Short Lesson: AI (人工知能)
IELTS Writing/Speaking Short LessonをYouTubeで公開中です！
詳しい解説は、是非YouTube動画をご視聴ください。
今回のテーマはAIです。AIの利点と欠点を3点ずつ挙げていきます。
まず利点から説明します。
1. Saving time and money
AI helps automate tasks, saving time and money. 「自動化する」
For example, AI-powered chatbots can answer customer questions, reducing the need for people who help customers. 「話すロボット *chat+robot」
AIはタスクを自動化するのに役立ち、その結果時間とお金の節約になるということです。ハイスコアを取るために、できるだけ具体例を挙げましょう。chatbots（チャットボット）はチャットとロボットが合わさった単語です。chatbotsがcustomers（顧客）の質問に答えることで、顧客を助ける人のニーズを減らしている、という具体例です。
2. Better customization
AI customizes experiences based on user information. 「カスタマイズする」
For example, streaming platforms can recommend shows based on a person’s viewing history.「動画配信プラットフォーム」「閲覧履歴」
ユーザーの情報をもとに、AIが経験をカスタマイズするということです。streaming platforms というのは「動画配信プラットフォーム」です。viewing history「閲覧履歴」に基づいて、番組をお勧めできるという具体例を挙げています。
3. Innovation
AI contributes to innovation. 「イノベーション」
For example, AI algorithms help scientists analyze large amounts of medical data to discover new treatments. 「アルゴリズム」「治療法」
AIがイノベーションに貢献するということです。AI algorithmsというのは日本語でも「アルゴリズムな」と使っていますので、なじみのある人も多いのではないでしょうか。科学者が大量の医療データを分析し、新しい治療法を発見するのにAI algorithmsが一役買うという具体例を挙げています。
続いて欠点です。
1. Job losses
AI automation can lead to job losses. 「自動化」「失業」
For instance, cashiers may lose their jobs because self-checkout systems enable customers to pay for items independently. 「レジ係」「セルフレジ」
AIの自動化が失業を生むかもしれない、ということです。例えばcashiers「レジ係」の人は仕事を失うかもしれません。checkoutは日本語で「レジ」のことです。顧客が自分自身で支払いを済ませることが可能になるためレジ係は仕事を失う、という可能性について触れています。
2. Reliance on Data quality
AI relies on accurate and fair data. 「正確な」「公正な」
For example, if an AI system is trained mostly on data from one gender or race, it might show biased or unfair information towards that particular group. 「性別」「人種」「偏った」
AIはデータの質に依存しているということです。 もしAIがほとんど一つの性別や人種からのデータで訓練されていれば、そのAIシステムというのはバイアス（偏り）があるものになります。その結果、その特定のグループに偏った情報を示すかもしれないということです。
3. Privacy concerns
AI can make people worried about privacy and data security.
For example, facial recognition technology can make people concerned about unauthorized surveillance and invasion of their privacy.「顔認識」「無許可の」「監視」「侵害」
プライバシーやデータのセキュリティについて不安だという内容です。例えばfacial recognition「顔認識」が無許可のsurveillance「監視」、あるいはプライバシーの侵害について人々に不安を抱かせるかもしれない、という具体例を挙げています。concernedというのはworriedと同義で使えます。
まとめです。
利点としては、①saving time money（時間とお金の節約）②better customization（より良いカスタマイズ）, ③innovation（イノベーション）という3点を挙げました。
欠点としては、①job losses（失業）②Reliance on data quality（データの質への依存）③privacy concerns（プライバシーへの懸念）いう3点を挙げました。使えそうなアイディアがございましたらぜひライティングやスピーキングで使ってください。
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