企業には AI の使用に関する倫理ガイドラインがありますか?調査によると専門家の56%が確信を持っていない
デロイトの第 2 版テクノロジー信頼倫理レポートの調査回答者によると、生成 AI などのコグニティブ テクノロジーは、社会的利益と深刻な倫理的リスクの両方をもたらす可能性が最も高いとのことです。
AI は 1950 年代から存在していましたが、ここ 1 年で驚異的な成長を遂げました。テクノロジー大手は自社の製品やサービスに AI を導入しており、個人も生活を少し楽にするために AI を利用しています。
デロイトは、テクノロジー信頼倫理の実践に基づいて、「テクノロジーにおける倫理と信頼の現状」レポートの第 2 版で企業と専門家を調査しました。レポートによると、企業の 74% がすでに生成 AI のテストを開始しており、65% が社内で使用し始めています。 AI の新機能に対する意識が高まるにつれ、組織がこのテクノロジーをどのように倫理的に使用できるかという差し迫った問題が生じています。
デロイトは、生成 AI を含む新興テクノロジーの倫理的使用に関する懸念を業界リーダーがどのように考慮しているかについて情報を収集するために、さまざまな業界の 26 人の専門家にインタビューしました。
その後、同社は仮説を検証し、さらなる洞察を得るために 1,700 人を超える企業および技術専門家に 64 の質問からなるアンケートを実施しました。
デロイト コンサルティング LLP のマネージング ディレクターであり、デロイトのテクノロジー信頼倫理実践のリーダーであるビーナ・アマナス氏によるこのレポートでは、新興テクノロジーを以下のように言及しています: 認知テクノロジー (汎用および生成 AI およびチャットボットを含む)、デジタル リアリティ、アンビエント エクスペリエンス、自動運転車、量子コンピューティング、分散台帳技術、ロボティクス。
調査によると、ビジネスリーダーや新興テクノロジーの開発者からなる調査回答者の39％が、コグニティブテクノロジーが社会に利益をもたらす可能性が最も高いと考えているのに対し、デジタルリアリティでは12％、アンビエントエクスペリエンスでは12％だった。
しかし、調査回答者の 57% は、コグニティブ テクノロジーが深刻な倫理的リスクを引き起こす可能性が最も高いと考えていました。
最も懸念される統計は、回答者の半数以上 (56%) が「自分の会社には生成 AI の使用を指導する倫理原則がないか、持っているかどうか確信が持てない」と回答したことです。
新興テクノロジーの倫理と信頼に関するデロイトの2022年の報告書と比較すると、今年の報告書では「組織が、この再び新しいテクノロジーの大規模な導入によって引き起こされる新たな倫理的問題に直面している」ことが明らかになった。
これらの問題は、企業や組織がこれらのテクノロジーをどのように使用するかに関する懸念に関連しています。
AI には多くのメリットがあるにも関わらず、回答者の 22% はデータのプライバシーを懸念しており、14% は AI が出力を生成するためにデータを使用してどのようにトレーニングされるかについての透明性を挙げました。
データポイズニング、知的財産および著作権は、それぞれ調査回答者の 12% を占める懸念事項でした。データポイズニングは、悪意のある者によるデータトレーニングセットの「汚染」であり、AI によって生成される不正確な結果につながる可能性があります。
デロイトの報告書では、倫理違反が真剣に受け止められなかった場合に生じる可能性があると調査回答者が考えている損害の種類についても詳しく述べています。
回答者の38%が風評被害を最大の懸念材料とし、次いで誤診やデータプライバシー侵害などの人的被害(27%)、著作権侵害などの法的罰則(17%)、金銭的損害(9%)、従業員への被害が続いた。不満（9％）。
これらの損害は、プライバシー侵害、著作権侵害、および AI の非倫理的な使用に関連するその他の問題を理由にすでに起こされているいくつかの訴訟からも明らかです。
では、企業はどのようにして AI を安全に使用できるのでしょうか? Deloitte は、企業を支援するための複数段階のアプローチを列挙しています。
- 探索: 企業は、プロダクト オーナー、ビジネス リーダー、AI/ML 実践者にワークショップを通じて生成 AI を探索させ、ビジネスにどのように価値を生み出すことができるかを確認させることから始めます。これにより、企業は AI をビジネスに組み込むコストとメリットを認識できるようになります。
- 基礎: 企業は、生成 AI をビジネスに導入するために AI プラットフォームを購入または構築できます。調査回答者のうち、調査回答者の企業の 30% が主要な AI プラットフォームで既存の機能を使用することを選択しました。回答者の 8% は独自の社内 AI プラットフォームを作成しましたが、5% は生成 AI を使用しないと決めました。
- ガバナンス: AI 使用のための標準とプロトコルを作成すると、AI による潜在的な有害な影響を最小限に抑えることができるため、企業はどのような種類の倫理原則を遵守する予定かを決定する必要があります。
- トレーニングと教育: 企業は、AI 使用の倫理原則を概説するトレーニングを義務付けることができます。さらに、さまざまな LLM の使用について従業員を教育する技術トレーニングは、企業に AI の倫理的な使用についてのさらなるガイダンスを提供する可能性があります。
- パイロット: エンジニアとプロダクト リーダーは、さまざまなユースケースで実験を実行して概念実証とパイロット プログラムをテストし、リスクが高すぎる側面を排除できます。
- 実装: 企業は、新しく強化された製品を市場に導入するための計画を作成し、製品の実装と所有権に対する責任を割り当てる必要があります。また、企業は、発生する可能性のある問題に対処できるよう、専門家チームを用意する必要があります。このステップでは透明性も重要です。企業は、ユーザーデータがどのようにモデルに入力されるか、モデルがどのように出力に到達するか、モデルが幻覚を起こす可能性がどの程度であるかを説明する必要があるからです。
- 監査: あるインタビュー対象者によると、企業は AI 使用のリスクに応じてポリシーを変更する必要があるとのことです。すべての組織が同じユースケースに AI を組み込むわけではないため、これは企業ごとに異なる可能性があります。
生成 AI が人間の労働者に及ぼす影響を考慮すると、透明性やデータ プライバシーなどの問題が離職よりも上位にランクされました。それにもかかわらず、報告書は「組織内の従業員が AI によって職を追われ、再訓練され、スキルが向上したと 49% が回答した」とも述べています。さらに、デロイトによると、11% が解雇され、13% が再訓練やスキルアップも受けずに別の役割に配置され、27% は組織内で AI による雇用の置き換えを経験しませんでした。
「企業が協力してリスクを特定し、事前にガバナンスを確立するのが早ければ早いほど、ステークホルダーの価値を生み出し、ブランドを高め、新しい市場を創造し、より公平な世界の構築に貢献する能力が向上する可能性があります」とアマナス氏は述べた。