ビジネスにおけるAIの潜在的なリスクの理解と軽減

ビジネスにおけるAIの潜在的なリスクを理解し軽減するための方法

優れたAIモデルを開発することは容易なことではありません。正しいトレーニングデータセットを提供し、賢明にプログラムする必要があります。そうしないと、重大な影響が生じる可能性があります。AIのリスクと課題について把握する必要があるため、仕事を適切に処理しないと、仕事の置き換えの恐怖、セキュリティおよびプライバシーの懸念、倫理的なシミュレートされた知能の悪用などが現実となる場合があります。対処方法を学ぶためには、この記事を完全に読み通すだけで十分です。まずは次のことについて話しましょう：

ビジネスに損害を与える可能性のあるトップ10のAIリスク

1. プライバシー懸念

AI技術はしばしば大量の個人データを収集・分析するため、データプライバシーやセキュリティに対する懸念が引き起こされます。この問題に対処するためには、企業がデータ保護規制と安全なデータ管理プラクティスをサポートすることが重要です。これにより、AIのリスクを大幅に最小限に抑えることができます。

2. セキュリティリスク

AI技術が進化するにつれて、その利用に関連するセキュリティリスクや誤用の可能性も増大しています。多くのハッカーや悪意のある行為者がAIを悪用し、より高度なサイバー攻撃を行ったり、セキュリティ対策を回避したり、システムの脆弱性を最大限に活用したりすることができます。

3. 偏見と差別

AIシステムには、偏ったトレーニングデータやAI開発会社によるアルゴリズム設計によって社会的な偏見が増幅する可能性があります。この問題を解決するためには、公平なアルゴリズムとさまざまなトレーニングデータセットの作成に投資することが良いアイデアです。これにより、差別を減少させ、公正さを確保することができます。

• がん診断の革命：ディープラーニングが正確に識別し再分類することで、肝臓がんの組み合わせを強化された治療判断につながります
• Google AIがMedLMを導入：医療業界の利用事例に特化したファミリー型基盤モデル
• この AI ペーパーでは、X-Raydar を発表します：画期的なオープンソースの深層ニューラルネットワークによる胸部 X 線異常検出

4. ディープフェイクAI

ディープフェイクAIは、実在の人物やオブジェクトのリアルな見た目の偽造音声、ビデオ、および画像を開発する特定のAI技術と定義されます。ディープフェイクという用語は、「ディープラーニング」と「フェイク」の組み合わせであり、前者は技術を示し、後者は作り物の内容を生成することを示しています。AIのリスクに関して言えば、この特定の技術は非常に強力であり、既存のコンテンツやメディア製品で他の人物に他の人物を置き換えることができます。

これに留まりません！希望すれば、実際には行っていないことや言っていないことを行っているかのような完全に新しいコンテンツを生成することもできます。要するに、真実であるかのように誤った情報を広める能力により、ディープフェイクAIは想像以上に危険です。

ディープフェイクAIは一般的にどのように使用されますか？

ディープフェイクの応用には、さまざまな意図があります。例えば：

1. エンターテイメント

ディープフェイク技術は風刺やパロディのエンターテイメントとして機能し、視聴者がコンテンツがオリジナルではないことを理解しているにもかかわらず、提供するユーモアに満足しています。

2. 誤情報と政治的な操作

主要なデジタルトランスフォーメーションサービスプロバイダによると、政治家や有名人をフィーチャーしたディープフェイク動画は、ネガティブな方法で世論を操作するために利用されることがあります。

3. 詐欺と恐喝

ディープフェイク技術の利用目的の一つは、他の人物のクレジットカードや銀行口座の詳細などの個人情報を入手するために個人を詐称することです。したがって、多くの悪意のある行為者がディープフェイクAIを悪用し、恐喝、サイバーブライリング、評判の損傷などの目的に使用しています。

これらのAIリスクに誰かがまだ被害に遭ったことはありますか？

答えはイエスであり、Deepfake技術を通じて被害を受けた有名人もいます：

1. トム・ハンクス

ハリウッド俳優のトム・ハンクスは、AI技術を使用して彼の姿を映した歯科保険の広告が作成されたことをファンに知らせました。「私のイメージが私の同意なく使用されました」と俳優はInstagramの9,500万人のフォロワーにメッセージで述べました。さらに、彼はその広告には関与していないとし、彼のファンはそれを無視しても構わないと述べました。

2. クリステン・ベル

ディズニーの映画「アナと雪の女王」でアナの声を演じた39歳の女優、クリステン・ベルは、彼女の写真がインターネット上の露骨なコンテンツに編集され追加されたという悩ましい事例に遭遇しました。彼女の夫であるダックス・シェパードが彼女にこの問題を知らせました。

3. YouTuberジミー・ドナルドソン

ユーチューブのMr. Beastとして世界的に知られるジミー・ドナルドソンは、最近誤解を招くAIパワードの広告の一部となりました。物議を醸したTikTok広告は実際にはドナルドソンの加工されたビデオであり、彼は視聴者に$2のiPhoneを約束しています。

4. ラシュミカ・マンダンナ

巧妙に編集された彼女のビデオが一部のソーシャルメディアプラットフォームで拡散した後、ラシュミカ・マンダンナは声明を発表し、この件でどれだけ傷ついたかを強調しました。彼女は詐欺師によってこの技術が簡単に悪用されることを非常に恐れています。

このような出来事に続いて、インドの首相であるナレンドラ・モディはDeepfakeに関する懸念を強調し、AI技術の責任ある使用を推進するためにインドは来月、人工知能のグローバルパートナーシップサミットを開催すると述べました。そのため、エンティティに対するユーザーフレンドリーなソリューションを構築することに興味がある場合は、倫理的なAIの使用を念頭に置いてできるだけ早くトップクラスのAI開発会社と協力することをお勧めします。

5. 倫理的ジレンマ

倫理的価値観をAIシステムに組み込むことは容易なことではありません。特に重大な結果を伴う意思決定の側面ではなおさらです。そのため、最も信頼できるAIリスク管理企業は、倫理的なAI技術の実装に焦点を当てるようプロの研究者や開発者に求めています。

6. 透明性の欠如

AIシステムの透明性の欠如は、ビジネスオーナーが取り組まなければならない切迫した問題です。このような問題は、複雑で理解しにくい深層学習モデルで一般に発生します。そのため、これらの技術の意思決定プロセスと基礎となる論理を理解することがより困難になります。

AIシステムがどのように結論に至るのか個人が把握できない場合、これによってこれらの技術の採用に対する不信感やためらいが生じる可能性があります。

7. AIへの依存

AIベースのシステムへの過度の依存は、将来的に新たなAIリスクを引き起こす可能性があります。例えば、AIシステムへの過度の依存は、以下のものを失う可能性があります：

• 創造性
• 批判的思考力
• 人間の直感

そのため、AIによる意思決定と人間の入力とのバランスを保つことは、認知能力の保持に役立ちます。

8. 仕事の置き換え

AI技術によって開発される自動化エコシステムは、現実的なAIリスクとなる可能性があります。最悪のニュースは、それが低技能の専門家から個々の貢献者まで様々な産業での雇用喪失につながる可能性があるということです。

9. 法的および規制上の課題

現時点では、AIの使用を規制するための規制機関は存在しません。これがAI技術に起因する特定の問題（責任や知的財産権など）を修正するための新しい法的枠組みと規制を作成することが非常に重要です。そして、その法的システムは技術的進歩の速さに合わせて進化しなければならないのです。

10. 人間のつながりの喪失

AI技術を過度に利用することは、優れたデジタルトランスフォーメーションサービスプロバイダーの観点から見ると、他のネガティブな影響をもたらす可能性があります。例えば、AIをバックアップしたコミュニケーションや対話に過度に頼りすぎることは、以下のような減少現象を引き起こす可能性があります：

• 共感
• 社交スキル
• 人間のつながり

そして、このような問題に遭遇する可能性を減らすためには、テクノロジーと人間の相互作用のバランスを取ることが助けになります。

それでは、私たちが取り巻かれている様々なAIのリスクを把握したところで、ビジネスにおけるAIのリスクを減らす方法をのぞいてみましょう。

ビジネスにおけるAIのリスクを減らす方法

クラウド上の最高のAIリスク管理会社は、以下の方針の採用、実装をサポートするツールの形成、関係する政府に掲げられた方針を効果的に実施するよう勧告しています。

1. 責任あるトレーニング：リスクの初期段階の兆候を示す新しいモデルのトレーニングを行うかどうか、そしてどのように行うかについて最初に決断する必要があります。
2. 責任ある展開：リスクのあるAIモデルをいつ、どのように展開するかを決定する必要があります。
3. 適切なセキュリティ：AIシステムに堅牢な情報セキュリティの制御とシステムを装備し、極端なAIのリスクから遠ざかる必要があります。
4. 透明性：関係する利害関係者に有益で実行可能な情報を提供し、潜在的なリスクを減少させるために役立つようにする必要があります。
5. AIの技術と使用例の目録の作成：会社のためのAIの技術と使用例の目録を作成することは非常に重要です。目録は、可能なAIのリスクを測定し、企業の他の利害関係者（経営、コンプライアンス、法務など）との議論を促進する上で重要な役割を果たします。
6. ミッションステートメントとガイドラインの作成と変更：エージェンシー内のAIの形成と使用に関するミッションステートメントとガイドラインを作成および変更することも有益です。
7. 現行の法律と提案のレビュー：既存および予定のコンプライアンス義務がAIシステムに及ぼす可能性の影響を積極的に評価するために、現行の法律と提案をレビューすることも意味があります。
8. AIに特化したリスクフレームワークとガバナンスモデルの構築と実施：関連する制御とリアルタイムモニタリングシステムの実装に役立つAIに特化したリスクフレームワークとガバナンスモデルの構築と実施が役立ちます。
9. 法律顧問との協力：法律顧問との協力は、コンプライアンスのギャップの検出、適切な対策の判断、そしてミスを回避するための他の重要な決定の支援に役立ちます。
10. 従業員の教育：適切なガイドラインを設計することにより、AI技術の適切な使用に関する問題について従業員を最新の状況にアップデートすることは、長期的には有益です。
11. 取引相手との関係構築：AIの使用方法や基準、規制についての理解を深めるために、取引相手との関係構築は取得した業務上または評判上のリスクを減らすのに効果的です。さらに、必要に応じて契約、合意、ライセンス条件を更新することもできます。
12. システムバイアスを防ぐためにAIシステムを十分に能力を持たせることも、AIのリスクに対処するために一歩近づくことができます。

ボーナス

GDRP（一般データ保護規則）のような規則の世界的な採用は、個人情報の安全性を確保する上で非常に重要です。これにより、コンテンツに対して制御が効かないPlatForm X（元Twitter）などに対処できます。はい、誰でもTwitter/Xにほぼ何でも投稿して注目を集めることができます。しかし：

GDPRの実際の定義とは？

初めての方には、GDPRは、現在ヨーロッパ連合にて実施されている最も強力なプライバシーおよびセキュリティ法規です。この規則は、デジタルトランスフォーメーションサービスの専門家によると、1995年データ保護指令の原則を強化しました。上記の規則は2016年に採択され、2018年5月25日に施行されました。

GDPRは以下を定義します：

1. デジタル時代のフェローズの基本的権利
2. コンプライアンスの確保方法
3. データ処理を行う組織の義務
4. 規則に違反する者への制裁

最終的には、ビジネスをデジタル化し、生産性と効率を向上させるためにAI技術を最大限に活用する計画をしている場合は、AI開発とAIリスク管理の専門知識を持つカスタムソフトウェアソリューションプロバイダーを雇うことが最善策です。

ザ・ランダウン

これはAIのリスクと効果的な戦略の助けを借りてそれらを管理する方法の完全なストーリーです。また、AI技術の過度の使用は知識の喪失、創造性の喪失などにつながることを覚えておく必要もあります。人々はほとんどすべてをAIに依存するかもしれず、その結果、脳の論理的な面が消え、仕事が取って代わられる可能性があります。最も重要なことは、ビジネスがAIによるソフトウェアを使用する代わりに、本物の人間ではなく無意味なコードを生成してモバイルアプリケーションを製造する可能性によって、品質に影響が出ることです。

このため、トップのAI開発企業は、AIの責任ある限定的で倫理的な使用に注意を払うことを提案し、それが国内および国際レベルで実施されるべきであると述べています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!