将来、人工知能は人間の意思決定に取って代わることができるでしょうか?

ほとんどの CIO は、AI に意思決定を任せることに消極的です。しかし、それは彼らがより優れた、より偏りのない製品を作るのに役立ちます。

人工知能（AI）が自分たちの仕事を奪ってしまうのではないかと人々は長い間疑問に思ってきました。しかし、現時点では、ビジネス取引には依然として人間的要素が必要です。

数年前、あるヨーロッパの金融会社が自社のデータセンター内の災害復旧およびフェイルオーバー技術を更新していました。目標は、システム内の多数のアラートを自動化し、システムに障害が発生する前に IT 部門が早期に警告を受け取れるようにすることです。

このテクノロジーは非常にうまく機能するため、CIO は選択を迫られます。フェイルオーバーを完全に自動化し、必要に応じて、システムのフェイルオーバー機能を引き継ぐために自動化が必要かどうかを判断するのか、それとも、フェイルオーバーの「ラスト マイル」をそのままにしておくのか。つまり、ミッション クリティカルなシステムに障害が発生するという警告が出されたら、フェイルオーバーとリカバリを自分で開始する決定を下す必要があるのか​​、という選択です。誰がボタンを押すのですか?

「私はボタンを押す人間になりたいのです」と彼は言う。「AIエンジンに、避けられたはずのフェイルオーバーの決定をさせて、それを顧客や取締役会に説明しなければならないのは気が進みません。」

AIリスク管理が諸刃の剣である理由

CIO の決定は珍しいことではありません。ほとんどの CIO は、自動データ複製およびリカバリ ソフトウェアの利点を理解していますが、大規模な災害復旧やフェイルオーバーの決定を自動化ソフトウェアに任せることに不安を感じています。

同時に、CIO やビジネス リーダーは、AI がモノのインターネット (IoT) やその他の形式のビッグ データを通じて意思決定を促進する、有用かつ変革的なテクノロジになることを認識しています。

次の実際の例を考えてみましょう。

物流業者は、トラックの1台に積載されているコンテナの環境が基準を満たしていないとの警告を受けました。つまり、近くに市場が見つからない限り、そのコンテナで運ばれた農産物はすべて腐ってしまう危険があるということです。 AI が介入し、スカウトがルートを変更するための近くの市場をいくつか提案します。最終決定は専門家が行いますが、AI 意思決定エンジンにより貴重な時間を節約できます。

製造 4.0 の原則を実装している工場では、組立ラインの機器に、ラインを停止させる可能性のある差し迫った障害のリスクを示すセンサーが設置されています。ダウンタイムのリスクを回避するために、メーカーは技術者を生産​​ラインに派遣し、技術者が AI を使用して診断と修理を支援します。

建設会社はプロジェクトのために特別なクレーンを調達する必要があり、AI を使用して将来の悪天候のリスクとそのリスクまたは価格上昇を評価し、発注する適切な時期を決定します。

これらすべての例からわかることは、AI は重要な時間を節約する便利なツールではあるが、最終的には人間が最終決定を下したいと考えているということです。

人工知能は人間の意思決定に取って代わることができるでしょうか?

「今のところ、計画・実行・確認・改善のサイクルから人間を完全に排除することは考えられません」と、リスク管理会社ウォルターズ・クルーワーは製造業とリスクに関する議論の中で述べた。「たとえ認知コンピューティングが完全に発達したとしても、機械が完全に取って代わるというシナリオは、ほとんどの人にとって恐ろしい見通しとなるでしょう。」

機械による自動化と AI が意思決定と人間の専門知識の砦を完全に置き換えることができるようになるでしょうか?

人間、機械、そしてAI

「AIの能力は私たちを複製するのではなく、私たちを補完するだろう」とSAS UKおよびアイルランドのデータサイエンス責任者、イアン・ブラウン博士は語った。

リスク管理の観点から見ると、AI は人間の協力者が新しい方法でリスクを管理するのに役立ちます。 AIは大量の情報を素早く吸収し、消化することができます。 1,000 マイル離れた道路の閉鎖や天候の問題を物流ディスパッチャーに通知できます。これにより、配送担当者は出荷遅延のリスクを管理できるようになります。

同時に、人間は AI の誤った判断のリスクを管理するためのチェックポイントとして機能します。 「銀行は長い間、消費者にアドバイスを提供する際に個々の従業員が偏りを見せるのではないかと懸念してきた」と、著者らは最近のマッキンゼーのリスク管理論文に記している。「しかし、従業員がAIの推奨に基づいてアドバイスを提供する場合、リスクは個々の推奨が偏っていることではなく、AIの推奨が偏っている場合、金融機関が実際にその偏りを意思決定プロセスに体系化してしまうことである。」

AI を導入する企業にとって最も重要なことは、リスク管理と優れた意思決定を可能にするために、機械駆動型 AI と人間の間に適切なインターフェースを見つけることが不可欠であるということです。

これは、企業が取り組むあらゆる AI プロジェクトの目標となるはずです。