実は恐ろしい「AIのリスク」、ブラックボックス・モデル化の危険性と対処法
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「生成AI」は急速に成長・普及しており、現在多くの組織が採用している。しかし、AIの透明性・説明責任の欠如によるブラックボックス・モデル化に関する懸念も生じている。信頼できるAIを実装するためには包括的なガバナンスが必要不可欠だ。AIは将来性が高い一方、そのリスクも考慮しながら変革を進めなければならない。今取り組むべき「責任ある管理されたAI」実現のための方法について、解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
「責任ある管理されたAI」をどう実現？
2023年に世界中で急速に普及した「生成AI（人工知能）」。ある調査によると「生成AI市場の市場規模は、年間24.4％の成長率を示す」という。AIの影響力は急激に高まっており、多くの組織が採用し始めている。
ただ同時に、このような組織の大部分ではAIの実装に関する課題に苦労している。その1つが「AIのブラックボックス・モデル化」だ。ブラックボックス・モデルとは、特定の入力に対する出力を生成するシステムやモデルの中でも、その内部の動作や仕組みが理解しづらい、透明性が低いものを指す。透明性が欠如し、意思決定プロセスが理解しにくいため、信頼性や安全性に関する懸念を引き起こす可能性が指摘されている。
すでに国内外ではグローバルなAI規制が生まれている。信頼できるAIの実装のためには、組織全体における包括的なガバナンスが必要不可欠だ。「責任ある管理されたAI」をどう実現していけば良いのだろうか。
以降では、AI拡張の課題を整理するとともに、包括的なガバナンスによってAIを実用化するために必要な原則を紹介していく。将来性の高いAIだが、そのリスクが現実のものであることも確かだ。革命的なAI変革を着実に進めるための方法について見ていこう。
ただ同時に、このような組織の大部分ではAIの実装に関する課題に苦労している。その1つが「AIのブラックボックス・モデル化」だ。ブラックボックス・モデルとは、特定の入力に対する出力を生成するシステムやモデルの中でも、その内部の動作や仕組みが理解しづらい、透明性が低いものを指す。透明性が欠如し、意思決定プロセスが理解しにくいため、信頼性や安全性に関する懸念を引き起こす可能性が指摘されている。
すでに国内外ではグローバルなAI規制が生まれている。信頼できるAIの実装のためには、組織全体における包括的なガバナンスが必要不可欠だ。「責任ある管理されたAI」をどう実現していけば良いのだろうか。
以降では、AI拡張の課題を整理するとともに、包括的なガバナンスによってAIを実用化するために必要な原則を紹介していく。将来性の高いAIだが、そのリスクが現実のものであることも確かだ。革命的なAI変革を着実に進めるための方法について見ていこう。
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