AI技術の急速な進化は、産業を変革し、意味のある経済的変化をもたらす可能性を秘めている。
その恩恵を十分に実現するためには、この技術の規制に向けた取り組みを世界的に協調させる必要がある。
技術の進歩は地球規模の課題に立ち向かうううえで鍵となるが、そのためにはイノベーションと安全策の両方が必要である。成果重視の政策アプローチは、その両方を可能にする最大の可能性を持っている。
過去1年間で、人工知能（AI）は多くの企業の将来の成長に不可欠な要素として認識されるようになった。AIは産業全体を変革し、社会的・経済的に意味のある技術的変化をもたらす可能性を持っている。数十年前からAIの価値を認識していた企業もあるが、現在では、新たな生成AIツールを活用して事業を拡大しようとする企業が増えている。
AIの活用事例は、顧客サービスに関する質問への回答にとどまらず、例えば、放射線科医によるがんの発見の支援、企業や消費者が温室効果ガス排出を削減する方法の特定、中小企業への顧客インサイトの提供による、より効果的な製品づくりの支援など、その範囲を広げつつある。これらの新たな技術が進化するにつれ、利用者の安全を守る一方で、ビジネスと経済の前進を後押しする革新を支える安全策を導入することが重要となる。
変化の時期には、機会と課題の両方がもたらされうる。Visaは、不正を検知し決済を保護するためにAIを活用した最初のネットワークとして、1993年以来、これらの技術の価値と影響を実感してきた。取引の流れを分析し、不審な行動にフラグを立てる能力を備えたAIは、決済における異常なパターンの特定と不正防止のための強力なツールである。その効果は非常に大きく、当社のAIおよび予測型機械学習機能は、2022年だけで推定 270億ドルの不正関連損失の防止に寄与した。
もちろん、不正行為者も新たな技術を自らに有利になるよう利用することに long けている。彼らは、大規模言語モデル（LLM）やその他の種類の生成AIを活用して、フィッシングメールの作成を始めており、そのメールは見分けることがますます難しくなっている。また、音声クローニングツールやディープフェイクを用いて銀行口座へのアクセスを得て、不正行為を働いている。銀行や決済ネットワークは、常に一歩先を行くために継続的な技術革新を進める必要がある。
AI規制の整合性の実現
すでに、いくつかの国の政策立案者は独自のAIガバナンスの枠組みの策定に着手している。例えば米国では、国立標準技術研究所（NIST）が2023年1月にAIリスク管理フレームワークを公表し、ホワイトハウスは、AIの安全で確実かつ信頼できる開発と利用に関する大統領令を発出した。EUはAI法の最終化を進めており、またAI協定を導入した。これはAI法の施行を見据えた、業界による自主的な取り組みである。シンガポール政府はAIガバナンスの強化に取り組んでおり、最近はAI Verifyという名称のテストツールキットを発表した。
これらの政策立案者やその他の関係者は、安全性やセキュリティといった同じ主要な政策の推進要因に注目している一方で、各国政府はこれまで、互いにある程度独立して枠組みを策定してきた。相互に強く結び付いた現代の世界では、規制の取り組みが統一されていないと、重複または相反する要件が生じ、その結果、企業と消費者にとって最適とはいえない成果につながりかねない。
例えば、データローカライゼーション要件は、AIシステムの正確性と性能を損なう可能性がある。前述の不正検知ツールは、自由に流通するグローバルデータに依存している。国境を越えて安全で信頼できるデータフローを可能にする一貫した仕組みがなければ、世界中の消費者や加盟店を保護するための情報共有や最先端技術の導入は困難になる。このように、消費者データの保護を目的としたデータローカライゼーションの取り組みであっても、最終的には、生産性、相互接続性、技術進歩および成長の低下という代償を、消費者、企業、政府が負担する結果を招きかねない。
生成AIツールを用いる不正行為者に先んじ、AIの恩恵を引き続き追求するためには、その多くがまだ明らかになっていないものの、民間セクターは革新を続ける必要がある。金融サービス業界では、銀行とフィンテック企業が提携し、AIの恩恵を引き出して業務プロセスを効率化し、エンドユーザーに優れた価値を提供している。金融サービス以外でも、AIは気候変動の影響など、他の地球規模の課題に対処する新たな能力を引き出すことができる。エネルギー供給、農業、気象・災害予測などの分野で、新たなAI応用が急速に生まれている。
我々はこれらの機会に期待している。しかし、国境を越えて相反するまたは一貫性のない義務を生じさせる規制の断片化は、我々全員が依存することになるイノベーションを阻害する恐れがある。これに対処するため、一部の国際的なフォーラムや組織が、これらの課題の検討を始めている。例えば、G7広島プロセス、英国AI安全サミット、およびWEF AIガバナンスサミットは、ガバナンスの枠組みが国境を越えて整合するよう、AIに関する対話を進める機会を提供している。
成果とプロセスの比較
AIの活用事例が急速に広がる中、消費者と企業、そして実のところ我々全員が、それらから最大限の恩恵を得られるようにするにはどうすればよいのか。その答えは、特定の活用事例に焦点を当て、成果を重視したAI標準、リスク管理の枠組み、そしてリスクに基づく政策にある。指針となる原則として、良好な成果こそがAI政策アプローチの基準であるべきであり、規定的でプロセス重視の枠組みよりも、イノベーションと機動的な開発を可能にしつつ潜在的リスクを軽減する可能性が高い。
AI技術の開発者および導入者は、消費者保護、データプライバシー、知的財産、競争法、製品および安全に関する責任、業界固有の規制など、さまざまな分野ですでに規制の対象となっている。政策立案者が新たな法律や規制の制定を検討する前に、既存の法律や規制のギャップ分析を行い、何を適用または適応できるかを判断すべきである。包括的な見直しにより、新たな枠組みが既存の法律を補完し、ギャップを埋めることができ、相反するまたは重複する要件を生み出すことを防ぐことができる。
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卓越センターは、各分野のリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済と社会に及ぼす影響を理解できるよう支援している。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、十分な情報に基づいた対話を支援している。
信頼できる場や協働的な取り組みを通じて、センターはパートナーが共通の理解を築き、AIの革新と活用に対する責任あるアプローチに向けて協力できるよう支援している。
AI技術は、あらゆる産業、コミュニティ、企業、そして個人に影響を及ぼす可能性を持っているため、政策アプローチは、相互に結び付いた社会と経済にとって良好な成果と有益なAIの進歩を支えるよう設計されるべきである。結局のところ、AIの標準と政策に関する国際協力は、進化する技術と業界のベストプラクティスに歩調を合わせながら、我々全員が柔軟かつ効率的に業務を遂行するのに役立つ。
