IBM Watson - 400億ドルの失敗

IBMのWatson Healthは、単に大きなAIの失敗の一つではなかった。それは、野心と整合性のないものは妄想と見分けがつかないことを思い出させる4億ドルのリマインダーだった。

人々は「私はWatsonに携わった」ということを名誉のバッジのように見せている。それはすべきではない。 Watsonは先駆的ではなかった。Watsonは間違っていた。

それは素晴らしいJeopardyのデモだったが、現実の世界に触れた瞬間に崩壊した。

そして、それは静かに崩壊しなかった。私たちはただ、うるさく言及するのをやめたのだ。それが残した痕跡は残忍だった：

MDアンダーソンは6200万ドルを費やし、デプロイ可能なものは何も得られなかった
オーストラリアの病院は、安全でない推奨によりそれを放棄した
IBMは、数年の損失の後、2022年にWatson Healthを売却した

それはイノベーションではない。それはパターンである。

人々はまだWatsonをAIの信頼性の証明として誇らしげに語っている。それはその逆であるべきだ。

Watsonは分野を前進させることはできなかった。分野はただ、Watsonを超えて進んだ。

現代のAIは、ディープラーニング、注意、トランスフォーマー、セルフスーパーバイジング、スケーリング法、RLHF、ファウンデーションモデルで構築されたのに対し、Watsonはシンボリックスコアリングパイプライン、脆いオントロジー、オフラインインデックスに固執していた。

今日のスタックを定義するブレークスルーは、Watsonから来なかった。それらはWatsonを参照していない。それらはWatsonの肩の上に立っていない。

Watsonは現代のAIエコシステムに進化しなかった。それは木に死んだ枝になった。現実の世界の条件に適応できなかった、輝かしいラボデモだった。

この話は、技術的な失敗だけの話ではない。それはまた、分野が失敗を見て何を学んだかという話でもある。

そして、Watsonは確かに私たちに何か重要なことを教えてくれた。それは何をしないべきかを教えてくれた。

それは現代のAIが実際に必要とする成分を明確にした：

エンドツーエンドの学習
セルフスーパーバイジング
スケール
確率的推論
柔軟な表現
不確実性の推定
RLHFスタイルの人間の判断との整合性

Watsonはこれらに失敗したが、失敗することで、それらを可視化した。その崩壊は、成功よりも分野の境界を定義することの方が多かった。

Watsonは一人で失敗しなかった。それは組織に自身の複雑さと対峙することを強いた。

病院はWatsonを通じて、次のことを発見した：

臨床ノートは一貫性がない
ワークフローは断片化している
オントロジーの整合性は簡単なことではない
医学における「真実」はしばしば争われている

Watsonは、組織が主張していたAIのレベルに準備ができていないことを明らかにした。データは準備ができていなかった。ワークフローは準備ができていなかった。ガバナンスは準備ができていなかった。期待は確実に準備ができていなかった。

したがって、はい、Watsonは市場を欺いた。それは過大な約束をした。それは過大な販売をした。それは間違ったパラダイムを押し付けた。

しかし、それはみんなが単純であると装っていた隠れた複雑さを明らかにした。

Watsonは、次のことが起こることを思い出させる：

ベンダーが過大な販売をする
執行役が十分に検討しない
モデルが過大な期待をする
複雑さが無視される
物語が現実を置き換える

したがって、次に誰かがWatsonをAIの資格の証明として引用するとき、単純な質問をしてみよう：「それは本番で何を達成したのか？」

沈黙は、Watsonの真正の遺産である。

デモではない。ハイプではない。沈黙である。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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