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AIは人間的に適用されるとき、創造的で倫理的であり得る。

人工知能は倫理的に考え、創造的になるように訓練されることができ、詩や音楽を作曲することさえできますが、人間は直感や道徳を必要とする方程式から完全に排除することはできません。

人工知能（AI）は、詐欺検出や一般的に人間に固有と見なされる創造的な領域への利用が拡大する中で、採用が増加しています。しかし、人間は直感や道徳を必要とする分野で依然として役割を果たしています。

クリエイティブAIは矛盾語のように思えるかもしれませんが、Appierの幹部によると、AI駆動のプロセスはすでに創造性が求められる活動で機能しています。台湾に本拠を置くこのSaaSベンダーは、デジタルマーケターやブランド向けに製品を構築するためにAIを活用し、1日に約300億の予測を処理しています。これらのツールは、企業がより豊かなユーザー体験を提供し、長期的な価値を持つ顧客を特定するのに役立つとされています。

AIは現在、与えられたパラメータに基づいてマーケティングスローガン、画像、音楽を生成するなどの創造的プロセスをサポートするために使用されていると、AppierのチーフAI科学者であるサン・ミンがZDNetとのインタビューで述べました。

彼は、マーケターがキャンペーンを作成するために、使用するスローガンの決定、ブランドや製品を表現する画像や動画、使用する色やバックグラウンドミュージックを含む全体のテーマを決定するなど、いくつかのタスクを通じて作業する必要があると説明しました。

ここで、AIは繰り返しのステップの必要性を減らすために使用できるとサンは述べました。

現在のほとんどのキャンペーンがデジタルプラットフォームで構成されていることに言及し、彼はマーケターがキャンペーン全体で同じ動画やスローガンを採用するのではなく、異なる音楽や動画を試すだろうと述べました。

AIは、特定のパラメータに基づいてコンテンツの一部に取り組み、単一のキャンペーンアイデアに基づいて、テキスト、音楽、ビデオの異なるコンテンツの複数の組み合わせを自動的に生成することができます。

これらは自動的に展開され、オーディエンスセグメント全体でテストされ、最も好意的なフィードバックを得たものを特定することができました。マーケティング担当者がする必要があったのは、最も人気のあるコンテンツの上位5つを選び出し、それらにリソースを集中させてキャンペーンをさらに構築することでした。

サン氏は、多くの反復的な作業を削減できるため、人間がプロセスの中でより創造的になることができると述べました。しかし、人間は依然としてAIアルゴリズムに必要なパラメータを提供し、最終的にはAIシステムによって生成された100の中から最良の5つを選択する必要があると彼は言いました。

「AIは創造的になり得るが、直感は依然として人間の要素である」と彼は付け加えた。

リンSD、アピアの主任機械学習科学者は同意しました。彼は、AIと機械学習が大規模なデータセットを分析し、アイデアを統合して「創造的」なものを生み出す独自の方法を見つけることができると指摘しました。

リンは、ビッグデータを利用して興味深い新しいアイデアを生み出す一つの方法を提供したが、最終的には人間がこれらのアイデアが実際に興味深いのか、あるいは創造的価値の少ないものの寄せ集めに過ぎないのかを判断しなければならないと述べた。

犯罪におけるAI使用の倫理的問題

人間も、法執行などのAIの議論において倫理が中心である場合、その方程式から除外されることはできません。

決定を下す際に、人間はその背後にある倫理を考慮するだろうと、フィリピンのコングロマリットであるアボイティズグループのシンガポール拠点のデータサイエンスとAI部門であるアボイティズデータイノベーション（ADI）のマネージングディレクター、デビッド・ハードゥーンは述べました。彼はまた、ユニオンバンクフィリピンのチーフデータおよびAIオフィサーでもあります。

「AIは私たちが決定を下すのを助けることができますか？はい。決定の道徳性を決定することができますか？絶対にできません。この区別は重要です」と、シンガポール金融管理局の元最高データ責任者およびデータ分析責任者であるハードゥーンは述べました。

特に法執行などの分野でAIを慎重に適用すべき理由についてコメントし、技術が堅牢な方法で展開できることを確保する必要性を強調しました。現在はそのような状況ではないと彼は述べ、顔認識におけるAIの使用を指摘しました。

顔認識ソフトウェアは、その不正確さ、特に肌の色が暗い人々の識別において批判を受けています。2017年のMITの研究では、肌の色が暗い女性が肌の色が明るい男性よりも32倍も誤分類される可能性が高いことがわかり、顔認識システムの精度を向上させるために、より表現型的に多様なデータセットが必要であることが指摘されました。

IBM、Microsoft、Amazonなどのベンダーは、人権問題や人種差別を理由に、警察や法執行機関への顔認識技術の販売を禁止しています。ほとんどの企業は、政府に対して顔認識ツールの倫理的な使用を管理し、確保するためのより強力な規制を設けるよう求めています。

ハルドゥーンは、規制の必要性とそれらをバランスさせることが、業界での革新が引き続き繁栄できるようにするために重要であることを強調しました。

「意思決定にAIを活用できないというわけではなく、適用できないというわけでもありません」と彼はZDNetに語った。彼はAIを適用する際の三つの重要な要素、すなわちデータ、AIアルゴリズム、そして運用化の重要性を指摘した。

データに関して、たとえば、プロセスはデータガバナンス、リスク管理、品質管理などの重要な分野に関して整備されている必要があると彼は指摘しました。同時に、AIアルゴリズムは堅牢でリスク耐性があり、AIシステムとモデルは、顔認識の使用における少数派グループなど、展開されたすべての分野で完全に機能している必要があります。

これらの重要な課題のいくつかに対処することは、人間の要素を完全に排除することができないことを意味すると彼は述べました。例えば、人間の法執行官は、AIシステムによって特定された人物が正確であるかどうかについて最終的な決定を下さなければならないでしょう。

「AIが私たちを助けられないのではなく、私たちがそれを外注できないのです」とハードゥーンは言った。

ただし、結果を定量化できる他の分野、例えば炭素排出量や廃棄物を削減する方法の特定や効率の改善などでは、AIをより広く適用できる可能性があります。

メタバースが新しいエコシステムの必要性を促進する

メタバースの未来を推進する役割は、多くの市場機会も提供します。

サンは、AIがアバターや風景を含むメタバースのさまざまなデジタルコンテンツを作成する上で不可欠であると述べました。

AIが創造性を示すデジタル資産を生成していることに言及し、彼は「メタバースには今、完全に空いているスペースがあり、人々は現実の[物理的な]世界とは異なる何かを求めています。AIはこの機会を活用し、人間と協力してそのニーズを満たすことができます。」と付け加えました。

彼は、AIやスマートフォンなどの技術の出現が、かつてバーチャルワールドプラットフォームであるセカンドライフが失敗した場所でメタバースが繁栄するのを助けると信じていました。

「以前のセカンドライフでは、3Dでオブジェクトを再構築する能力がなく、スマートフォンもそれほど普及していませんでした。今では、十分な画像を撮影すれば、電話でも建物や町を再構築できるようになりました」と彼は言いました。

サンは、AIがメタバースをより効率的に構築する方法を提供し、ブロックチェーンなどの他の技術がユーザーにデジタル資産を一つのメタバースから別のメタバースに持ち込むことを可能にすると付け加えました。

ハードゥーンは、メタバースにもルールとガバナンスが必要であると述べました。

人間はメタバース内で相互作用する必要があり、これには匿名性によるリスクが伴うと彼は述べました。ここで、責任、透明性、そしてガバナンスが不可欠になるでしょう。

メタバースに移行する際には、法律や執行などの物理的側面を確立する必要があります。これにより、例えば誰かがメタバースであなたの土地を盗んだ場合に対処する手段が提供されると彼は指摘しました。

「この移行で重要だと思うのは調和を見つけることです」とハードゥーンは述べ、メタバースの出現が重要な機会を提供していると付け加えました。「それは私たちに想像力を視覚化する能力を与えてくれます。私たちはそれに伴うリスクを軽減する必要があります。」

最終的に、AIの使用は、適切なデータ、ガバナンス、原則、透明性などの基本的な衛生を伴うべきだと彼は述べました。「結局のところ、それは個人、組織、社会にとって重要なことの適用です。」

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