生成AI（GenAI）は、啓蒙時代に見られた歴史的な転換を映し出す技術革命を主導しています。
アルゴリズムを駆動させるためのデータの蓄積は、個人情報は自らのものであるという利用者の権利を脅かすリスクをはらんでいます。
「デジタル啓蒙」において主導的な立場を目指す企業は、顧客データとプライバシーへの取り組みを先手を打って進化させるべきです。
生成AI（GenAI）が定義する新たな時代を迎えるにあたり、この技術革命が17世紀から18世紀の啓蒙時代のような歴史的転換とどのように重なるのかを振り返ることが不可欠です。
「啓蒙」の原則は、啓蒙思想という、伝統や権威よりも個人主義と進歩を重視した知的運動であり、今日においてもなお大いに適用可能です。
大規模言語モデル（LLM）を駆動させるための果てしないデータの蓄積は、個人情報は自らのものであるというすべての人の権利、すなわち、このデータをどの程度共有し、保護し、そこから利益を得るかを選ぶ権利を脅かすリスクをはらんでいます。
データを燃料とするアルゴリズムはすでに私たちの次の行動を決定づけており、ブランドは私たちの所在を把握すると広告を届けてきます。また、私たちは受動的に、どのような娯楽を楽しむかをメディア大手に委ねています。
今こそ、デジタルに焦点を当てた啓蒙の時です。すなわち、個人は自分自身に対する主権を有するという概念を明文化し、デジタル上の自己を定義するデータを取り戻す選択権を持つことを確立すべき時なのです。
GenAIの導入における落とし穴を避ける
AI技術が普及するにつれ、私たちはアルゴリズムに供給されるデータに対して、より多くの管理権を求めるようになるでしょう。その最新の世界的な調査では、GenAIの導入に関する調査として、Cognizantが23カ国・15業界の2,200名の企業幹部を対象に、生成AI戦略について調査を実施しました。
データのプライバシーとセキュリティが、GenAIの導入を著しく妨げる2つの主要な要因であることが明らかになりました。私たちが主導権を握らなければ、自らの選択、行動、嗜好、経験が、理解もできず把握もできない形で操作される渦に巻き込まれるリスクがあります。
また、自分のデータがどのように自分に有利にも不利にも利用されうるかを理解していなければ、深刻なプライバシー侵害を招くリスクもあります。これには、私たちが話す言葉、入力するテキスト、撮影する写真だけでなく、会議に参加することや、公共の場で顔を見せることさえも含まれます。
この移行において、企業も役割を果たす必要があります。今日の消費者は、社会的価値観が自らと一致するブランドや雇用主を支持します。明日の消費者は、必要なときにプライバシーを提供し、個人情報を共有する際には公正な対価を支払う企業を支持するでしょう。
「デジタル啓蒙」への信頼を取り戻す
ショッピングセンターに足を踏み入れたことのある人なら誰でも証言できるように、私たちは利便性や特典と引き換えに、長きにわたって自らの注意と個人情報を差し出してきました。
しかし、この利便性がもたらす潜在的な結果に対する認識が高まるにつれ、私たちは本質的に「デジタル的に啓蒙された」存在になっていきます。その重要性は増しており、今後の時代には、データを大量に利用する新たなAIが広く普及するでしょう。
このような技術に対する消費者の倫理やセキュリティへの不安があるにもかかわらず、その魅力は強力です。アルゴリズムによる推奨に安易に身を委ね、プラットフォームに無意識に関わり続けると、自らの体験を創り出す感覚を失ってしまう可能性があります。
私が語るようなデジタル啓蒙を始動させるのに役立つ施策は、以下の4つです。
1. ブロックチェーン／分散型技術
ブロックチェーン上の自己主権型アイデンティティ（SSI）は、ゲームチェンジャーとなります。このモデルでは、個人が自らのアイデンティティデータを完全に管理できます。情報が（政府や企業などの）中央集権的な管理者によって管理される従来の認証システムとは異なり、SSIにより利用者は自らのアイデンティティ情報を直接所有し、管理し、共有できるようになります。仲介者を介さずにデジタルアイデンティティを管理することで、私たちは自らのデータの管理者へと変わるのです。
2. より優れたプライバシー管理
改ざん防止型の台帳ときめ細かな権限設定は、個人情報が基本的なデジタル権利となる、プライバシー最優先の未来への道を切り拓いています。この変化により、人々は自らの条件に基づいて自分のデータを選択的に収益化できるようになり、個人の主体性と価値を優先する利用者中心のデータ経済の土台が整います。「アプリよりファイル」という理念は、容易に読み取れ、常に利用者の管理下にあるデジタルファイルを推奨するもので、正しい方向への一歩です。
フォーラムが、リーダーのAIへの理解と責任あるイノベーションに向けた協働を支援する方法
AI卓越センターは、各セクターのリーダーをつなぎ、急速に進化する人工知能とその経済・社会への影響を理解する取り組みを支援します。AI導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づいた対話を支えています。
信頼されるプラットフォームと協働イニシアチブを通じて、本センターは、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取り組みで協力できるよう支援しています。
AppleのApp Tracking Transparencyは、iOSアプリが他のアプリをまたいで利用者を追跡する前に、利用者の許可を得ることを義務付けるもので、消費者のプライバシーを尊重することでブランドのロイヤルティを築いている好例です。他社も、既定の設定を変更しやすくすることや、利用可能な最も高いプライバシーレベルを既定値にするといった、合理的な措置に続くべきです。
3. 透明性のあるAIガバナンス
AIの影響力が増すにつれ、そのガバナンスを分散させることが極めて重要です。中央政府にも役割があり、EUの人工知能法が他の地域にとって強力なモデルとなっています。
しかし、コミュニティによる監査、アルゴリズムの透明性、そして連合学習（データを中央サーバーに送信することなく、複数の端末のデータを用いてモデルを学習させる機械学習手法）によって、説明責任と社会的価値観との整合性が確保されます。
この分散型アプローチは、AIの開発と展開に対する信頼を促進するでしょう。透明性、説明責任、包括的なガバナンスを優先することで、倫理を遵守し、集団の利益に資するAIエコシステムを構築できます。
4. 非アルゴリズム型のパーソナライゼーション
今後、企業はアルゴリズムだけに頼るのではなく、消費者と直接協働し、真のパーソナライゼーションを提供すべきです。この目標に向けた重要なステップには、以下が含まれます。
人々のニーズと行動との整合性を確保するため、人間中心の設計原則から着手する
すべての顧客接点にわたるオムニチャネル体験を構築し、一貫性を確保する
可能な限り多くの顧客フィードバックを収集し、それに対応することで、消費者に耳を傾けていることを伝える
顧客が自らの入力、推奨事項、さらには製品まで自己でパーソナライズできるようにする
パーソナライゼーションにはアルゴリズムが不可欠ですが、行き過ぎると、人々を遠ざけ、非人間的なものにしてしまう可能性があります。
インターネットの台頭がもたらした歓迎すべき変化の一つは、人々が自らの要望、ニーズ、優先事項を組織に容易に伝えられるようになったことです。消費者がAIの選択への影響を理解するにつれ、この傾向はさらに強まるでしょう。
「AIの時代」（「デジタル啓蒙」とも呼べる）において主導的な立場を目指す企業は、この変化を見据え、顧客データとプライバシーへの取り組みを先手を打って進化させるべきです。
