役に立つAIシステムを作ることは、まだまだ難しい

【編集部注】著者のMartin WelkerはAxonicの最高経営責任者である。
TensorFlowやOpenAIのようなAIフレームワークのサポートがあったとしてもなお、人工知能は依然として、大勢のWeb開発者たちが必要とするものよりも、深い知識と理解を必要とする。もし動作するプロトタイプを作ったことがあるのなら、あなたはおそらく周囲では最もスマートな人物だ。おめでとう、あなたは非常に独占的なクラブのメンバーということだ。
Kaggleに参加すれば、実世界のプロジェクトを解決することで、それに相応しい報酬を得ることさえできる。全体的にみれば価値のある立場ではあるが、ビジネスを立ち上げるのには十分だろうか？結局、市場の仕組みを変えることはできない。ビジネスの観点から見れば、AIは既存の問題に対する、もうひとつの実装に過ぎない。顧客が気にするのは実装ではなく結果だ。つまり、AIを使ったからといって万事解決というわけにはいかないのだ。ハネムーンが終わったら、実際の価値を生み出さなければならない。長期的に見れば、大切なのは顧客だけだ。
そして顧客はAIについては気にしないかもしれないが、VCたちは気にしている。プレスもそうだ。それも大いに。その関心の違いは、スタートアップたちにとって、危険な現実歪曲空間を生み出す可能性がある。しかし、間違ってはならない。普遍的な多目的AIを作成したの

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