人工知能のリスクを回避するにはどうすればよいでしょうか?

人工知能システムと AI プロジェクトは今日、企業が意思決定を自動化し、効率を向上させるためにこの新興テクノロジーの力を活用することでますます一般的になりつつあります。

あなたのビジネスが大規模な AI プロジェクトを導入している場合、どのように準備すればよいでしょうか? AI に関連する 3 つの最も重要なリスクと、それらを予防および軽減する方法を次に示します。

1. プライバシーからセキュリティへ

人々は自分のプライバシーについて非常に懸念しており、顔認識人工知能はいくつかの面で急速に発展しており、プライバシーと監視に関する倫理的な懸念を引き起こしています。たとえば、この技術を使用すると、企業はユーザーの行動や感情さえもユーザーの同意なしに追跡できるようになる可能性がある。米国政府は最近、AI技術がプライバシーの基本的権利を含む核心的価値観に反する実害を引き起こすことを防ぐため、「人工知能権利章典」を提案した。

IT リーダーは、どのようなデータが収集されるのかをユーザーに知らせ、同意を得る必要があります。さらに、データ侵害や潜在的なセキュリティ侵害を防ぐには、データセットに関する適切なトレーニングと実装が重要です。

AI システムをテストして、ハッカーが偽の生体認証データを使用して機密情報にアクセスできるようにするなど、意図しない結果が生じることなく目標を達成できることを確認します。 AI システムの監視を実装すると、企業は必要に応じてその行動を停止したり、元に戻したりできるようになります。

2. 不透明から透明へ

機械学習を使用する人工知能システムの多くは不透明であり、どのように意思決定を行うかが明確ではありません。たとえば、住宅ローンデータの広範な調査によると、ローンの承認または拒否に使用される予測 AI ツールは、少数派の申請者にとっては精度が低いことが示されています。この技術の不透明さは、融資を拒否された申請者の「説明を受ける権利」を侵害するものである。

企業の AI/ML ツールがユーザーにとって重要な決定を下す場合、その決定が下された理由についてユーザーに通知され、完全な説明が与えられるようにする必要があります。

企業の AI チームは、それぞれの決定に至った主な要因を追跡し、途中でエラーがあれば診断できる必要もあります。従業員向けの内部文書と顧客向けの外部文書では、AI システムがどのように、そしてなぜそのように動作するのかを説明する必要があります。

3. 偏見から公平性へ

最近の研究では、偏ったデータに基づいてトレーニングされた人工知能システムが、医学研究における採用不足から科学者の参加の減少に至るまで、差別のパターンを強化していることが示されています。少数の患者でさえ研究に参加する意欲が低い。

人々は自問する必要があります: 意図しない結果が発生した場合、誰またはどのグループに影響しますか?すべてのユーザーに平等に影響しますか、それとも特定のグループにのみ影響しますか?

過去のデータを注意深く見てください潜在的なバイアスが導入または軽減されたかどうかを評価します。見落とされがちな要素は企業の開発チームの多様性であり、チームの多様性が高まるほど、より公平なプロセスと結果が得られることがよくあります。

意図しない損害を避けるために、組織は、AI/ML 開発、製品、監査、ガバナンス チームのすべての関係者が、組織の AI プロジェクトを導く高レベルの原則、価値観、管理計画を完全に理解していることを確認する必要があります。 。独立した評価を取得して、すべてのプロジェクトがこれらの原則と価値観に沿っていることを確認します。

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