2020年の変化に人は適応し始めているがAIは苦労している

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2020年は、すべての産業がその前進のシナリオを新型コロナウイルス(COVID-19)に照らして再考することを迫られた年だ。公民権運動、大統領選挙、その他の数え切れないほどの大きなニュースが続いている。人間たちは、新しい生活様式に適応しなければならなかった。私たちはこれらの変化を受け入れ始め、新しいパンデミックルールの下で、人生をどう生きていくのかを理解し始めたところだ。人間がそのように落ち着きつつある一方で、AIは適応に苦労している。
2020年におけるAIトレーニングの問題とは、突然私たちが、社会的および文化的規範を変えたことだ。私たちがこれらのアルゴリズムに教えてきた真実の多くが、その真実性を失ってしまった。とりわけビジュアルAIは、それがまだ手に入れていないアップデートされた文脈に沿った、新しい生活様式を即座に解釈することが求められている。
アルゴリズムは新しいビジュアルデータへの適応を続けている最中であり、対象を正確に識別する方法を理解しようとしている最中だ。ビジュアルAIがアップデートされていくにつれて、不正確なトレーニングデータセットと既存のオープンソースモデルを修正できるように、AIトレーニングプロセスにおける定期的なアップデートの、新たな重要性の確立も必要としている。
コンピュータービジョンモデルは、新型コロナウイルスの時代になって私たちが出会った新しいシーンや状況の描写に対して、適切なタグを付けることに苦労している。カテゴリーが変わったのだ。例えば、息子が傍らで遊んでいる在宅勤務中の父親の画像があるとしよう。今でもAIは、それを「レジャー」または「リラクゼーション」として分類する。横で子供が遊びながら仕事をしている様子が、この時期の多くの家庭で見られる光景だとしても、AIがそれを「仕事」や「オフィス」と識別することはない。
画像クレジット:Westend

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