AIガバナンスに取り組まない理由として挙げられるものは、成り立たない。
AIガバナンスは、その時が来た戦略的な機会である。
リーダーがこの道に着手するためのロードマップは実際に存在し、それは率直で、将来性があり、手頃な価格である。
パンデミックへの対応により、新たな働き方、採用、管理、分析、調達を支える強力なAIツールや技術の導入が加速した。
これらの技術を展開する動きには、品質と影響のためにそれらを統治する新たな方法を求める動きが伴っている。しかし、管理と監督に関するこの取り組みは、実務において遅れている。
このガバナンスの取り組みを遅らせることは、避けられないことを先送りすることである。それは戦略的機会の損失を意味し、顧客、従業員、社会を、意図しない偏り、不透明な意思決定、誤りに関連する被害にさらす。
監督への注力を先送りする理由は数多く示されてきたが、それらは実際には成り立たない。AIはすでに今日使用されており、この分野では、リスクを軽減し強固な戦略を実現できる、良質で確実な、将来性のある具体的な措置――良い投資――を今すぐ取ることができる。
端的に言えば、これから進むべき道がまだ明確になっていなくても、今日、正しい方向に私たちを導く措置を取ることができる。
AIガバナンスに取り組まない理由として最も多く挙げられる6つ
1. 「そうする必要はない」
これは完全に正しいわけではない。信用情報、プライバシー、雇用および商取引における差別の制限などの分野を含め、既存の規則や法律がすでに数多く適用されている。欧州委員会による欧州的アプローチに関する最近の提案のような広範なAI規制は、欧州委員会（EC）による欧州的アプローチに関する最近の提案、この問題への対応や技術特有の立法提案も視野に入っており、産業利用および調達の基準も同様である。
2. 「まだ早すぎる」
AIおよび関連技術は、常に時期尚早に感じられるだろう。俊敏性は、設計と監督の恒久的な一部であり続ける。AIの能力は常に急速に進化し、そのリスクは、まさにそのことと、技術が予測を生成する仕組みから生じる。
たとえ技術が改善され、人々がその使用に習熟しても、これらのリスクは本来的に内在しており、確実に存在し続ける。基準は変化しつつあるが、関係者はこれらのリスクを想定し移転するために契約書の作成を始めており、提案されている多くの政策やフレームワークは、重要な論点をすでに十分に示している。
OECDによると、すでに300を超えるAI政策イニシアチブがあり、60の国、地域およびEUからのものである。
3. 「他に取り組んでいる者はいない」
実際には、AIガバナンスへの認識と関心は主流になりつつある。Microsoftのような大規模な組織もMicrosoft、Salesforce、Mastercard、Cisco、米国国家安全保障委員会、そして米国の国防総省は、そのアプローチを示す原則と方針を公表している。
その他の企業も急速に続いており、WorkdayやHR技術企業。
4. 「それは他の誰かの仕事だ」
AIガバナンスは、私たち全員のためのものである。AIシステムには、それを開発し、指示し、使用し、影響を受ける人間のチームも含まれる。私たちがこれらのツールをどのように構築し、購入するかは、仕事、家庭、身体に取り入れる他のあらゆる製品と同様に、その品質とリスクについて私たち全員がより深く理解することを求める。
これはすべて、品質と信頼性の基準を設定する最上級の経営幹部から、同じものを求める消費者に至るまで、当てはまる。
5. 「そんな余裕はない」
むしろ、取り組まない余裕のほうがない可能性が高い。AIガバナンスは戦略的な取り組みであり、新たな市場を構築し、より強固な顧客・従業員との関係を築き、製品をより効率的に提供し、規模とスピードの両面で関与を拡大する新たな方法を切り開くことができる。そのリスクについても同じことが言える。
したがって、AIガバナンスはリスク軽減の取り組みでもある。悪影響は、ブランド、顧客の信頼、法的責任に対するリスクとして表れるためである。ほとんどの企業は、懸念に対応するために製品を自発的に市場から撤回するだけの持久力を持っていない（例えば、Microsoft、AmazonまたはIBMが法執行機関による顔認識技術の利用に関連して行ったように）。
6. 「どうすればよいかわからない」
私たちが思っている以上に、私たちは多くを知っている。誰もが、自らの業界や組織について知っていることを持ち寄り、非常に新しく具体的なAI利用の文脈に応用できる。新たなツールの登場は、技術関係者がこれらのAIシステムをより高い精度と緊急性をもって設計、開発、展開するうえで希望を与えるが、十分ではない。
AIシステムには、多様なステークホルダーが、すでに心得ていることを行う必要がある。すなわち、戦略、政策、コンプライアンス、リスク、監査、その他の観点から、戦略的および技術的システムを精査し監督することである。
今日私たちにできること
リーダーがこの道に着手するための道筋は実際に存在し、それは率直で、将来性があり、手頃な価格であり、今投資する価値がある：
1. AIがどこで使用されているかを把握するおよび組織内で開発されている、または導入が計画されているものを把握する。
2. AIシステムの戦略的かつ長期的な価値を強化する目標、制約、リスク、影響に対して思慮深いアプローチを取り、それらすべてを事前に、設計の一部として、かつ継続的に評価する。
3. 説明責任と意見聴取のための経営幹部レベルの体制を確立する。CレベルのリーダーはAIガバナンスと導入を監督・管理し、組織全体からの意見を取り入れて、方向性を定めるべきである。
4. 個別のユースケースを特定し、優先順位を付けることで、課題や多様なステークホルダーのチームが圧倒されることを避け、代わりに技術の具体的な能力と影響に焦点を当て、最も重要な領域で成果に基づく評価を導入できるようにする。
5. 設計し、–かつ十分なリソースを割り当てる– 部門横断型のマルチステークホルダーチームを（専門性、洞察、影響に基づき、異なるスキルセット、世代、文化から人材を集める）。このチーム内で、組織におけるAI利用に関連する能力を育成し、責任ある信頼性の高い技術の公開プロセスを定義し統制する、目的に適したAI政策フレームワークを選定する。
こうした方針は、文脈に応じて適用される、高影響・低影響の、人間と技術の双方における意味、透明性、意図しない偏りへの配慮、説明可能性、解釈可能性、説明責任に対処すべきである。
6. 最後に、選定された各優先ユースケースに対し、 ABC&Dツールを適用する：
a) 明確化する、AIのユースケースとツールの目的、影響、適合性、境界を問い、評価する；
b) 行動面で整合させる、チームのインセンティブを望ましいガバナンス成果の最大化へと向ける；
c) 継続的に監視する、明示された基準に対するパフォーマンスを確認する；
d) 文書化する、優れたプロセス、ガイダンス、思慮深いトレーニングを。
AIガバナンスは、その時が来た戦略的な機会である。技術そのものは完璧ではなく、人間もまた完璧ではない。人間の多くは、これらの洞察や力がどのように使われるかに責任を負っており、それは良くも悪くも作用する。
ガバナンスに取り組むのが早いほど良い。時期尚早ということはなく、それは私たち全員の仕事であり、どこから始めればよいかはわかっている。
