Exploring the Innovation Opportunities for Pre-trained Models

要約

イノベーターは、サービスが顧客のニーズを正常に満たしている場所を理解し、この知識を使用して失敗の機会を識別することにより、世界を変革します。
事前に訓練されたモデルは、AIイノベーションの状況を変更し、新しいAI製品とサービスをより速く簡単に作成できるようになりました。
事前に訓練されたモデルが成功する場所を理解することは、AIのイノベーションをサポートするために重要です。
残念ながら、事前に訓練されたモデルを取り巻く誇大広告サイクルにより、AIが本当に成功する場所を知ることは困難です。
これに対処するために、HCI研究者が商業的に成功したアプリケーションのプロキシとして開発した事前に訓練されたモデルアプリケーションを調査しました。
研究アプリケーションは、技術的能力を実証し、実際のユーザーのニーズに対処し、倫理的課題を回避します。
アーティファクト分析アプローチを使用して、機能、機会ドメイン、データ型、および新たな相互作用設計パターンを分類し、事前に訓練されたモデルでイノベーションの機会スペースの一部を明らかにしました。

要約(オリジナル)

Innovators transform the world by understanding where services are successfully meeting customers’ needs and then using this knowledge to identify failsafe opportunities for innovation. Pre-trained models have changed the AI innovation landscape, making it faster and easier to create new AI products and services. Understanding where pre-trained models are successful is critical for supporting AI innovation. Unfortunately, the hype cycle surrounding pre-trained models makes it hard to know where AI can really be successful. To address this, we investigated pre-trained model applications developed by HCI researchers as a proxy for commercially successful applications. The research applications demonstrate technical capabilities, address real user needs, and avoid ethical challenges. Using an artifact analysis approach, we categorized capabilities, opportunity domains, data types, and emerging interaction design patterns, uncovering some of the opportunity space for innovation with pre-trained models.

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