【コラム】AI時代の「データの産業革命」：創始者たちが間違っていたこと

2010年2月、The Economist（エコノミスト）は「Data, data everywhere」というレポートを公開した。当時は、そのデータのランドスケープが実際にはどれだけ単純なものであったか、ほとんどわかっていなかった。つまり、相対的に見て、2022年に目を向けるときに直面するデータの現実を考えた場合である。
このEconomistのレポートの中で筆者は、ビッグデータをめぐる興奮から始まり、現在のデータ駆動型AIの時代に続いている「データの産業革命」に社会が突入しつつあることについて語った。この分野の多くの向きが、この革命によってより多くのシグナルを持つノイズを抑えた標準化がもたらされると期待していた。だがその代わりに、ノイズは増え、一方でシグナルはより強力になっている。つまり私たちは、ビジネス上の成果が大きくなるポテンシャルを有しながら、より困難なデータの問題を抱えているのである。
また、人工知能にも大きな進歩が見られている。それは現在のデータ世界にとって何を意味するのだろうか。私たちがいた場所を振り返ってみよう。
Economistの記事が掲載された当時、筆者はカリフォルニア大学バークレー校を離れ、同大学と共同でIntel Research（インテル・リサーチ）の研究所を運営していた。私たちは当時、今でいう「モノのインターネット（IoT）」に全面的にフォーカスして

リンク元