専門家が教えてくれない人工知能に関すること
人工知能（AI）は私たちの生活と切り離せないものになっている。例えば、バーチャル・アシスタントや運転手のいない自動車が道路を走っていることがそれを証明している。専門家は通常、人工知能の利点を指摘することはあっても、この技術の問題点にはあまり触れたがらないかもしれない。人工知能の専門家が教えてくれない人工知能の問題点を探ってみよう。
人工知能は無謬ではない
人工知能システムは何倍も正確な数値を出すことができるが、完璧ではない。人工知能モデルは膨大なデータセットから学習し、その性能はこのデータの量と多様性に厳密に関係している。学習データのバイアスは、同様に人工知能の成果にも反映され、人間のミスを模倣する可能性がある。
データのプライバシーに関する懸念
人工知能システムが効率的に動作するためには、膨大な量のデータを供給する必要がある。提示されたデータは匿名化されることが多いとはいえ、プライバシーやデータ・セキュリティに関わる問題がある。意図せずして、人工知能システムが機密情報を暴露してデータのプライバシーを侵害する可能性があり、その結果、匿名性の欠如につながる。
離職
自動化が人工知能に関する主な問題の1つであるように、本来人間が行っていた多くの作業が不要になる。人工知能は生産性と効率を大幅に向上させる源となり得るが、既存の職種にとっては脅威にもなり得る。業界や職能によっては、想像以上に高度な自動化が可能な場合もあり、専門家はうっかりして、しばしばこの次元を見落としてしまうことがある。
倫理的考察
人工知能は、偏見や公平性の問題に始まり、兵器システムにおける人工知能の問題に至るまで、一連の倫理的問題を引き起こす。専門家は通常、人工知能技術の開発や配備に言及しない限り、これらの倫理的問題に直接関与することはない。
ブラックボックス問題
多くの人工知能システムは複雑なレベルに達しており、システムがどのデータセットを使ってそのような判断を下しているのか、その製造者でさえわからない。ブラックボックス」症候群は、人工知能システムの信頼に関する最大の疑問符である。なぜなら、ある決定がどのようになされ、なぜなされたかを人間が理解できないケースがあり得るからだ。
セキュリティの脆弱性
人工知能システムは、セキュリティ上の欠陥から独立しているという感覚を与えることはないだろう。しかし、それ以上に懸念されるのは、人工知能が実質的に保護されていない他のシステムにアクセスするためのツールとなり得るため、悪意のある行為者にとって脅威となり得ることだ。このようなセキュリティ・リスクについて専門家が共有できる情報は限られていることは否定できないが、人工知能が開発・導入される際には慎重に検討する必要がある。
人間の監視の必要性
人工知能マシンは単独で複数のタスクをこなすことができるが、人間による手動監視を受けなければならない。人工知能システムの訓練と維持、人工知能システムに欠陥がある場合の介入、あるいは人工知能システムが処理することを教えられていないシナリオの処理に関しては、人間の存在が不可欠である。
環境への影響
人工知能モデルのトレーニングには多くのCPUパワーが必要であり、その主要な要素として環境への悪影響をより大きくする可能性がある。人工知能のカーボンフットプリントは通常、軽視されがちな要素だが、人工知能技術の開発・配備が進められている間は、それを考慮することが極めて重要である。
悪用の可能性
人工知能には、プラスにもマイナスにも利用できる究極の力が備わっている。重要なのは、人工知能の有益な利用法を明記している専門家が、人工知能が間違った目的に使われる可能性があることを、必ずしも私たちに知らせていない場合があるということだ。人間は人工知能によって監視され、特定される可能性があり、人工知能はディープフェイクや誤った情報を利用することができる。
人工知能の限界
人工知能はより高度なレベルに達しているとはいえ、まだ欠点がある。人工知能システムは特定の任務を立派に遂行するが、いくつかの課題に遭遇する。専門家でさえ、こうした欠陥を見過ごしたり、過小評価したりする傾向があるかもしれない。
