人工知能は非常に強力であり、信じられないほど明るい未来を持っています。しかし、悪者の手に渡ったり、悪意のある意図で扱われたりすると、人類に想像を超えた損害を与え、回復する可能性があります。
この記事では、以下について包括的に説明します。
責任あるAIとは何ですか?
責任あるAI AI を活用したシステムの倫理的に健全で社会的責任のある使用を保証し、AI による有害な影響を最小限に抑え、プライバシーとセキュリティを確保します。これにより、企業世界のさまざまな部門間で信頼関係が構築されます。
責任ある AI のベスト プラクティスは何ですか?
人工知能の力を活用し、その倫理的使用の完全性を維持するために、AI を活用したシステムの透明性を確保するために企業によって導入されたさまざまなガイドラインがあります。ただし、組織のワークフローはそれぞれ異なるため、これらのガイドラインとベスト プラクティスは企業ごとに異なる場合があります。
Responsible AI のベスト プラクティスは次のとおりです。
- 責任ある AI ツールを使用して、プライバシーとセキュリティの目的でデータの機密性を評価および特定します。
- バイアスなどを排除するためにデータを継続的にフィルタリングおよび監視します。
- 透明性とトレーサビリティを確保するための各ステップの文書化。
- メンバーがそれぞれの視点やアイデアを共有し、責任ある AI のガイドラインを効果的に反映するために創造性を発揮できるようにします。
責任ある AI に関するガイドラインとは何ですか?
GoogleやMicrosoftからさまざまなガイドラインが提供されており、多くの企業もガイドラインを導入しています。ただし、それらすべてに共通する点については以下で説明します。
プライバシーとセキュリティ
正確な結果を生成し、パターンを特定し、出力を予測するために、AI を活用したシステムには、その効率性をトレーニングおよびテストするための大量のデータセットが必要です。これらのデータセットには、個人データ、職業データ、機密データも含まれます。したがって、システムのライフサイクル全体を通じて機密データのセキュリティを強化することは組織の責任です。
透明性
ワークフローの透明性を確保するには、収集または生成されるデータを可能な限り最高の標準に従って文書化する必要があります。このアプローチは、障害の原因や誤ったデータセットの生成を特定することにより、組織による AI システムのトレーサビリティにも役立ちます。
説明責任
説明責任という用語は、AI システムが適切に機能すること、および不利な状況でもパフォーマンスを維持できる可能性を指します。組織内で活動する関連部門は、システムを継続的に監視し、AI の導入に関する規則と規制の基準が満たされていることを確認する必要があります。
社会に力を与える
AI の目的は、誰もがテクノロジーの進歩を最善かつ前向きに享受できる社会を発展させ、変革することです。 AI を活用したシステムが肌の色、人種、信条に基づいて人々を優遇するシステムを想像してみてください。それは理想的な社会でしょうか？
データガバナンス
多くの場合、人工知能システムのトレーニングとテストのために収集されたデータには、偏り、誤り、不正確などが含まれます。悪意のあるデータや欠陥のあるデータに基づいてシステムをトレーニングすると、出力の方向性が変わります。
継続的な監視
AI システムの適切かつ正確な機能を確保するには、データとシステムを継続的に監視し、検査する必要があります。機械は人間を助けるために作られていますが、人間の論理とプログラミングに基づいて動作するため、誤りが生じる可能性もあります。
ガイドからの説明は以上です。
結論
責任ある AI は、AI テクノロジーの正しい適用とその倫理的な使用を保証します。ガイドラインを実装することは、高まる懸念を阻止し、AI の課題に取り組むのに役立ちます。どの企業も、ガイドラインとこれらの原則の実装に関して異なる視点を共有しています。彼らは、有益な社会のために AI を倫理的に利用するという共通点を共有しています。テクノロジーがこの世界に革命をもたらし続けるにつれ、責任ある AI の必要性が存在し、今後も必要となります。