AI開発は一時停止すべきではなく、むしろ社会に有益なAIを構築するために、倫理を優先すべきである。
政府は技術レベルでAIを広範に規制することを避け、社会的危害のリスクが最も高いAIのユースケースに対して最も強力な規制管理を適用する、賢明で精密な規制を採用すべきである。
AIは絶えず進化する技術であるため、現在使用されているシステムと明日稼働するシステムの両方について、トレーニングは責任あるAI構築アプローチの一部でなければならない。
責任あるAIを優先するために一時停止は必要ない。私たち全員が採用し、改良し続けなければならないAI倫理の基準とガードレールに、今こそ真剣に取り組むべき時である。
生成AIシステムが一般に公開されたことで、生成AIは、世界中の人々に新たな技術的可能性、影響、さらには多くの人がまだ考慮していなかった結果への道を開いた。ChatGPTのようなシステムのおかげで、今やほぼ誰もが高度なAIモデルを利用できるようになった。これらのモデルは、以前のバージョンのAIと同様にパターンの検出、データの精緻化、推奨の提示が可能であるだけでなく、新たなコンテンツの作成、独自のチャット応答の生成などにも踏み出している。
AIにとっての転換点
倫理的に設計され、責任を持って市場に投入されれば、生成AIの能力はビジネスと社会に利益をもたらす前例のない機会を支える。より優れた顧客サービスの創出や、医療システムと法務サービスの改善に役立つ。また、人間の創造性を支援・増強し、科学的発見を加速させ、気候変動課題に対処するためのより効果的な手段を動員することにもつながる。
私たちは、AIの開発、展開、利用において、そして人類の進歩を加速させる可能性において、重大な転換点に立っている。しかし、この大きな可能性にはリスクも伴う。例えば、虚偽コンテンツや有害なテキストの生成、プライバシー漏洩の可能性、バイアスの増幅、そしてこれらのシステムがどのように機能するのかについての根本的な透明性の欠如などである。したがって、AIが労働力、民主主義、創造性、そして人類と地球全体の幸福にとって将来何を意味しうるのかを問い直すことが極めて重要である。
新たなAI倫理基準の必要性
一部のテック企業のリーダーは最近、6か月間の一時停止を求めた。より強力なAIシステムのトレーニングを一時停止し、新たな倫理基準の策定に充てるというものである。この書簡の意図と動機が善意に基づくものであったことは間違いないが、根本的な点を見落としている。それは、これらのシステムは今日においても私たちの管理下にあり、解決策も同様であるということだ。
責任あるトレーニングは、AIパイプライン全体にわたる設計段階からの倫理的アプローチと、AIに関する多様なステークホルダー間の協働に支えられることで、これらのシステムをより悪くするのではなく、より良くすることができる。AIは絶えず進化する技術である。したがって、現在使用されているシステムと明日稼働するシステムの両方について、トレーニングは責任あるAI構築アプローチの一部でなければならない。責任あるAIを優先するために一時停止は必要ない。
AI倫理の基準とガードレールに、私たち全員が採用し、改良し続けなければならないものについて、今こそ真剣に取り組むべき時である。IBMは、その立場から、数年前に業界で最初期のAI倫理委員会の一つを設置し、全社的なAI倫理フレームワークも策定した。私たちは、業界における自社の立場、そして他者との協働を優先するマルチステークホルダー・アプローチを通じて、現在および将来の技術環境を見極めながら、このフレームワークを継続的に強化・改善することに努めている。
当委員会は、責任ある一元的なガバナンス体制を提供し、明確な方針を定めるとともに、AIのライフサイクル全体にわたって説明責任を推進している。同時に、IBMの事業ニーズを支えるための機動性と柔軟性も備えている。これは極めて重要であり、従来型のAIシステムと、より高度なAIシステムの双方について取り組んできたことである。繰り返しになるが、将来のAIシステムのリスクだけに注目し、現在のシステムを無視することはできない。価値の整合性とAI倫理の取り組みは、今必要であり、AIの進化に合わせて継続的に発展させる必要がある。
協働と監督に加えて、これらのシステムを構築する技術的アプローチも、当初から倫理的配慮によって形作られるべきである。例えば、AIに関する懸念は、「ブラックボックス」の内部で何が起きているかについての理解不足から生じることが多い。そのためIBMは、ガバナンス・プラットフォームを開発した。これは、モデルの公平性とバイアスを監視し、使用されるデータの出所を記録し、最終的にはより透明性が高く、説明可能で信頼性のあるAI管理プロセスを提供できるものである。さらに、IBMのエンタープライズ向けAI戦略は、AIライフサイクルプロセス全体に信頼を組み込むアプローチを中核としている。これはモデルそのものの作成から始まり、システムのトレーニングに用いるデータへと広がり、最終的には、オープンな領域ではなく、特定の業務アプリケーション領域におけるこれらのモデルの適用にまで及ぶ。
以上を踏まえ、何が必要なのか。
第一に、民間セクターの他の関係者に対し、AIの課題において倫理と責任を最優先することを強く求める。AIのトレーニングを一律に停止することや、業界のAI倫理への取り組みへの投資を後回しにする既存の傾向は、さらなる害と後退を招くだけである。
第二に、政府はテクノロジーのレベルでAIを広範に規制することを避けるべきである。さもなければ、場当たり的な対応に陥り、有益なイノベーションを妨げ、将来にわたって通用しないものになる。代わりに、世界中の立法者に対し、賢明で精密な規制を採用するよう強く求める。それは、社会的危害のリスクが最も高いAIのユースケースに対して、最も強力な規制管理を適用するものである。
最後に、企業がAIシステムとやり取りするデータのプライバシーをどのように保護しているかについて、依然として十分な透明性が確保されていない。だからこそ、米国には一貫性のある全国的なプライバシー法が必要である。個人のプライバシー保護は、州境を越えたからといって変わるべきではない。
社会におけるAIへの最近の注目は、「大きな力には大きな責任が伴う」という古くからの言葉を思い出させるものである。AIシステムの開発を一律に停止するのではなく、協働の障壁を取り払い続け、会議室で生まれたアイデアから、現実世界でのトレーニング、開発、展開に至るまで、責任あるAIの推進に共に取り組もう。賭けられているものはあまりにも大きく、社会はそれ以上のものを求めるに値しない。
