Last Updated on 2024-09-13 06:13 by 門倉 朋宏
AIの経済的可能性は広く認められているが、実現している組織は少なく、AIプロジェクトの87%が失敗に終わっている。この問題は技術、ビジネス、文化、業界の問題とされるが、最新の研究によると信頼の問題であることが示されている。Cスイートの幹部のほぼ2/3が、AIへの信頼が収益、競争力、顧客成功をもたらすと述べている。
AIへの信頼を築くための新しい「AI信頼方程式」が提案されている。この方程式は、信頼 = セキュリティ + 倫理 + 正確性 ÷ コントロールで表される。セキュリティは信頼への第一歩であり、情報がAIシステムと共有された際に安全かどうかが問われる。倫理は、AIシステムの作成過程での人々の扱いや、モデルが説明可能か、偏見がないか、ビジネスモデルが公正かなど、道徳的な問題を含む。正確性は、AIシステムが様々な質問に対してどれだけ正確な答えを提供できるかに関連し、コントロールはAIシステムの行動、決定、出力を制御できるかどうかに焦点を当てている。
AI信頼方程式を使用するための5つのステップには、システムの有用性の決定、プラットフォームのセキュリティの調査、倫理的閾値の設定と評価、正確性目標の定義、組織が必要とするコントロールの程度の決定が含まれる。AIの将来は、AIシステムとそれを作る人々が組織内および社会内で信頼を築き、維持できるかにかかっている。
【ニュース解説】
AI（人工知能）の経済的可能性は広く認められていますが、その可能性を実現している組織はまだ少なく、AIプロジェクトの大部分が失敗に終わっているという現状があります。この問題は技術的なもの、ビジネス面でのもの、文化的なもの、業界全体の問題と多岐にわたりますが、最新の研究ではこれらの問題の根底に「信頼の問題」があることが指摘されています。Cスイートの幹部のほぼ2/3が、AIへの信頼が収益、競争力、顧客の成功に直結すると述べており、AIへの信頼を築くことの重要性が強調されています。
AIへの信頼を築くためには、新しい「AI信頼方程式」が提案されています。この方程式は「信頼 = セキュリティ + 倫理 + 正確性 ÷ コントロール」と表され、AIと人間との間で信頼を築くための具体的なアプローチを示しています。セキュリティは、情報がAIシステムに共有された際に安全であるかどうかという基本的な問題から始まります。倫理は、AIシステムの開発過程での人々の扱いや、モデルが説明可能かどうか、偏見の有無、ビジネスモデルの公正性など、道徳的な問題を含みます。正確性は、AIシステムが様々な質問に対してどれだけ正確な答えを提供できるかという点に関連し、コントロールはAIシステムの行動、決定、出力をどれだけ制御できるかという点に焦点を当てています。
AI信頼方程式を実践するための5つのステップには、システムの有用性の確認、プラットフォームのセキュリティの検証、倫理的基準の設定と評価、正確性目標の定義、組織が必要とするコントロールの程度の決定が含まれます。これらのステップを通じて、AIシステムとそれを開発する組織が、組織内および社会全体で信頼を築き、維持することが、AIの将来にとって極めて重要であるとされています。
AIへの信頼を築くことは、単に技術的な問題を超えた、倫理的、社会的な課題を含んでいます。セキュリティ、倫理、正確性、コントロールの各要素を適切に管理することで、AIの経済的可能性を最大限に引き出し、社会全体の利益に貢献することができるでしょう。しかし、これらの要素をバランス良く取り入れることは容易ではなく、組織や社会が共に取り組むべき長期的な課題であると言えます。AI技術の発展と共に、これらの課題に対する解決策を模索し、実践していくことが求められています。
