AIは、プロセスを最適化することについてであり、人間をプロセスから除外することについてではない。AIが人間を置き換えるという包括的な考えにおいて、説明責任は非常に重要である。技術と自動化システムは、過去の世紀に経済的成果を向上させるのに役立ってきたが、サービス、創造性、深い知識を本当に置き換えることができるのか？私はまだそうは思っていないが、それらを開発する時間を最適化することはできる。説明責任は、知的財産権、技術の集団的および個人の権利への影響の予測、および新しいモデルを開発および共有するために使用されるデータの安全性と保護に大きく依存している。技術を進歩させ続けるにつれて、AI倫理のトピックはますます関連性の高いものとなっている。これにより、AIを社会に統合し、潜在的なリスクを最小限に抑える方法を規制することについて重要な質問が生じる。私はAIの一部、つまりボイスクローニングと密接に協力している。ボイスは個人の類似性とボイスモデルをトレーニングするために使用されるバイオメトリックデータの重要な部分である。類似性の保護（法的および政策上の質問）、ボイスデータのセキュリティ（プライバシーポリシーとサイバーセキュリティ）、およびボイスクローニングアプリケーションの限界の確立（影響を測る倫理的質問）は、製品を構築する際に考慮する必要がある。私たちは、AIが社会の規範と価値観とどのように一致するかを評価しなければならない。AIは、社会の既存の倫理フレームワーク内に適合するように適応される必要があり、追加のリスクを課したり、既存の社会規範を脅かしたりすることはできない。技術の影響は、AIが一群の個人をエンパワーメントする一方で、他者を排除する領域をカバーする。 この存在的なジレンマは、私たちの発展と社会の成長または衰退のすべての段階で生じる。 AIは情報エコシステムにさらに多くの誤情報を導入することができるか？ はい。 どうやって製品レベルでそのリスクを管理し、ユーザーと政策立案者にそれについて教育するのか？ 答えは、技術自体の危険性ではなく、どのように製品やサービスにパッケージ化するかにある。 製品チームに技術の影響を評価するための十分な人手がなければ、混乱を解決するサイクルに陥ることになる。AIを製品に統合することは、製品の安全性とAI関連の危害の防止についての質問を引き起こす。 AIの開発と実装は、安全性と倫理的考慮を優先する必要があり、関連するチームへのリソース配分を必要とする。AI倫理を運用化するについての新しい議論を促進するために、私は製品レベルでAIを倫理的にするための基本的なサイクルを以下のように提案する：1. AIの法的側面と、規制が存在する場合はそれをどのように規制するかを調査する。これには、EUのAI法、デジタルサービス法、英国オンライン安全法、およびデータプライバシーのGDPRが含まれる。 フレームワークは進行中であり、業界の先駆者（新興テクノロジー）とリーダーからの入力を必要とする。 ポイント（4）を見て、提案されたサイクルを完了する。2. AIベースの製品を社会の規範に適応させる方法を考慮する。 情報セキュリティまたは雇用セクターに影響を与えるか、著作権や知的財産権を侵害するか？ クライシスシナリオベースのマトリックスを作成する。 私はこれを私の国際的なセキュリティの背景から引き出す。3. 上記をAIベースの製品にどのように統合するかを決定する。 AIがより洗練されるにつれて、社会の価値観と規範に一致することを保証する必要がある。 私たちは、倫理的考慮を予測し、AIの開発と実装に統合する必要がある。 例えば、生成的なAIのようなAIベースの製品がさらに多くの誤情報を広める可能性がある場合、緩和策、モデレーション、コアテクノロジーへのアクセスを制限し、ユーザーとコミュニケーションする必要がある。 AIベースの製品にAI倫理と安全性チームを持つことは重要であり、リソースと会社のビジョンを必要とする。私たちは、どのように法的フレームワークに貢献し、形作ることができるかを考える。 ベストプラクティスと政策フレームワークは、ただの流行語ではなく、新しいテクノロジーがアシスタントツールではなく脅威として機能しないようにするための実用的ツールである。 政策立案者、研究者、大手テクノロジー企業、新興テクノロジー企業を一つの部屋に集めることは、AIを取り巻く社会的およびビジネス上の利益をバランスさせるために不可欠である。 法的フレームワークは、AIの新興テクノロジーに適応する必要があり、個人と社会を保護するだけでなく、イノベーションと進歩を促進する必要がある。4. 私たちは、どのように法的フレームワークに貢献し、形作ることができるかを考える。 ベストプラクティスと政策フレームワークは、ただの流行語ではなく、新しいテクノロジーがアシスタントツールではなく脅威として機能しないようにするための実用的ツールである。 政策立案者、研究者、大手テクノロジー企業、新興テクノロジー企業を一つの部屋に集めることは、AIを取り巻く社会的およびビジネス上の利益をバランスさせるために不可欠である。...
2022年の終わりは、OpenAIやChatGPTの人気により、AI技術が広く採用されるようになった。AIは、初めてビジネスで成功した成果を生み出すことで、ユーティリティと価値を証明し、大衆的な魅力を得た。多くのAI技術は、2023年に日常の人々にとって革命的なもののように思えるが、実際には数年前から大企業やメディアで活用されていた。ジェネレーティブAIシステム、特にボイスクローニングの技術、そのビジネス上の利点、AIを使用するための倫理的なアプローチについて、詳しく見ていく。ボイスクローニングとはどういうものか簡単に言うと、ボイスクローニングは、一人の人が別の人の声で話すことを可能にする。ジェネレーティブAI技術を使用して、人の声の録音を作成し、それを使用して同じ人の声で新しいオーディオコンテンツを生成する。基本的に、誰かが実際に話さなくても、誰かが何と言ったかを聞くことができる。技術的には、複雑そうに見えないが、少し深く見てみると、開始するための最低限の要件がある。 クローニングしたい声の高品質な録音を少なくとも5分間必要とする。これらの録音は、ノイズや歪みがなく、明瞭でなければならない。なぜなら、不完全さはモデルの出力の精度に影響を与えるからである。 次に、これらの録音をジェネレーティブAIモデルに食わせて「声のアバター」を作成する。 次に、モデルをピッチとタイミングのスピーチパターンを正確に再現するようにトレーニングする。 一度完成すると、このトレーニング済みモデルは、他の人の声で無限のコンテンツを生成することができ、リアルな音声レプリカを作成するための効果的なツールになる。 ここで、多くの人が倫理的な懸念を持ち出す。誰かの口から任意のテキストを挿入し、本当に言っているのか偽物なのか判断することができない場合に何が起こるのか。はい、これはすでに現実になった。OpenAIやChatGPTの場合のように、私たちは現在、無視できない多くの倫理的な問題に直面している。AIにおける倫理基準多くの新しい技術と同様に、初期の採用段階では、技術そのものではなく、技術の悪用を認識し、有益な知識を得るための議論のための脅威を創造することが重要である。今日、私たちにはジェネレーティブAIの使用に関する倫理基準の3つの層がある。国家および超国家的な規制層は初期段階にある。政策世界は新興技術の開発のスピードに追いつかないかもしれないが、EUが EUのAI規制提案および2022年のデジタル情報操作に対する行動規範をリードしていることが見られる。この行動規範では、大手テクノロジー企業が悪意のあるAI操作コンテンツの拡散に対処するための期待が概説されている。国レベルでは、米国と英国がこの問題に対処するための規制の第一歩を見ている。米国の 国立ディープフェイクおよびデジタル起源タスクフォースおよび英国によるオンラインセーフティー法案である。テクノロジー業界の層は、企業やテクノロジストが新しい現実を受け入れ、社会的セキュリティとプライバシーへの影響について議論している。ジェネレーティブAIの倫理についての対話は活発であり、ジェネレーティブAIの使用に関する行動規範（例：合成メディア行動規範）の開発につながっている。質問は、どのようにしてこの行動を実践的にすることができるか。また、製品、特定の機能、チームの手順に影響を与えることができるか。メディアやエンターテインメント、サイバーセキュリティ、AI倫理のコミュニティとこの問題に取り組んできた経験から、私はAIコンテンツやボイスに関して実践的な原則をいくつかまとめた。 IP所有者とクローンボイスを使用する会社は、法的合意を結ぶことで、オリジナルのボイスを使用する際に生じる可能性のある複雑さを避けることができる。 プロジェクト所有者は、リスナーを欺かせないように、クローンボイスの使用を公に開示する必要がある。 ボイスのためのAI技術に取り組む会社は、AI生成コンテンツを検出および識別する技術の開発に一定のリソースを割り当てる必要がある。 AI生成コンテンツにウォーターマークを付けることで、声の認証が可能になる。 各AIサービスプロバイダーは、プロジェクトの社会的、ビジネス的、プライバシー上の影響を検討した上で、プロジェクトに取り組むことについて再検討する必要がある。 もちろん、AIの倫理原則は、自作のディープフェイクがオンラインで広まるのを防ぐことはできない。しかし、それらはグレーゾーンにあるプロジェクトを一般市場から遠ざけることになる。2021年から2022年にかけて、AIボイスは、倫理と社会への重大な影響をもたらすさまざまなメインストリームプロジェクトで使用された。これには、若いルーク・スカイウォーカーのボイスクローニングによるマンダロリアンシリーズ、ゴッド・オブ・ウォー2のAIボイス、リチャード・ニクソンのボイスによる歴史的な『月の災難』などがあった。テクノロジーに対する信頼は、メディアやエンターテインメントを超えて成長している。伝統的なビジネスは、さまざまな業界でクローンボイスをプロジェクトで使用している。以下は、最も顕著なユースケースのいくつかである。業界のユースケース2023年、ボイスクローニングは、さまざまなビジネスがその多数の利点を享受するために、さらに成長する。ヘルスケアやマーケティング、カスタマーサービス、広告業界など、ボイスクローニングは、組織がクライアントとの関係を構築し、ワークフローを合理化する方法を革命的に変えている。ボイスクローニングは、オンライン環境で働く医療専門家やソーシャルワーカーに利益をもたらす。医療専門家と同じ声を持つデジタルアバターは、患者との間に強い絆を生み出し、信頼を築き、顧客を維持する。映画やエンターテインメント業界でのボイスクローニングの潜在的な応用は広い。複数の言語への吹き替え、子供や大人の追加のダイアログ置換（ADR）、および無限のカスタマイズオプションはすべて、この技術によって可能になる。同様に、運用部門では、AI駆動のボイスクローニングが、インタラクティブなボイスレスポンスシステムや企業向けトレーニングビデオにコスト効率の良いソリューションを必要とするブランドにとって優れた結果をもたらすことができる。ボイスシンセシステクノロジーを使用すると、俳優はリーチを拡大し、録音からの収入を増やすことができる。最後に、広告制作スタジオでは、ボイスクローニングの出現により、コマーシャル制作に関連するコストと時間が大幅に削減された。利用可能な高品質の録音（利用できない俳優からのものでも）があれば、広告は迅速かつ以前よりも創造的に制作できる。興味深いことに、企業や中小企業は、ボイスクローニングを使用してブランドにユニークなものを作成することができる。大規模なプロジェクトは最も野心的な計画を実現でき、小規模なビジネスは以前は高額なモデルにアクセスできる。これが真の民主化の意味である。まとめAIボイスクローニングは、ビジネスに革命的な利点をもたらす。ユニークな顧客体験の創出、自然言語処理機能の製品やサービスへの統合、完全にリアルな声の擬似音声の生成などである。2023年に競争上の優位性を維持したいビジネスは、AIボイスクローニングを検討する必要がある。企業は、このテクノロジーを使用して、市場シェアを獲得し、顧客を維持するための新しい可能性を開拓し、倫理的に責任ある方法で行うことができる。