッパの包括的な AI エコシステム、Merantix の内部

公開: 2023-06-28

2022 年 11 月に ChatGPT が開始されて以来、世界中の企業がチャットボットの機能を活用して業務を合理化し、リソースやスタッフをより優先度の高い活動に再割り当てしてきました。

ただし、多くの点で、ChatGPT ははるかに大きな氷山の一角です。あらゆる種類の重要な機能を果たす AI プログラムが、間もなくあらゆるビジネス部門の中心となり、私たちが日常的に使用する多くのサービスが中心となるでしょう。しかし、その使用は、理論上はイノベーションを抑制することなく私たちの安全を確保することを目的とした規制によって間もなく制限されることになるでしょう。

Tech.co は、人工知能を規制する同社の AI キャンパスについて詳しく知るために、AI 研究開発および投資プラットフォーム Merantix の共同創設者兼最高技術責任者である Rasmus Rothe 博士 (上の写真は同じく共同創設者の Adrian Locher と一緒) に話を聞きました。、そして当面の機会と課題。

ヨーロッパ最大の AI キャンパスの内部

2016 年に設立された Merantix は、AI プロジェクトと企業への研究、構築、投資に重点を置いた世界初の AI プラットフォームになりました。

それ以来、ソフトバンクが支援するこの企業は、現在総額 3,500 万ドルのベンチャーファンドに出資していますが、「人類に大きなプラスの影響を与える」企業に重点を置き、さまざまな AI 分野で 10 社近くの AI 企業を設立しました。」とローテ氏は Tech.co に語った。

「追求できるユースケースは何百もあります」と Rothe 氏は説明します。これは非常に現実的なアプローチであり、ファンドから投資するという私たちの活動の核心です。しかし、私たちは基本的にそれを中心にプラットフォームを構築し、私たちの使命をサポートするエコシステム全体を…私たち自身のインキュベーションを超えて構築しました。」

当初、AI キャンパス (ベルリンを拠点とする同社の物理的なコラボレーションハブ) は、インキュベーター企業を同じ場所に配置する方法でした。しかし、Merantix は、AI エコシステムの他の利害関係者も同じ場所に配置する価値があることにすぐに気づきました。

「最終的に、政策議論では研究や業界のノウハウが重要であることが多くなりましたが、投資や政策立案、倫理も重要であることがわかりました。そこで私たちは、これらすべての利害関係者を同じ場所に配置しようと考えました。 1 つの場所で、全員に 1 つのコーヒーマシンを使用してもらいます」と Rothe 氏は言います。

ローテ氏は、AI キャンパスは現在「約 90 社の企業と 1,000 の登録デスク」で構成されており、「AI バリューチェーンに沿った全員」が占有していることを明らかにしました。これには、フォルクスワーゲン AI チームやアマゾンなどの大企業、地元の大学と提携しているインキュベーターのスタートアップが含まれます。 Index や First Minute Capital などの投資家もそこから活動しています。

今年、メランティックスは AI キャンパスで 250 のイベントを開催する予定であり、その範囲は「スーパーテクニカルペーパーディスカッショングループ」から「企業投資家に焦点を当てたイベントや政策に焦点を当てたイベント」にまで及ぶとローテ氏は述べた。

「これは実際にはマーケティングに関するものではありません」と彼は続けました。「実際には、コンテンツについて話し合ったり、お互いにビジネスをしたりすることが重要です。現在、キャンパスへのサインアップには長い待機リストがあり、かなりの需要があると思います…人々は、他の興味深い企業と同じ場所に拠点を置くことに価値があることも認識しています。」

Merantix が現在拡大しているエキサイティングな機械学習ベンチャーが多数あります。

AI を使用して命を救う

ローテ氏は、同社の技術がすでにドイツの乳がん検査センターの3分の1で使用されている事実を指摘し、「乳がん検査会社Varaは非常にエキサイティングだと思う」と述べた。「彼らはまた、AI と放射線科医が多くのタスクにおいて放射線科医だけを上回るパフォーマンスを発揮できることをデータの一部で示しています。」

簡単に言えば、早期のスクリーニングが命を救うことになる。そしてヴァラは現在、訓練を受けた放射線科医が不足している新興市場に進出している、とローテ氏は語った。

Merantix のもう 1 つのベンチャーである Cambrium は、タンパク質材料を最適化し、さまざまな目的に合わせてカスタマイズされたタンパク質を設計できる独自のタンパク質設計言語を開発しました。

「世界の温室効果ガス排出量のほぼ4分の1は化学産業によるもので、現在石油化学的に生産されている物質は実際にタンパク質をベースにして生産できるものがたくさんある」とローテ氏はTech.coに語った。

ローテ氏は、カンブリアムのタンパク質の最適化は環境に優しいだけでなく、「場合によっては優れた材料特性を生み出す」と述べています。さらに、興味深いことに、このプロセスは、作成できるあらゆる種類の素材に適用できます。」

Rothe 氏はまた、AI を使用して製造現場のワークフローに関する洞察を提供する Deltia と、企業をより ESG 指向にするために持続可能な財務報告スペースを運営する Briink を、注目に値する 2 つのプロジェクトとして強調しました。

規制とイノベーションのバランスをとる

投資と研究に加えて、Merantix はヨーロッパ内の政府レベルでの AI 政策の協議と実施に深く関わっています。ローテ氏自身は、ドイツ AI 協会の創設理事メンバーです。

昨年 11 月の ChatGPT の立ち上げによって促進された、AI 規制をめぐる世界的な争奪戦のさなか、EU は 2021 年に初めて AI に焦点を当てた法律を導入し、迅速に行動するのに有利な立場にありました。

EU の新しい AI 法の草案が最近合意され、今後欧州連合理事会と EU 加盟国によって交渉される予定です。

「一般的には、何らかの規制を導入するという考えは理にかなっていると思います」とローテ氏は言う。「規制に反対している人はいないと思います。それは明確なガイドラインを作成し、選挙操作であろうと個人データの悪用であろうと、これらのことのいくつかは禁止されるべきです。」

しかし同氏は、「いわゆる高リスク分野」で見られる多くのAIユースケースは、ヘルスケアやモビリティなど、最大の利益をもたらす可能性がある分野でもあると指摘した。全体として、規制はユースケースに特化したものである場合に最も有益です。AI 自体に「良いか悪いか」というものはなく、むしろそれがどのように実装されるかが重要です。

「短期的に規制しすぎると、多くのAIイノベーションが妨げられると思います。そうなると、不確実性が高すぎるため、多くの人が高リスク分野でアプリケーションを構築しなくなります」とRothe氏は警告する。「不確実性は投資家や人材にとって悪影響を及ぼします。そして彼らはアプリケーションをまったく構築しないか、影響力のない分野ではアプリケーションを構築しません。」

「ですから、私たちが実際に望んでいるのは、リスクの高い分野で AI システムを開発する人たちです。なぜなら、彼らは報酬も高いからです…ですから、それはむしろ奨励されるべきです。」

大きな変化は課題とチャンスの両方をもたらす

独自の AI プロジェクトを育成し、立法議論に貢献することに加えて、AI を使用してプロセスを合理化および強化したい中小企業をサポートするプラットフォームの研究設計子会社である Merantix Momentum は、ローテに発生する課題についての洞察を与えてくれました。商用 AI の導入と並行して。

「私たちは、ビジネスに良い意味で多大な影響を与えている場所をいくつか見てきましたが、ビジネスが、セクシーに聞こえて実際にはそうではないようなユースケースにすぐに飛びつきすぎないことが非常に重要だと思います」適切なROIが得られていない」と彼は警告した。

実装には適切な注意を払うことが重要ですが、「社内関係者全員の調整」は困難な場合があるとローテ氏は Tech.co に語った。たとえば、AI ソリューションの実装に必要な貴重なデータが 1 つのチームにあるにもかかわらず、そのデータを実際に必要とするチームがビジネス内の別の場所にあることがよくあります。

そこに法令順守と社内技術チームの優先順位を加えると、全員の認識を一致させることがなぜ最も困難な作業であるのかが理解できるようになります。

ChatGPT など、すでに手元にある AI ツールを使用するようスタッフに奨励することは、常に役立ちます。また、さまざまなフレームワークを使用して、AI が実際に最も効果を発揮するビジネス領域を正確に特定することも同様です。

ローテ氏は、商用 AI の導入を検討する際に、作業中心のアプローチとデータ中心のアプローチという 2 つの「フレームワーク」について言及していると述べています。これは、AI がプラスの影響を及ぼし得る分野を特定するのに役立ちます。

前者には、既存のワークフローを分析して改善することが含まれますが、後者には、データサイロをレビューして、最も生産的な方法でデータを活用しているかどうかを確認することが含まれます。

AI はあらゆる業界に影響を与える

競争の激しい現代経済において、データを効率的に活用し、大多数の企業に関連するワークフローを合理化することで、AI の大量導入によって影響を受けないビジネス、部門、さらには役割を想像するのは困難です。

「[AI] はあらゆる業界に影響を与えると思います」とローテ氏は言います。「そして私はそれをビジネス機能の観点からもっと考えます。したがって、マーケティング、法律、財務、カスタマーサポート、採用に影響を与えると思います。ほとんどの企業に存在するこれらすべての機能が影響を受けることになるため、これらの機能を備えた大企業や新興企業はおそらくどのような部門であっても、その部門は大きく異なったものになるでしょう。」

「ChatGPT は、ある意味、非常に汎用的です。」と彼は続けました。「将来的には、さらに優れた ChatGPT がいくつか登場すると思いますが、私たちが目にするのは、多くの垂直 AI のプレイだと思います。」

「大企業では、さまざまな部門に 50 の異なる AI ツールが存在します。それらはすべてワークフローに深く統合され、非常に効率的になります。」 – Merantix 共同創設者、Dr. Rasmus Rothe 氏。

さまざまな分野や業界に AI を導入するには、完璧な AI が必要だという考えに囚われすぎるのは賢明ではありません。結局のところ、人間は常に間違いを犯します。

「私たちはAIに対して二重基準ではなく、同じ基準を使用すべきだと思います」とローテ氏は私たちの議論の前半で述べた。「おそらく欠陥はわずかに異なりますし、おそらく ChatGPT は完璧な答えを提供しないかもしれませんが、ほとんどのタスクではかなり優れています。したがって、それをどこで使用するか、そしてその結果をどの程度信頼するかはあなた次第です。」

プロジェクト管理ツールからウェブサイトビルダーに至るまで、あらゆるものが現在 AI を利用して、顧客の作成と時間の節約を支援しています。

ローテ氏にとって、新しく改良された GPT-4 言語モデルとその前身である GPT-3.5 との間の顕著な能力の隔たりは、これらの汎用 AI ツールが均等な言語モデルを完了するのに非常に有能になるのは「時間の問題」であることを示しています。より広い範囲のタスク。さらに、ちょうど今週、Google DeepMind CEO の Demis Hassibis が、その次の言語モデルが ChatGPT を凌ぐだろうと主張しました。

人工知能を中心にチャンスは今後も生まれ続けるだろうし、課題はメランティクスのような企業によって徐々に克服され、特定の影響力の大きいビジネスユースケースや業種に焦点を当てていくことになるだろう。これらの大きな変化に適応するだけでなく、それを受け入れるためにビジネスの機敏性を確保することが、成長と成功の中心となるでしょう。