AIとブロックチェーンが融合するとき、最初には平凡なものが期待されます
ブロックチェーンと生成AI技術がどのように結びつくか、誰もが知りたがっています。そこで私が推測してみましょう。
家族の夕食から週末の午後まで、過去6か月間はほとんどの時間を生成AIツールで遊び、それが「すべて」を変える方法を考えて過ごしました。彼らが影響を与えることはますます確信していますが、特に企業においては、ある人々が思うほど巨大で早いわけではありません。
まず、生成AIが企業のビジネスプロセスで本当にスケールを実現し、生産性に計測可能な影響を与えるには、多くの理由があります。企業は、プロセスコントロールを実装し、システムを自動化することでスケールを実現しています。在庫管理から採用まで、エンタープライズシステムをスケールするための鍵は、個々のトランザクションやアクティビティからエンドツーエンドのプロセスの管理に人々の作業努力を移行することができる能力です。
ポール・ブロディはEYのグローバルブロックチェーンリーダーであり、Kocooのコラムニストです。
食料品店に食品を補充するのと同様に単純なことを考えてみましょう。エンタープライズシステムと小売POSシステムは、在庫切れ商品を自動的に再注文し、より重要なことに、予測と計画をシステマティックに行うために数年にわたって注意深く統合されています。
一方、生成AIシステムは、同じタスクを高い精度で一貫して実行することには向いていません。似ているが同じではない質問を生成AIシステムにすると、大きく異なる答えが得られることがあります。このようなバリアンスは、入力の一貫性に基づいて構築されたビジネスプロセスを壊します。
生成AIシステムは、新しいアイデアを驚異的なスピードで生み出すことに優れていますが、ビジネストランスフォーメーションは主に変更管理（人々とシステムの両方）に関するものです。エンタープライズエコシステムは、最も遅いコンポーネントの速度で変換される傾向があるため、最速のコンポーネントではありません。
これに関する素晴らしい例は、初期のWeb商取引時代から来ています。Webベースの店舗を構築し、クレジットカード払いを受け付けることはすぐに可能になりました。しかし、出荷や包装は、パレットサイズの配送を店舗に行う世界に最適化されて構築されていました。企業がデジタルカタログを持っていたとしても、商品の画像を持っていなかったのです。食料品店の監督者は、缶詰のスープがどのように見えるかを知る必要はありません。彼らはすでに知っています。毎日店にいます。その結果、電子商取引はアナリストの期待よりも遅れて発展しましたが、それはウェブによってではなく、倉庫や物流システムによって抑制されました。
電子商取引と同様に、生成AIシステムはブロックチェーン技術と共にエンタープライズシステムに浸透し、最終的にうまく機能するようになるでしょうが、進歩は急速な全面採用ではなく、慎重な設計と統合によって推進されます。消費者は技術を広く採用することができることがよくありますが、企業には通常、約25年かかります。生成AIとブロックチェーン技術の統合についても同じことが期待されます。
明るい面を見る
悪いニュースを伝えたので、これらの2つの技術が共同作業する方法で最も劇的な影響があると考えられる分野に焦点を当ててみましょう。私は、早いうちに起こる可能性がある4つの分野を特定しました。
ソフトウェア開発
エンタープライズビジネスプロセスはソフトウェアで実行され、生成AIシステムはソフトウェア開発に非常に優れています。強力な文書化された証拠によると、生成AIシステムは生産性を大幅に向上させます。ブロックチェーンをエンタープライズプロセスに統合することは、プロセスとソフトウェアの両方の統合の問題であるため、影響は大きく、最も早く感じられるでしょう。
分析
ブロックチェーンはデータ品質を改善するのに驚くほど役立ちます。製品、サービス、および企業間で移動するシステムを考えると、企業間の作業の最大の犠牲者の1つはデータ品質です。サイロの世界では、データは各企業のエコシステムで再入力されます。ブロックチェーンでは、トークンとハッシュは資産とデータを表し、エコシステムを移動しながらその完全性を維持することができます。データ品質が向上すれば、生成AIシステムがより良い分析を行うことができるようになるでしょう。
逆に、生成AIシステムは、マッチングやパターンの解釈に非常に優れています。個々のトランザクションを分類し、トレンドを特定するのに非常に短期間にブロックチェーン分析のビジネスの基礎となることになるでしょう。
生成AIトレーニングデータ
AIシステムにとって最も大きな問題の1つは、信頼できるソースデータをどのように見つけるかということです。AIによって生成されたコンテンツの洪水の初期段階にいます。それらの多くは、ありふれた、一般的で平凡なものです。トピックに関する権威ある専門家の見解または他の機械生成されたパターンに基づく機械生成されたパターンのどちらであるかを知るには、ブロックチェーンハッシュを使用してソースデータの正当性と起源を検証します。
イタリアのANSA通信社はすでにEYのOpsChainシステムを使用して1年間に約100万の記事を公証しています。これはフェイクニュースと戦うためのものでしたが、将来的には、このようなツールがAIトレーニングデータのソースを認証するために重要になる可能性があります。
ユーザーインターフェース
生成AIシステムがコードを書くのに優れているように、エラーメッセージを解釈し、問題を解決するための提案をすることも得意です。ブロックチェーンの使用はまだ複雑すぎますが、エラーメッセージを受け入れ、検索し、提案をフォーマットし、プロセスの「共同パイロット」として機能する会話型インターフェースは、ユーザーにとって非常に役立つでしょう。
新しいテクノロジーが進化し、相互作用する初期段階では、上記で説明したように、結果はつまらなく予測可能になります。GPS、Webコマース、モバイル電話でも同様の現象が見られました。最初は、画面上の紙のカタログ程度の電子商取引体験でした。最終的には、ライドシェア車両でプッシュ広告を受け取り、目的地で食事を配達してもらうことを提案されるようになりました。
したがって、ブロックチェーンとAIが進化して融合し始めると、ここでもつまらない段階にいるのですが、奇妙で予測不能な段階がやってくるのを待ってください。それは必ずやってきます。
編集：Jeanhee Kim。
