AI倫理の役割：革新と社会的責任のバランス

AI倫理の役割：革新と社会的責任のバランスを追求する (AIりんりのやくわり：かくしんとしゃかいてきせきにんのばらんすをついしゅうする)

人工知能（AI）は急速に拡大する領域であり、迅速に進化する技術や手法を特徴としています。その変革力は、経済や社会のさまざまなセクターにわたります。ただし、AIがもたらす倫理的ジレンマを認識することが重要です。AI開発の最前線にいる企業や、日常生活に取り入れる企業、コミュニティ、行政、個人は、これらの問題を常に意識している必要があります。

人工知能の主要な領域

AIはさまざまな領域に分類することができ、それぞれが特定のアプリケーションで特定の目標を達成するためにカスタマイズされた独自の特性を持っています。これらの目標とアプリケーションは、それぞれの領域固有の技術的な能力と課題から生じ、異なるユースケースに対応しています。

機械学習（ML）は、プログラムなしで自律的に学習する機能を持つAIの一部であり、医療分析、顧客維持モデリング、SPAMの識別、商品の提案、詐欺検知、自動車の補助ナビゲーションなど、さまざまなユースケースに広範に適用されています。

• 医療分析
• 顧客維持モデリング
• SPAMの識別
• 商品の提案
• 詐欺検知
• 自動車：補助ナビゲーション…

機械学習の拡張であるディープラーニングは、人間の脳に似たノードから成る人工ニューラルネットワークを層状に配置して複雑な階層モデルを構築することを超えています。これらの相互接続されたネットワークは、パターンを特定するために設計されており、医療分析、画像認識、音声認識、言語処理、ロボティクス、サイバーセキュリティ、バイオインフォマティクスなどの高度なアプリケーションで重要な役割を果たしています。

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• 医療分析
• 画像認識
• 音声認識
• 言語処理
• ロボティクス
• サイバーセキュリティ
• バイオインフォマティクス…

コンピュータビジョンは、機械が周囲を認識し、画像を処理し、動画を解釈することを可能にするAIの分野です。オブジェクトの識別、モーションセンシング、独立したナビゲーションなど、多様なユースケースに適用されます。

対話型人工知能は、機械が自然言語で人間とコミュニケーションし、対話することを可能にします。この技術は、チャットボット、バーチャルアシスタント、顧客サポートインターフェース、推薦システムなど、さまざまなアプリケーションで効果を発揮します。

ロボティクスは、機械が現実の世界で自律的にまたは人間との相互作用で動き、行動することを可能にします。ロボティクスは製造、物流、食品加工、機械の積み込みと積み下ろし、医学などで使用されています。

生成型AIの特殊ケース

生成型人工知能（Gen AI）は、画像、テキスト、音楽、コードなどの新しいデータを生成するタイプの人工知能です。既存のデータから学習し、新しいデータを生成するために機械学習アルゴリズムに依存しています。

世界的なリリースであるOpenAIのChatGPT以降、Mistral AIやHugging Faceなどのプレーヤー、Google（Bard AI）、Meta（LLaMA）、IBM（WatsonX）、Salesforce（Einstein GPT）、Microsoft、Oracle、AWSなどの大手テクノロジーカンパニーなどが登場し、印象的な成果を上げています。

生成型AIの応用領域は数多くあります:

• コンテンツの作成: 画像、動画、音楽の作成。例えば、アニメーション映画、ビデオゲーム、写真の作成に使用することができます。
• 機械翻訳: 伝統的な方法よりも正確かつ流暢に言語を翻訳します。
• 研究開発: 新しいアイデアやコンセプトの生成、新しい仮説のテストに使用します。
• 最適化されたチャットと検索機能による顧客との対話の改善。
• 会話型インターフェースと要約を通じた大量の非構造化データの探索。
• セールスフォースの改善、たとえばリスクのフラグ設定、次の展開の推奨、会話履歴に基づいた最適な顧客対話の特定。
• 画像からの製造エラー、異常、欠陥の識別。
• 開発を高速化し進化させるためのコードとドキュメンテーションの作成。
• 大量の規制文書の変更の要約と強調表示…

Alan Turing vs Sam Altman

ジェネラティブAI vs. 伝統的AI

伝統的AIとジェネラティブAIの概念は、人工知能の分野で異なる視点と結果を浮かび上がらせます。これらの技術の進歩の軌跡と影響を物語っています。

伝統的な人工知能は、狭いまたは弱いAIとも呼ばれ、特定のタスクの実行に焦点を当てています。これは、特定の一連の入力に反応するように設計されたシステムを指します。これらのシステムはデータから学習し、そのデータに基づいて意思決定や予測を支援する能力を持っています。

これを理解するために、新たな言語構造を作成せずにある言語から別の言語にテキストを翻訳することを目的とした機械翻訳システムを考えてみましょう。これが伝統的なAIです：あらかじめ定義されたルールに基づいて特定のタスクを実行する能力を持つ能力者として現れます。

伝統的なAIのよく知られた例は、AppleのSiriやNetflixのおすすめエンジンです。おそらく最もよく知られているのは、Googleの検索アルゴリズムで、1日に50億以上の検索を処理しています。これらのAIは特定のルールに従って訓練され、特定のタスクを実行し、それをうまく行いますが、新たな何かを生成することはありません。

一方、ジェネラティブAIは、人工知能の次世代と考えられます。これは、訓練された巨大なリポジトリに基づいて新しいものを生成する能力を持つAIの形態です。

たとえば、私がジェネラティブモデルに車とトラックの画像のセットを示した場合、モデルはこれらの2つのクラスに属する特徴が完全に「理解」され、これらの特徴を使用して類似の画像を生成する方法を理解しなければなりません。同様に、例えばヴィクトル・ユーゴーまたはマーティン・ルーサー・キングのテキストについても同じです。

ジェネラティブAIモデルはデータセットで訓練され、その基礎となるパターンを学習し、訓練セットを反映した新しいデータを生成することができます。

AI倫理

AIのあらゆる分野への組み込みの増加により、前例のないほど重要で画期的な多くのユースケースが生まれています。これらは、ビジネスの推薦の個別化から市場トレンドの予測、高度な医療診断の実装までさまざまです。最新の進歩は、ジェネラティブAIの広大な能力にあります。

しかし、これらの刺激的な技術の進展は、AIの倫理について重要な問題を提起しています。

AIの恩恵と可能性を最大限に活用する一方で、その展開に関連する倫理的な問題を積極的に考慮することが重要です。AI倫理は、企業内だけでなく政府内でも現在の議論の中心に位置し、これらの革新的な技術の設計、展開、使用において透明性、説明責任、公正さを確保する必要性を強調しています。

“70年代に書かれた見事なフレーズがあります。「今日のAIの定義は、火事が起きている中で完璧なチェスの一手を指せる機械です」。これはAIの制限を説明するものです。より役に立ち、有用な機械を作りたい場合、文脈を理解する能力をもたらす必要があります“ — フェイ・フェイ・リ AI研究者、スタンフォード大学教授

AIの倫理的なリスクは多岐にわたります。これには以下のものが含まれます：

• 差別：AIシステムは、社会に存在する偏見を再現することがあり、特定の民族、性別、宗教などのグループに対する差別を引き起こす可能性があります。
• 透過性：AIシステムはますます複雑になり、理解しづらくなる場合があります。これにより、人間が機械によって行われた意思決定を説明できなくなる状況が生じることがあります。
• 悪意の利用：AIシステムは、市民監視、兵器化、サイバーいじめ、または誤情報の拡散など、悪意のある意図で利用される可能性があります。
• 規制の違反：欧州のAI法（AI Act）は、欧州市場におけるAIシステムの安全性を保証し、基本的権利とEUの価値観を尊重し、ガバナンスと執行力を強化し、AIへの投資とイノベーションを促進し、法的に安全で信頼性のあるAIアプリケーションの単一市場を推進するためのリスクに基づいた規制アプローチを提示しています。

データの機密性、著作権の問題、意図的または意図しないバイアスの含有など、多くのリスクを考慮することが重要です。最後のポイントは、将来の記事の対象となります。

いくつかの倫理的なリスクは特にジェネラティブAIに関連しています：

• 幻覚：LLMが虚偽の情報を生成するときにAIの行動として「幻覚」という用語が選ばれました。ときに彼らは意味のあるように思える言葉、名前、アイデアを結びつけますが、実際にはそうではありません。したがって、ロジック的な事実とは矛盾するか、事実の混沌とした混合物として現れることがあります。例：”鶏の卵と牛の卵は大きさと色で見分けることができます。牛の卵は一般的に鶏の卵より大きいです” — ChatGPT
• ディープフェイク：この場合、人工知能はイメージ、音声、ビデオの詐欺やスキャムを作成するために使用されます。ディープフェイクは、既存のコンテンツ、画像、音声、ビデオを別の人物に置き換えることで変換することができます。また、架空の状況で人物を特徴づけるコンテンツを作成することもできます。

ソース bbc.com

AIへの倫理的アプローチ

これらのリスクに直面した場合、企業がAIへの倫理的アプローチを採用することが重要です。つまり、企業は以下のことを行わなければなりません：

• AIプロジェクトの倫理的な含意を検討し、会社のAI戦略の構築の初めから開発プロセスの上流で行う。
• 倫理的なリスクを防ぐための措置を実施し、チームをAI倫理に教育するか、AIシステムを監視・制御する仕組みを設ける。
• AIの実践について透明性を持ち、倫理原則に準拠する取り組みを報告する。

“人工知能（AI）の開発における倫理的な側面の重要性への認識が高まりつつあるとともに、AIの専門家が経済と社会に果たす重要な役割にもかかわらず、データが利用可能な14か国のうち12か国では、AIスキルを持つ専門家を対象にした2022年のオンライン求人のうち、倫理に関連する側面を1％未満しか言及していない” —

出典：「OECD Skills Outlook 2023：持続可能なエコロジカルおよびデジタル変革のためのスキル」報告書。

企業が実施する具体的な対策

企業は、倫理をAI開発戦略に取り入れるためにさまざまな具体的な対策を実施することができます。これらの対策には以下のものが含まれる場合もあります：

• 会社が支持する倫理的原則を示すAI倫理マニフェストを作成する。
• AIシステムを監視および規制するためのプロトコルを設ける。
• AI関連の問題に対する責任の増大に対応するために、「チーフ人工知能責任者（CAIO）」の役割を明確化する。特に、これらの課題に効率的に対応するためには、CDOまたはCTOの間でこの責任を分散させることが難しくなるかもしれません。

結論

倫理をAI戦略に組み込むことは、企業にとって大きな課題です。倫理的なアプローチを採用することで、企業はAIが責任を持って社会のために使用されることを助けることができます。

情報技術、人工知能、特に倫理、ESGにおいて専門的な知識を持つすべての専門家は、企業がAI開発戦略に倫理を取り入れる重要性を指導し、向上させるために役立つべきです。

企業のAI倫理への意識を高めるために取るべき行動には以下があります：

• 企業がAIの倫理的な課題を理解するのを支援するために、ガイド、記事、またはトレーニングコースなどの教育リソースを作成する。
• AIの倫理的な課題を議論し、ベストプラクティスを共有するために、カンファレンス、MeetUp、またはワークショップなどのイベントを開催する。
• 人権擁護団体や規制機関、さらにはこのような価値を受け入れるビッグテックの学校や関係者など、共通の価値観を持つ組織とパートナーシップを築く。

これらの対策がAIの開発戦略における倫理の必須要素に寄与すると確信しています。あなたはどのような対策が実施されるべきだと考えますか？

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