私たちの多くは、ブロック内の最新のAIツールと「会話」した経験があるだろう。AIと十分な時間を過ごしたことがある人なら、AIが優秀だが忘れっぽい友人のようなもので、素晴らしいアイデアを持っているが、2人で何を話したか忘れてしまうことがあることをすでに知っているだろう。あるいは、ランダムなチャットスレッドから怪しげなニュースレポートを共有し、誤った情報を広める、いつも電話をかけている同僚のようなものだ。
人工知能の課題について語るとき、それは氷山の一角にすぎない。 研究者 オレゴン州立大学とアドビの研究者は、AIシステムの社会的バイアスを減らすための新しいトレーニング技術を開発している。この技術が信頼できると証明されれば、AIが誰にとっても公平になる可能性がある。
しかし、先走りは禁物だ。これは、今日我々が直面している数多くのAIの課題に取り組むために必要な数ある解決策の中の1つに過ぎない。技術的な問題から倫理的な問題に至るまで、信頼できるAIへの道は複雑な問題で舗装されている。
これらのAIの課題を一緒に解き明かし、克服するために何が必要かを見ていこう。
10のAIの課題と解決策
AI技術の進歩に伴い、AIは様々な問題に直面しています。このリストでは、差し迫った10のAI課題を探り、責任ある効率的なAI導入のための実践的な解決策を概説する。
**1.アルゴリズムの偏り
アルゴリズム・バイアスとは、AIシステムが偏った出力を示す傾向のことで、多くの場合、学習データや設計の性質に起因する。これらのバイアスは多くのフォームで現れる可能性があり、多くの場合、既存の社会的バイアスを永続化し、増幅させる。
この例は、あるAIシステムで観察された。 学術研究 生成的AIアート生成アプリケーションMidjourneyを含む。この研究では、さまざまな職業に就く人々の画像を生成する際、AIが専門的な職種（アナリストなど）の年配の専門家を男性として不釣り合いに描写していることが明らかになり、出力にジェンダーバイアスがあることが浮き彫りになった。
解決策
- 多様で代表的なデータ： 性別、民族、年齢に関連するバイアスを避けるために、すべてのグループの多様性を真に反映するトレーニングデータセットを使用する。
- バイアスの検出と監視：* AIシステムにバイアスがないか定期的にチェックする。これは、自動化されたモニタリングとあなた自身の手動レビューの組み合わせで、何もすり抜けないようにする必要があります。
- アルゴリズム調整： バイアスと戦うためにAIアルゴリズムの調整に積極的な役割を果たす。これは、データの重みを調整したり、モデルに公平性の制約を追加したりすることを意味する。
- 倫理的なAIガイドライン: 公平性と偏りに取り組むガイドラインを採用・実施することで、倫理的なAIプラクティスの形に貢献し、これらの原則がAIプロジェクトの各フェーズに織り込まれていることを確認する。
2.AIの透明性の欠如が不信を招いている。
AIの透明性とは、AIシステムの設計、使用するデータ、意思決定プロセスなど、AIシステムがどのように動作するかをオープンにすることを意味する。 説明可能性は、技術スキルに関係なく、誰もがAIがどのような意思決定を行い、その理由を理解できるようにすることで、さらにステップを進める。これらのコンセプトは、偏見やプライバシーの問題、あるいは自律的な軍事利用のようなリスクなど、AIに対する不安に取り組むのに役立つ。
AIにおける説明可能性とは？
"AIにおける説明可能性 https://www.unite.ai/the-black-box-problem-in-llms-challenges-and-emerging-solutions/。 AIにおける説明可能性 /%href/_
金融、ヘルスケア、自動車など、AIが大きな影響を与える分野では、AIの意思決定を理解することが極めて重要である。というのも、AIはしばしば「ブラックボックス」として機能するため、その作成者でさえ、AIがどのように意思決定を行うかを特定するのに苦労することがあるからだ。
ソリューション
- **AIモデル、その開発プロセス、データ入力、意思決定プロセスに関する包括的な詳細を提供する。これにより、理解が深まり、信頼の基盤が設定される。
- 説明可能なAIモデルの導入：* 決定木やルールベースのシステムなど、より透明性を提供するモデルを活用することで、ユーザーが入力がどのように出力に変換されるかを正確に把握できるようにする。
- モデルの意思決定プロセスにおける様々な機能の寄与を分解するために、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）やSHAP（SHapley Additive exPlanations）のようなツールを適用する。
3.AIのスケーリングは見た目よりも難しい。
様々なビジネスユニットでAIの可能性を活用することを目指す組織にとって、AIテクノロジーのスケーリングは極めて重要である。しかし、AIインフラのスケーラビリティを実現するには複雑な問題がある。
アクセンチュアによると 75% ビジネスリーダーの75%は、AIの拡張方法を見つけられなければ、5年以内にビジネスから撤退すると感じている。
高い投資対効果が期待できるにもかかわらず、多くの企業はパイロット・プロジェクトから本格的な展開に移行することが難しいと感じている。
Zillowのホームフリッピングの大失敗は、AIのスケーラビリティの課題を端的に示している。彼らのAIは、利益を得るために住宅価格を予測することを目的としていたが、エラー率は最大で 6.9% 深刻な財務上の損失と3億400万ドルの在庫評価損につながった。
スケーラビリティの問題は、AIを効果的に活用するためのリソースを有するGoogleやAmazonのようなハイテク大手以外では最も顕著である。他のほとんどの企業、特にAIを模索し始めたばかりの非技術系企業にとって、障壁となるのはインフラ、計算能力、専門知識、戦略的導入の欠如である。
ソリューション
- インフラの強化：大規模なAIの導入に対応できる強固なデジタル・インフラを整備する。例えば、クラウドサービスやローカライズされたデータセンターは、レイテンシーを削減し、パフォーマンスを向上させる。
- 分野横断チーム: 技術部門とビジネス部門が協力してAIソリューションを既存のビジネスモデルにシームレスに統合する協業環境を育成する。
- AI開発ツールの自動化：機械学習コードの開発を自動化するためにTurinTechのevoMLのようなプラットフォームを活用し、より迅速なモデル作成と展開を可能にする。
- 継続的な学習と適応： 実世界のデータや変化する市場条件に適応するため、AIモデルを継続的に学習・更新する仕組みを導入し、長期的な妥当性と効率性を確保する。
- 人材育成への投資： 新興AI技術に焦点を当てたトレーニングや雇用慣行を通じて社内のAI専門知識を構築し、社外のAI人材への過度な依存を減らす。
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4.ディープフェイクとジェネレーティブAI詐欺。
世界のジェネレーティブAI市場の現状_経由 マーケットリサーチ.biz ジェネレーティブAIとディープフェイク技術は、特に金融サービス分野における詐欺の状況を一変させつつある。これらの技術により、説得力のある偽物をより簡単かつ安価に作成できるようになる。
例として、2024年1月、CFOになりすましたディープフェイクが、従業員に次のような振り込みを指示した。 2500万ドル このような技術が持つ深刻な意味を示している。
このような傾向の高まりは、個人だけでなく機械ベースのセキュリティ・システムも欺く巧妙さを増す詐欺に対抗するため、データ管理や詐欺検知システムの適応に苦慮する銀行が直面する課題を浮き彫りにしている。
このような詐欺の可能性は急速に拡大しており、ジェネレイティブAIが米国における関連する金融損失を最大に押し上げる可能性を示唆するプロジェクトもある。 400億ドル 2023年の123億ドルから大きく飛躍した。
ソリューション
- 高度な検知技術：銀行はディープフェイクやジェネレーティブAIの異常をより効果的に検知できる新しい技術に投資する必要がある。
- 人間の監視：* 熟練した人間の分析とAIの対応を統合することで、検知率を高め、AI主導の不正識別を検証・理解するのに役立ちます。
- 共同での不正防止努力：* 業界内および業界横断的なパートナーシップの確立は、不正を特定し防止するためのより強固な仕組みの開発に役立つ。
5.相互運用性と人間とAIの相互作用の課題 **5。
異なる組織や国が一緒にAIを使用する場合、AIがみんなのルールに従って倫理的に行動することを保証しなければならない。これは倫理的相互運用性と呼ばれ、防衛やセキュリティのような分野では特に重要である。
現在、政府や組織は独自のルールや倫理観を持っている。例えば、マイクロソフトの「人間とAIの相互作用のためのガイドライン」をご覧ください：
マイクロソフトによる人間とAIの対話のためのガイドライン _マイクロソフト 開発時 AI機械学習 AIモデルの学習データセット、検証データセット、テストデータセットを正しく区別することは難しい。AIモデルの学習データセットはモデルを教え、検証データセットはそれを調整し、テストデータセットはその性能を評価する。
これらのデータセットの分割を誤って管理すると、アンダーフィッティングによって十分な性能を発揮できないモデルや、オーバーフィッティングによって、トレーニングデータでは性能が良すぎるが、新しい未知のデータでは性能が劣るモデルになってしまう可能性がある。
このミステップは、標準化されたデータに対する適応性と精度が鍵である実世界のAIアプリケーションにおいて、モデルが効果的に機能する能力を著しく阻害する可能性がある。
解決策
- 構造化されたデータの設定:データをトレーニング、検証、テストセットに分割する体系的なアプローチを採用する。
- クロスバリデーション手法：* 特にデータがリミットされたシナリオでは、クロスバリデーション手法を活用する。K-foldクロスバリデーションのようなテクニックは、トレーニングの使用量を最大化し、未知のデータに対するモデルの性能のよりロバストな推定を提供するのに役立ちます。
- データのランダム化:データの順序によって /AI バイアスが導入されるのを防ぐために、データの分割がランダムであることを確認する。これは、データセット全体を代表する訓練セットと検証セットを作成するのに役立ちます。
8.自動化された意思決定のリスクと懸念事項。
AIが意思決定を行う場合、特にヘルスケアや銀行のような重要な分野では、物事が厄介になる可能性がある。大きな問題のひとつは、AIシステムがどのように判断を下すのか、私たちは常に見ることができないということだ。
これは、誰も説明できない不公平な決定につながる可能性がある。さらに、これらのシステムはハッカーのターゲットとなり、侵入されれば多くの重要なデータを盗まれる可能性がある。
解決策
- 強固なセキュリティ・プロトコルを開発する： AIシステムがハッカーに対して厳重にロックダウンされていることを確認する。セキュリティは常に更新し、新たな抜け穴があればそれを塞ぐ。
- 透明性を高める： AIがその選択をわかりやすく説明できるような技術を利用する。意思決定がどのように行われるかを誰もが理解すれば、AIをより信頼するようになる。
- 個人情報の保護： AIが扱うすべての個人データをセキュリティで保護する。GDPRのような法律に従い、誰のプライバシーも損なわれないようにする。
- 技術、法律、倫理などあらゆるフィールドの専門家に協力してもらう。彼らはAIの意思決定が公正かつ安全であることを確認するのを助けることができる。
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