世界は、生成AIを含む指数関数的テクノロジーの未知の領域に対して、どのようにガバナンスを行っているのか？
生成AIの開発と展開をめぐる組織レジリエンスの構築は不可欠です。
生成AI指標をパフォーマンス測定に組み込むことから、組織の最上層部における生成AIへの理解の促進まで、組織のAIレジリエンスを構築するための8つの方法をご紹介します。
過去数年間、私たちは人工知能（AI）、暗号資産、ブロックチェーン、合成生物学、ナノテクノロジーなどの指数関数的テクノロジーが、あらゆる生活の場に着実に浸透していくのを目の当たりにしており、今後さらに多くのものが登場することに備えています。
2022年末に、ChatGPTやその他の生成AI（GenAI）が世界に登場したことが、この現象を浮き彫りにしました。
テクノロジートレンドとメガトレンドのガバナンス、リスク、倫理、影響に焦点を当てた非テクノロジストとして、私が最近提唱した「指数関数的テクノロジーの統治不可能性」について、私は次のように問いかけます：世界は指数関数的テクノロジーの未知の領域に対して、どのようにガバナンスを行うのか？企業、政府、NGO、コミュニティは、統治不可能に思えるものがもたらすリスクをどのように管理しつつ、同時に創造性の余地を残すことができるのか？
本稿では、組織レジリエンスに関する私のモデルを、『Gloom to Boom: How Leaders Transform Risk into Resilience and Value』から適用しており、これは私が頻繁に適用してきたもので、生成AIという現象に適用しています。
組織レジリエンスの概念を生成AIに当てはめるならば、次のように定義できるかもしれません：生成AIレジリエンスとは、組織がAIおよび生成AIのツールと手法を用いて、製品やサービスの両面において、AIによって強化された意図したビジネス成果を理解し、持続的に維持、構築、提供する能力であり、かつ、リスク、マイナス面、有害なAIおよび生成AIが組み込まれた事象（生成AIツールを用いて、より効果的かつ強力なサイバー攻撃を作成・展開するための利用や悪用など）を意図的に回避する能力です。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのか？
AI卓越性センターは、業界横断でリーダーを結び付け、人工知能の急速な進化と、経済や社会に対するその影響を理解することを支援しています。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づく対話を支援しています。
信頼できる場とコラボレーション型の取り組みを通じて、センターは、パートナーが共通理解を構築し、AIのイノベーションと利用における責任ある取り組みに向けて協働することを可能にします。
生成AIのための組織レジリエンスの構築
サイバーセキュリティと同様に、生成AIの開発と展開をめぐる組織レジリエンスの構築は不可欠です。サイバーセキュリティの場合は主にリスク管理と責任の回避を論じていますが、生成AIの場合は、機会とリスクの両方を伴う、より複雑で多面的な現象について論じています。
生成AIの組織レジリエンスに向けた8つのステップ
1. 「Lean-in」生成AIのガバナンスとリーダーシップ
トーンは常にトップから示されますが、最良のトーンは、感情的知性を備え、関連する指数関数的テクノロジーや生成AIを含む市場の約束とリスクについて継続的に学び続けるトップから示されます。リーダーは、生成AIが自社の事業や戦略にどのように影響するか、そして能力、生産性、人材、労働力、製品、サービス、さらにはビジネスモデルそのものをどのように高めうるかを理解するために、積極的に関与しなければなりません。
2. AIおよびテクノロジー倫理に関する意図的な文化を醸成する
すべての組織は、生成AIの購入、利用、開発、展開を含め、自社のテクノロジーによる影響がもたらす倫理的・文化的な意味合いを、意識的かつ積極的に検討し、特定し、統合しなければなりません。経営トップから組織全体にわたり、業績管理の指標およびインセンティブ制度を通じて、（CEO、倫理、コンプライアンス、人材、リスクの各責任者をはじめとする）複数の重要な内部関係者が、テクノロジーに関する測定可能な倫理文化の設計を主導しなければなりません。
3. 生成AIのステークホルダーを理解する
組織内で生成AIを展開する際に伴う課題、リスク、機会を理解するうえでもう一つの重要な要素は、ステークホルダーを特定し、自身や他者のデータの利用、そしてアルゴリズム、製品、サービスにおける自社によるそのデータの利用に関して、彼らの立場、期待、懸念、譲れない一線、そして最も深い願望を理解することです。組織の評判に関するリスクと機会は、まさにこの力学に大きく依存しているといえるでしょう。
4. AIに精通したリスクインテリジェンスを確保する
中小企業、中堅企業、大企業を問わず、すべての組織は、自社に合わせてカスタマイズされ、変化する環境に対応し、機敏かつ賢明な方法で適応できる、何らかの体系的なリスク管理を備えていなければなりません。これは、事業に関連するテクノロジーの発展の微妙な違いを把握し、自社に関連する最も発生の可能性が高く影響の大きい本質的な課題、リスク、機会を特定し、三角測量できる、構造化された全社的リスク管理の仕組みを持つことを意味します。
5. 生成AIをESGT／事業戦略に統合する
組織の戦略策定および実行において、関連するESGとテクノロジーの全領域（私が言うところのESGT）をまだ網羅していない場合は、それを改める時です。組織にとって最も関連性が高く重要なESGTの課題、リスク、機会を事業戦略に統合することは、もはや選択肢ではなく、極めて重要な取り組みとなっています。業種や事業の範囲によっては、生成AIや、サイバーやデータのプライバシーおよび収集といった他の関連するテクノロジーの課題も、戦略全体のブレインストーミングの一部とする必要があります。
6. 生成AI指標をパフォーマンス管理に組み込む
世界経済フォーラムは最近、デジタル信頼の測定に関する重要な貢献を発表しました。その対象は生成AIを含む組織です。企業は、適切なガードレールと方針が整備されるよう、関連するデジタル信頼の指標を策定・導入しなければなりません。これらの指標は、CEOから新たに入社した社員に至るまで、組織全体と個人の両方のパフォーマンスを対象とすべきです。
7. テクノロジー関連の危機への備えを展開する
レジリエンスの高い組織は、一連の方針、実践、チームを備え、それらが最も発生しやすい、あるいは影響の大きいデジタルリスクで危機へと発展しうるシナリオを継続的に監視・想定し、リハーサルを行っています。そのシナリオには、指数関数的テクノロジーの負の側面と、それが重要なステークホルダーに与える影響を考慮することも含まれます。例えば、Googleは、安全でないAIの負の側面を理解するために「レッドチーム」アプローチを導入しています。同社はこれを「Google's Secure AI Framework」と呼んでおり、強固なセキュリティ基盤の拡張からエコシステム全体での統制の調和まで、6つの実践で構成されています。
8. 生成AIのための継続的改善とイノベーションの気風を活用する
生成AIに対するレジリエンスの高い組織を構築する最後の要素は、これまでのすべてのステップを通じて、教訓、根本原因分析、データ共有のためのフィードバックループが確実に機能していることです。これは、企業の方針、マネジメント、パフォーマンスの継続的改善に加え、改良された新たな製品やサービスを生み出すイノベーションの気風につながります。
指数関数的テクノロジーが日常生活に浸透するにつれ、私たちは、その統治、リスク、倫理、影響に関する課題に対して、迅速かつ思慮深く行動する必要があります。これらの概念を組織レジリエンスの8つのステップに意識的かつ誠実に組み込むことは、そのための有用なロードマップとなります。
