• AIは高層建築を拒絶する可能性があり、「より広い床面積」を推奨するだろうと、ある専門家は予測する
• 人間の意思決定を代替する機械学習には、まだ長い道のりが残されている

アラブニュース

米国サンディエゴ：20年前、主要プロジェクトが構想された際には、まず建築が行われ、その後、不動産担当者が引き継いで、巨大な建物を埋めるための作業が行われた。

しかし今日では、開発の物理的な完成は、そのプロセスの初期段階に過ぎない。現在では、新たなテクノロジーが活用され、巨大プロジェクトやメガプロジェクトの成功を左右する膨大な量の貴重なデータを収集することが可能になっている。

場合によっては、ザ・ラインのようなプロジェクトは縮小される可能性もあるが、サウジアラビア万博2030プロジェクトのような厳しい納期に間に合わせるために、プロジェクトが加速される場合もある。

2024年4月、サウジアラビアのムハンマド・ビン・アブドゥラー・アル・ジャダーン財務相は、王国のプロジェクトの一部は現在の経済および地政学上の課題に適応するだろうと述べた。

オートデスク社の建設および製造部門、EMEA新興市場担当責任者であるナジ・アタラ氏は、アラブニュースに対し、「私たちが目にするのは、新たな合理化された日付であると思います」と語った。

米国サンディエゴで開催されたオートデスク大学2024：デザインと制作会議の傍らで、彼は、決定は新しい優先事項に基づいて行われるだろうと述べた。

「新しいエンターテイメント都市のようなものは、サウジアラビアが落札した場合のワールドカップのためのプロジェクトや、明確な期限のあるサウジアラビア万博のようなものと同じ優先順位にはならないだろう。しかし、私はこれらのプロジェクトはまだ起こり続けるだろうと考えている」と彼は付け加えた。

サウジアラビアのザ・ラインの縮小について、アタラ氏は次のように述べた。「あれほど大きなものを建設できる、あるいは建設するというビジョンを持つこと自体が、我々の能力の限界である。新しい規模はより管理しやすい」

「しかし、規模が縮小されたとしても、その野望が損なわれることはない」、と彼は述べた。「規模は縮小されたが、我々が今見ている野望は依然として非常に大きい」

紅海諸島のようなプロジェクトは、ある側面では同じ規模ではないかもしれないが、巨大プロジェクトとして、多くの異なる部分に分割されている。

「紅海諸島プロジェクトの使命の一部は、新たな観光機会を創出することです」とアタラ氏は説明した。「AIは、必ずしも即時の財務的見返りを目的としない新たな目標の設定を支援する、より良い意思決定に役立ちます」

そして紅海プロジェクトの場合、その鍵となった例が、その地域でのスキューバダイビングの導入であった。

AIにはまだ多くの作業が残されている。AIは受け取る情報によってのみ価値が決まる。しかし、データバンクが成長を続けるにつれ、テクノロジーは学習し、将来および既存のプロジェクトについてより多くの知識を得るようになる。

オートデスクのCEO兼社長であるアンドリュー・アナグノスト氏は、アラブニュースのインタビューで「変化は、おそらくギガプロジェクトで起こるだろう」と語った。「ギガプロジェクトがなくなるとは思わないが、AIがこれらのプロジェクトに反対する意見を述べることはよくあるだろう」

アナグノスト氏は、AIは巨大な高層建築に反対する意見を述べる可能性が高いと考えていると述べ、代わりに「より大きな床面積」を提案するだろうと語った。

AIはまた、持続可能なエネルギー生成や、住居と職場として利用できる多目的ビルなど、建物内部のさまざまな機能も提案する可能性がある。

「AIは間違いなく、これらのプロジェクトの一部に異議を唱えるでしょう」と彼は付け加えた。

しかし、AIの能力は受け取るデータの質に左右されるため、コンピューターが世界を支配する日はまだずっと先のことだ。

また、データの収集に対する不信感も根強いが、企業が持つ情報が増えれば増えるほど、その製品はより費用対効果が高く信頼性の高いものとなる。

設計や建設は新しい概念ではない。人間は何百万年も前から道具や避難所、建築手段を生み出してきた。

しかし、世界中に存在する物理的構造物に関する情報は驚くほど少ない。

米国のクラウドベースのセキュリティおよび管理会社は、建築、エンジニアリング、建設業界の顧客が2017年の0.9テラバイトから2021年には3.5テラバイトへとデータストレージを4倍に増やしていると指摘している。

しかし、投資銀行FMI Corp.によると、AEC企業が収集しているデータの95.5%は使用されていないという。

そして、これは、椅子であれ、新しい都市であれ、既存の製品や新製品をより成功裏に開発する方法を、現在および将来の政府、デザイナー、建築家に伝えることができる情報である。

AIは、彼が3Dデータと表現した情報に大きく依存しているが、このデータは依然として不足している。「これはある意味パラドックスです。私たちは3Dの世界に生きていますが、3Dデータは不足しているのです」と、オートデスクの信頼されるAI部門のディレクターであるオウサマ・ラクダル・ガザル氏は説明する。

「私たちの周りを見渡すと、これらの3Dオブジェクトを容易に想像することができますが、それをデジタルの世界で表現することは実際には非常に難しいのです」

データの収集は継続しているが、学ぶべきことはまだ多く残っており、それはデータの量が集まることで初めて可能になる。

この情報は、洪水の流れや、新築、既存、あるいは未来の建物の燃料消費量の予測に役立つ可能性がある。

「人間は情報量が増えるほど機能が向上するように、AIも同じように機能し、学習する必要がある」とラクダル＝ガザル氏は言う。

そして、AIの学習は与えられる情報に完全に依存しているため、依然として人間の入力に影響される。

「AIがいつか、私たちが直面している社会問題のいくつかを解決する手助けができるようになることを期待しています。それが推進力です」と彼は付け加えた。

AIの進化に対する懸念について、ラクダル＝ガザル氏は、社会は未知のものに対して恐怖を抱きがちであることを認めた。

「AIに取り組んでいる人々のほとんどは博士号取得者レベルですが、素人にとっては未知のことが多く、実際にどのように機能するのか理解できない部分が多いのです」

技術の進歩に対する不安は新しいものではないが、そのメリットが潜在的な欠点を上回ることを人々が受け入れるには時間がかかると彼は言う。

「AIの目的は、具体的な問題の解決を支援することです。しかし、最終的な意思決定は依然として人間が行うことになります。AIは、労働集約的でコストが高く、利益率の低い作業を特定し、間接費の削減を支援することができます」

しかし、時間を節約するという行為には限界があり、ある時点で最適化は行き詰まる。つまり、これ以上時間を節約することはできないのだ。

しかし、ラクダル・ガザル氏は、焦点を常に変えて、燃料効率やその他の作業方法の改善に注力し、間接費を削減することは可能だと述べた。