影の人工知能問題への解決策

人工知能（AI）は最も大きな技術革新のひとつであり、多くの業界にさまざまな恩恵と機会をもたらしている。それにもかかわらず、影の人工知能の課題のような新たな問題が生じているという側面は、こうした最近の技術革新の発展と並行して無視することはできない。

影の人工知能問題の理解

シークレット人工知能、つまり透明性や管理なしに運用される秘密の人工知能は、人工知能が安全で有用な方法で利用できるようになるために解決すべき最大の問題であると考えられる。しかし、このような人工知能システムは、被害者のケースを把握することなく、その結果や運命を左右するような決断を下し、ほとんどの場合バックグラウンドで作動している。人工知能という色の下には、不正なアルゴリズム、偏ったモデル、無許可の人工知能プログラムといった2つの形態が存在する。

影の人工知能の論争は、より強力で利用しやすくなった人工知能ソフトウェアとハードウェアによって煽られている。人工知能がより安価で簡単に日常生活に導入できるようになったことで、事業体はその意味を知らずに、あるいは倫理的影響や法的規制を気にすることなく人工知能システムを使用する可能性がある。

影の人工知能問題の意味

人工知能の偽名パワーは、社会、企業、個人など、いくつかの差し迫った問題を提起している。

倫理的懸念

影の人工知能のような偏った扱いのリスクは、さらなる不平等を招きかねない。例えば、これらのシステムは偏ったデータに基づいて構築されているため、あるいはさらに、十分な監督や精査を受けていないため、偏見を強化したり、同じ偏見に振り回されたりする可能性がある。

規制リスク

コンプライアンスに準拠していない、監視も管理もされていない自律型人工知能システムは、データ・プライバシー要件、セキュリティ、その他の規制の違反につながる可能性があり、そのため法的・金銭的な影響が法律に従って生じる可能性がある。

評判の低下

倫理的に失敗したり、企業に有害な結果をもたらすような無関心な人工知能技術の例は、ブランドに否定的な光をもたらす可能性がある。そのような状況は、消費者の信頼やブランド認知度などを失うことになりかねない。

セキュリティ上の脅威

軍事や法執行の意図がなくても、人工知能システムに悪意を持った主体がアクセスした場合、脅威が生じる可能性がある。このような人工知能システムは、遮るもののない壁の向こう側で、重要なシステムを標的にするための入口となる可能性があり、その結果、データ侵害や重要インフラの漏洩などを引き起こす可能性がある。

影の人工知能問題に対処するための戦略

シャドー人工知能を管理し、安全でコンプライアンスに準拠した効率的な人工知能を確保するための戦略。

透明性と説明責任

企業と政府は、人工知能アプリケーションとシステムの作成と使用に関する透明性と説明責任を高めることにコミットすべきである。これは、人工知能のアルゴリズム、データソース、意思決定プロセスを文書化し、追跡可能で監査可能なものにする仕組みの構築を意味するからである。

倫理的な人工知能ガバナンス

したがって、強力な倫理的人工知能ガバナンスの枠組みを構築することは、影の人工知能の欠点のいくつかを克服するための重要な一歩となり得る。そのためには、明確な倫理的枠組みと従うべき基準を定めるだけでなく、レビューと監視のアーキテクチャを整備する必要がある。

教育と意識向上

人工知能の市民権を発展させるには、開発者、データサイエンティスト、意思決定者の間で人工知能の倫理、リスク、ベストプラクティスに対する理解を深めることで達成できる。それが、影の人工知能の蔓延を防ぐ唯一の方法である。トレーニングや個別指導活動、ワークショップ、教育補助は、人工知能倫理を確保するための重要な要素となり得る。

規制の遵守

組織は、人工知能の開発と配備に関する関連法、規制、基準の遵守を保証しなければならない。これらは、データ保護の規制（GDPRのような）、私法上の手段や管轄権のアプローチ、さらには人工知能ガバナンスの新たな発展である可能性がある。

コラボレーションとパートナーシップ

影の人工知能」という問題に対する継続的な戦いにおいて、すべての業界関係者、法律家、学界、市民社会の参加は、より効率的なものとなる。利害関係者が協力することで、ベストプラクティスを共有し、現行の基準について協力し、人工知能の開発を可能な限り責任あるものに保つためのガイドラインを作成する機会を得ることができる。

継続的なモニタリングと評価

人工知能システムの性能、行動、意味合いを定期的にチェックする必要がある。この舵取りの仕組みによって、影の人工知能の事例を発見し、解決することが可能になる。組織は、人工知能ツールが倫理的かつ機能的に機能することを確認するために、パフォーマンスの継続的なモニタリング、フィードバック、評価の方法を構築する必要がある。