人工知能（AI）は、ますますつながりを深める世界において、高いパフォーマンス、回復力、そして迅速に対応できる企業を構築する上で重要な役割を果たします。
しかし、近年のコンテンツの急増によりデータが急増しており、生成AI（GenAI）はそれを乗りこなし、インサイトを得る手助けとなり得ます。
GenAIを効果的に活用するため、組織は、無制限なAI利用がもたらす有害な影響を受けることなくインサイトを得る3つの戦略に従うことができます。
複雑化し、つながりを深める世界において、多くの人々が人工知能（AI）に注目し、高いパフォーマンス、回復力、そして迅速に対応できる企業の構築における役割を理解しようとしています。
今日の多くの組織が直面する大きな課題は、近年目にしてきたコンテンツの爆発的増加と、意思決定支援を必要とする個人との間に大きな隔たりがあることです。国際データ企業（IDC）によると、作成、取得、複製、消費されるデータ量は来年までに175ゼタバイトに達する見込みで、2019年と比べてほぼ300%の増加です。
生成AIは、膨大なデータ量を人間のスケールでアクセス可能にすることで、このデータの急増を乗りこなす助けとなり、通常は扱いきれない量のデータから必要なインサイトを引き出すことを可能にします。しかし、責任を持って利用されなければ、AIは真実と虚偽を見分ける能力を曖昧にする「鏡の回廊」を生み出しかねません。
規制されていないAIの利用がもたらす影響は、さまざまな分野ですでに見られています。例えば、選挙に影響を与える偽情報や誤情報の拡散、著作権侵害が法的紛争を招くことや、司法制度の公正性を脅かす虚偽または差別的な法律アドバイスの提供などです。
AIで責任を持ってより知的な組織を構築する方法
生成AIを効果的かつ責任を持って活用するため、組織は、無制限なAI導入がもたらす有害な影響に自らや他者をさらすことなく、膨大なデータの海から価値あるインサイトを引き出す以下の3つの戦略を実施できます。
1. 総合的な情報認識を高めるためにAIを活用する
知識は力ですが、知識の可視性はスーパーパワーです。何世紀にもわたり、人々は、あらゆる人間の言語を理解したり、動物と話したりできる能力を通じて、知識の可視性を思い描いてきました。既存のエンタープライズソフトウェアスタックの上に、このような新しいオーケストレーション層を展開することが、ついに手の届くものとなりました。
このナレッジファブリックは アイデアが作成、取得、記録される人間の言語に依存せず、基盤となる記録システムがどこにあるかは問わず、音声、画像、テキスト、動画のいずれであっても、どのファイル形式で作成されたコンテンツにも対応します。
AIは、この概念を最終的に実現する触媒となり得ます。準構造化、構造化、非構造化を問わず、さまざまな資産を活用し、一つのまとまりとして統合することができます。フォーチュン500の上位に位置する組織は、規模の経済によって、先進的な技術活用により世界の動きをより良く予測できた最先端のブランドの一つであると容易に主張できます。
過去数年間に起きたことは、参入障壁の低下に基づき、知識の可視性がより広く行き渡ったことです。この知識の民主化により、あらゆる規模の組織が、そうでなければ隠れたままだったかもしれないインサイト、パターン、トレンドを特定できるようになり、新たな機会の開拓と、これまで認識されていなかったリスクの顕在化を可能にしています。これにより、リーダーは意思決定の優位性を得られ、変化の速い世界で行動するために必要な情報を手にすることができます。
2. 信頼できるコンテンツのコレクションを整備する
規制されていない生成コンテンツが大量に流入する中、インターネットは、何が真実で何がそうでないかわからなくなる「鏡の回廊」と化しかねません。では、どのようにして私たちの知性を守ればよいのでしょうか。
不確実性を克服するため、組織はバリューチェーンのために独自のナレッジファブリックを構築する必要があります。この仕組みは信頼できる情報のリポジトリとして機能し、常に帰属が明確で、信頼でき、検証可能な、頼りにできるコンテンツを確保します。これには以下が含まれます。
独自の知的財産を構成する専有コンテンツ
適切にライセンスされ、利用可能な状態で提供されている公開コンテンツ
業界を規制する政府機関からの公的情報
個人としてのあなた固有の私的情報
私たちには、信頼できる情報源に立ち返り、ディスインフォメーションや信頼性の低い入力からデータを守るためのガードレールを設けることができる、情報発見の新時代に入る機会があります。
3. テクノロジーに対する管理を維持しながら利用を拡大する
すべてのコンテンツが同等なわけではなく、AIツールも同様です。責任あるAIフレームワークを開始するには、コンテンツとAIモデルに対してどの程度の管理権限を持つかを把握し、それに応じて利用を拡大する必要があります。
そのためには、コンテンツに対する管理を一方の軸に、AI技術に対する管理をもう一方の軸に置いた簡単なマトリクスを使用することができます。以下に、取るべき可能な行動を示します。
コンテンツとAIの両方を強く管理
例：承認済みの情報源からのみ情報を抽出し、明確な出典を付して原文のまま提示する抽出型AI技術です。
推奨されるAIの使用方法：出力をそのまま利用する。
コンテンツを強く管理し、AIは中程度に管理
例：承認済みの情報源からのみ情報を検索し、生成レイヤーを追加する検索拡張生成（RAG）ツールです。
推奨されるAIの使用方法：出力をそのまま利用する。利用者が責任を持って活用できるよう、ガイドラインを設定する。
コンテンツとAIの両方の管理が弱い
例：根拠付けのない生成AIソリューションで、偏った内容、著作権で保護された内容、不正確な内容、さらには悪意のある内容から情報を引き出す可能性があるものです。
推奨されるAIの使用方法：慎重に扱い、出力内容を注意深く確認する。
認知コンピューティングの進歩により、ナレッジファブリックは現実のものとなり、前例のない精度、規模、セキュリティ、速度を提供しています。高価値の情報検索ユースケースを選定し、信頼できるコンテンツ集を整理し、テクノロジーのコントロールプレーンを理解することで、最も機微なワークフローにも対応できるようになりました。
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ますか？
AI卓越センターは、経済や社会に対する人工知能の急速な進化とその影響を理解するため、各セクターのリーダーをつなぎます。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援しています。
信頼できる場や共同イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を築き、AIのイノベーション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。
現在のデータの洪水の中で、AIは知識と人々の距離を縮めることにより、より知的な組織を構築する変革的な機会をもたらします。スティーブ・ジョブズがパーソナルコンピュータを考えたのであれば、パーソナルコンピュータは心にとっての自転車だと考えたのであれば、AIは技術発展におけるもう一つの画期的な成果として、それにとっての「ロケット」となります。
AIの適切なセーフガードが整えば、組織はより情報に基づいた意思決定を行い、動的な世界における新たな課題を乗り越え、私たちすべてのためにより持続可能な未来を築くことができます。
