2022年、企業は平均で3.8のAIモデルを本稼働環境に導入していた。現在、7つの企業のうち10社が生成的なAIを実験しており、これにより、将来の数年間で本稼働環境にあるAIモデルの数が急増することになる。結果として、業界では責任あるAIについての議論がより緊急性を持つようになった。

良いニュースは、半分以上の組織がすでにAIの倫理を推進していることである。ただし、約20%の組織のみが、フレームワーク、ガバナンス、ガイドラインを備えた包括的なプログラムを実施し、AIモデルの開発を積極的に監視してリスクを特定し、軽減している。AIの開発が急速に進んでいることを考えると、リーダーはフレームワークと成熟したプロセスを実施するために今行動する必要がある。世界中で規制が導入されており、すでに2つの組織のうち1つが責任あるAIの失敗を経験している。

責任あるAIの実施の課題

責任あるAIは、最大20の異なるビジネス機能をカバーするため、プロセスと意思決定の複雑性が増大する。責任あるAIチームは、リーダーシップ、ビジネスオーナー、データ、AI、ITチーム、パートナーなど、主要な利害関係者と協力して以下のタスクを実行する必要がある：

• 偏りがない公正なAIソリューションを構築する：チームとパートナーは、探索的データ分析などのさまざまなテクニックを使用して、開発前に潜在的な偏りを特定し、軽減することができる。チームとパートナーは、前処理、アルゴリズム設計、後処理で使用されるデータをレビューして、データが代表的でバランスのとれたものであることを確認することもできる。さらに、グループと個人の公平性テクニックを使用して、アルゴリズムがさまざまなグループと個人を公平に扱うことを保証することができる。反実仮想的公平性アプローチは、特定の要因が変更された場合の結果をモデル化して、偏りを特定し、対処するのに役立つ。
• AIの透明性と説明可能性を促進する：AIの透明性とは、AIモデルの動作と意思決定が容易に理解できることを意味する。説明可能性とは、これらの意思決定が非技術的な用語で他者に容易に伝達できることを意味する。共通の用語を使用し、利害関係者との定期的な議論を実施し、AIの認識と継続的な学習の文化を育てることで、これらの目標を達成することができる。
• データのプライバシーとセキュリティを確保する：AIモデルは大量のデータを使用する。企業は、最初のパーティデータと第三者データをモデルに供給するために使用している。また、プライバシーを保護するための技術、たとえば、スパース性の問題を克服するために合成データを作成する技術も使用している。リーダーとチームは、機密性と敏感性の高いデータが新しい方法で使用される場合に保護されることを保証するために、データのプライバシーとセキュリティの安全対策をレビューし、進化させる必要がある。たとえば、合成データは顧客の重要な特徴を模倣する必要があるが、個人に戻ることはできない。
• ガバナンスを実施する：ガバナンスは、企業のAI成熟度に応じて異なる。ただし、企業は最初からAIの原則とポリシーを設定する必要がある。AIモデルの使用が増加するにつれて、AIオフィサーを任命し、フレームワークを実施し、説明責任と報告メカニズムを確立し、フィードバックループと継続的な改善プログラムを開発することができる。

責任あるAIプログラムの重要な要素

責任あるAIのリーダーである企業とその他の企業を区別する要素は何であるか。彼らは：

• AIのビジョンと目標を作成する：リーダーは、企業、顧客、社会にとってのAIの利点についてのビジョンと目標を伝える。
• 期待を設定する：上級リーダーは、チームに責任あるAIソリューションを構築するための適切な期待を設定する。
• フレームワークとプロセスを実施する：パートナーは、透明性のあるプロセスとガイドラインを備えた責任あるAIフレームワークを提供する。たとえば、データプライバシー、公平性、偏りのチェックは、初期のデータ準備、モデル開発、継続的な監視に組み込まれる必要がある。
• ドメイン、業界、AIスキルのアクセス：チームは、ビジネスの競争力を高めるためにAIソリューションの革新を加速したい。パートナーは、データとAI戦略の設定と実行、顧客分析、市場技術、サプライチェーンなど、関連するドメインと業界のスキルを提供することができる。パートナーは、責任あるAIフレームワークとプロセスを使用して、ソリューションの設計、開発、運用、生産化をサポートするための、包括的なAIスキルも提供することができる。
• アクセラレータへのアクセス：パートナーは、AIエコシステムへのアクセスを提供し、責任ある伝統的および生成的なAIのパイロットプロジェクトの開発時間を最大50%短縮することができる。企業は、市場競争力を高める垂直ソリューションを獲得することができる。
• チームの採用と説明責任を確保する：企業とパートナーのチームは、新しいポリシーとプロセスについてトレーニングを受ける。また、企業は、重要なポリシーへのチームのコンプライアンスを監査する。
• 結果を数量化するための適切なメトリックを使用する：リーダーとチームは、ベンチマークとその他のメトリックを使用して、責任あるAIがビジネス価値をどのようにもたらすかを示す。
• AIシステムを監視する：パートナーは、モデル監視サービスを提供し、問題を予防的に解決し、信頼できる結果を提供する。

責任あるAIを今計画する

あなたの企業がAIの革新を加速している場合、責任あるAIプログラムが必要になる可能性が高い。リスクを軽減し、プログラムとプロセスを成熟させ、利害関係者への説明責任を示すために、積極的に行動する必要がある。

パートナーは、責任あるAIでビジネス価値を解放するために必要なスキルセット、フレームワーク、ツール、パートナーシップを提供することができる。偏りがない公正なモデルを展開し、コントロールを実施し、企業の要件へのコンプライアンスを高め、将来の規制への準備を整えることができる。