生成AIは、自動車や航空宇宙のテストからマーケティング・メッセージやパーソナライズされたサービスに至るまで、今後あらゆる分野に影響を与える可能性があります。しかし、便利であるがゆえにリスクも存在します。

生成AIのリスクや懸念点は何がありますか?

生成AIのリスク(ディープフェイク、著作権の侵害、私文書や個人情報の漏洩、誤ったデータの公開など)を聞いたことがあるかもしれません。AIは間違えている情報であっても、あたかも本当にそうであるかのように情報として提供することがあります。またディープフェイク政治家や有名人話がこともな言葉をしゃべっている説得力ある動画を作成することも可能です。

ChatGPTやその他の生成AIなどのテクノロジーは、著作権法や一般データ保護規則(GDPR)に準拠していない公開データで学習されます。つまり、企業や組織で生成 AI を使用する場合は、その活用方法と「自分のものであるという所有権」の主張に注意するようお勧めします。

しかし、適切なモデル、ガイドライン、監視があれば、生成AIは、ヘルスケアやライフサイエンス、製造、銀行や金融、エネルギー、ITなど、さまざまな業界の仕事を変革する可能性を秘めています。

生成AIにガバナンスを取り入れる

生成AIは、もはや避けることができない世界的な潮流となっています。そこで、環境、社会、ガバナンス(ESG)への影響を考慮しながら、その力をいかにして有効に活用できるかを考えてみましょう。

企業や組織は、生成AIを急速に導入する前に、その評判、収益、潜在的な法的責任への影響を考慮しなければなりません。

そのためには、生成AIがコンプライアンスを維持しながら自動化戦略をサポートする方法に関するルールと原則を備えた、ガバナンス・リスク管理の戦略が必要です。

ガバナンスと生成AI

• 法律、プライバシー、知的財産権の保護
• AI を組織の倫理原則に合わせる
• AIの精度の検証
• 組織の品質基準と一貫性を維持
• プライバシー保護とデータの正確性を確保
• 持続可能性と環境管理の考慮

組織がガバナンスとデータ保護を念頭に置いて使用する限り、それはポジティブに作用します。また生成AIに関する法律やその整備は、単一の国だけでなく世界規模で急速に進められており、組織は各地域や影響範囲の規制環境を監視することが必要です。

生成AIをIA（インテリジェント オートメーション）に実装する

生成AIを自動化プログラムに実装する際は、考慮すべきことがありますが、戦略に含めるべきヒントを幾つか紹介します。

ガイドラインの確立: 個人、社会、プライバシー権への影響も考慮しながら、AIを利用する際の倫理的な境界線を定め、それをどこでどのように展開するかを決めます。

目標に合わせる: テクノロジーと組織の継続的な戦略の整合性をはかり、生成 AI が技術能力とビジネス要件にどのように適合するかを評価し、優先順位を付け、管理します。

活用対象の特定: インテリジェント オートメーションのワークフローの中で、生成AI利用対象となる作業や業務プロセスを特定し、それらがどのような効果をもたらしたかを検証します。

質の高い学習データの使用: AIに学習させるデータセットを慎重に管理し、どのようなデータを学習したとしても、組織が求める結果をきちんと出力できるようにします。出

レスポンス、コンテンツの検証: 誤ったデータや偏った見解を避けるため、出力を検証します。

従業員からの理解と協力: 従業員に包括的な変更管理戦略を示して、ベストプラクティスと目標を確立します。

ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL: Human In The Loop）の維持: ベストプラクティスを維持するために、センター・オブ・エクセレンス（CoE）など、自動化されたプロセスに人々を参加させます。

適応: 生成AIモデルに定期的にフィードバックとデータを提供して、変化する要件に適応し、出力品質を継続的に改善し、拡張性を高めることができます。

生成AIの将来は？

ある生成AIとの会話を通じて、生成AIとは何かを調べました。もちろん、他の方法でもその会話の真偽性や内容を検証しています。そして、ほぼすべての会話において、その生成AIは同じような回答を示しました。そのうちのひとつを次に示します。

... 生成AIには利点もありますが、倫理的な懸念、潜在的なバイアス、生成されたレスポンスやコンテンツについて慎重に検証と評価を行うことの必要性などの考慮事項もあります。生成AIを責任の元に開発し監視することは、生成AIの有効性を確保し、潜在的なリスクを軽減するために不可欠です。

本稿の最後になりますが、ある生成AIに要約をまとめてもらいましたので、その内容を添えておきます。

生成AIには幅広い用途があります。たとえば、画像の生成、新しい楽曲の作成、人が書き起こしたかのような文章の生成、既存コンテンツの拡張と変更、さらにはゲームやバーチャルリアリティ(VR)などの分野での学習を目的とした環境シミュレーションなどに使用できます。
注意すべき点は、生成AIは印象的な結果を生み出すせるが、それはまだ発展途上の分野であり、生成されたコンテンツが常に完璧であるとは限らないということです。それにもかかわらず、生成AIは進歩し続けており、さまざまな創造的および問題解決の領域で大きな可能性を示しています。