責任あるAIの構築

現在、AI によって完全に有効化されたプロセスを備えている企業はわずか 25% であり、これらの企業のうち AI フレームワークに倫理ガイドラインを備えているのはわずか 20% です。これはビジネスに重大な影響を及ぼす可能性があります。

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人工知能は今日のビジネス環境において極めて重要です。たとえば、小売業者は忙しいホリデーシーズンを迎えていますが、AI はより優れたオンライン エクスペリエンスを迅速に生み出すことができます。人工知能は生産性、製品の品質、消費を向上させます。 AI は面倒なタスクを自動化することで、企業が IT チームの負担を軽減するのに役立ちます。

イノベーションには多くの利点がありますが、チームが AI を使い始める前に、責任ある AI フレームワークとツールキットが必要です。テクノロジーとしての AI は中立的であり、本質的に道徳的でも非道徳的でもない。代わりに、AI は社会規範や基準に準拠したシステムになることができます。制御、要件、または標準が何であるか、またはこれを達成するためにどのようなアクションを実行する必要があるかを評価することが重要です。

AIがビジネスに与える影響を評価する

責任ある AI フレームワークを作成する上で重要なのは、企業内での AI の使用を分類することです。人工知能は、特に推奨エンジン、会話型ボット、顧客セグメンテーション モデル、価格設定エンジン、異常検出などの形で、企業に広く普及しています。これらの AI モデルと、それらが組み込まれているシステムまたはアプリケーションを追跡することは、企業が運用上、評判上、財務上のリスクにさらされないようにするために重要です。

また、モデルがどのように使用され、どのような潜在的な危害（身体的、感情的、または経済的）を引き起こす可能性があるかを知る必要があります。これらの危険性とリスクを理解することは、モデルを構築または展開する前に AI 倫理を組み込むのに役立ちます。

理想的には、開発や展開を開始する前に、AI がどのシステムに影響を与えるかを理解する必要があります。ただし、すでに AI を導入している場合は、この知識のギャップをトリアージする必要があります。

AI システムへの信頼を植え付けるには、基礎となるモデルを深く理解し、AI がどのように構築されたかを分析し、AI のトレーニングに使用されたデータを調査し、各決定の背後にある理由を明らかにし、すべての関係者にタイムリーに一貫した説明を提供できる必要があります。すべての AI システムは、正確性、説明可能性、公平性、安全性の間でトレードオフに直面します。こうしたトレードオフを社内、さまざまな利害関係者、顧客、規制当局に対して正当化できることが、信頼を得る鍵となります。

所有するコンテンツをカタログ化することで、AI システムを調整してバイアスを減らすことができ、これはガバナンス プロセスを通じてサポートされます。すべての従業員と同様に、AI も組織の倫理規定を遵守することが重要です。

AI開発ライフサイクルの標準化

データを管理し、AI モデルを構築し、それをアプリケーション システムに埋め込むための標準化されたプロセスを用意します。 AI モデルが本番システムに導入されたら、そのパフォーマンスを監視し、必要に応じて継続的に改善および再トレーニングするための標準プロセスも必要になります。

この標準化プロセスでは通常、ビジネスニーズと利用可能なデータに基づいて AI モデルの範囲を決定します。これにより、モデルの設計と、より大規模なアプリケーション システムでモデルがどのように使用されるかが決まります。この設計フェーズに続いて、データの探索とモデルの構築が行われます。モデルがトレーニングされ、テストされ、受け入れ基準を満たすと、デプロイする準備が整います。モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じてモデルを再トレーニング、改善、または廃止する必要があります。

AI 開発ライフサイクルの一環として、データセットとモデル カードのデータ テーブルを維持する必要があります。データシートには重要なデータ項目が記録され、データ収集の動機、収集プロセス、推奨される使用方法などが概説されます。モデルカードを用意しておくのも良い方法です。これらのカードには、AI モデルの詳細、選択されたアルゴリズム、モデルの用途、倫理的な考慮事項などが記載されています。社会的影響とリスク評価も検討する必要があります。これらのツールは、アルゴリズムを採用すべきかどうかについて、より情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。

モデルの展開を評価するには、まず成功と受け入れに関する合意された基準を設定する必要があります。これらは、モデルのパフォーマンスだけでなく、モデルの解釈可能性、説明可能性、公平性、安全性、制御、セキュリティ、プライバシー、堅牢性、再現性にも重点を置く必要があります。展開中にこれらの成功と許容性の基準が満たされない場合は、AI を現在の状態で展開しないでください。一部の企業は依然として基準を緩和するだろう。ただし、これは特別な状況にのみ適用されます。データ サイエンティストがこの決定を下すべきではなく、ビジネスまたは製品の所有者に任せるべきです。

AI システムはトレーニング データに基づいて結論を導き出すことを学習するため、開発プロセス中にアプリケーションの影響を評価すると、リスクを防止できる改善領域を特定するのに役立ちます。

ガバナンスプロセスを作成する

ガバナンス プロセスを作成すると、AI システムを導入する前に、チームが偏見や公平性に関連する特定の問題に対処できるようになります。これにより、チームは批判的に考え、AI アプリケーションによる決定に関する質問に答えることができるようになります。

適切に実行されれば、ガバナンス プロセスが成功し、ガイダンスと保証が提供されます。これにより、チームは既存のシステムがビジネス戦略と一致しているかどうかを評価し、説明責任とコンプライアンスを促進できるようになります。

チームが AI の可能性を最大限に引き出すには、AI が使用されているシステムを分析し、その影響を評価し、ガバナンス プロセスを作成する必要があります。今日の透明性が高まり、急速に変化し、競争が激化する市場において、倫理的で責任ある AI を実装することは、良いことであるだけでなく、成功の前提条件でもあります。