AI のバランスをとる: 善を行い害を避ける – IBM ブログ

幼い頃から父はいつも「良いことをしなさい」と言っていました。子供の頃、私はそれはうんざりするような文法だと思い、「うまくやってください」と主張して彼を正しました。彼の「上手にやれ」というアドバイスを聞くと、私の子供たちでさえ私をからかうのですが、文法に関しては彼に合格させてしまったことを認めます。

責任ある人工知能 (AI) の場合、組織は危害を回避する能力を中心的な焦点として優先する必要があります。一部の組織は、「良いことを行う」ために AI を使用することを目指している場合もあります。ただし、AI では「良い」と同意する前に、明確なガードレールが必要な場合があります。

「Presidio AI Framework」の論文を読んで、拡張された AI ライフサイクル全体にわたってガードレールを使用して生成的な AI リスクに対処する方法を学びましょう

As generative AI が主流になり続ける中、組織はプロセスを変革し、コストを削減し、ビジネス価値を高める可能性に興奮しています。ビジネスリーダーは、顧客、患者、従業員、パートナー、国民により効率的にサービスを提供し、全体的なエクスペリエンスを向上させるために、ビジネス戦略を再設計することに熱心です。生成 AI は世界中の組織に扉を開き、新たな機会とリスクを生み出しており、人事 (HR) のリーダーシップがこれらの課題の管理において重要な役割を果たしています。

AI 導入の増加による影響への適応には、次のような複雑な規制要件への準拠が含まれる可能性があります。 NIST EUAI法, NYC 144, 米国EEOC および 　 ホワイトハウスAI法、これは人事および組織の方針だけでなく、社会、職業技能、および団体交渉の労働協約にも直接影響を与えます。責任ある AI を採用するには、NIST、 OECD 責任ある人工知能研究所 データと信頼のアライアンス および IEEE.

これは単なる IT の役割ではありません。人事が重要な役割を果たします

人事リーダーは現在、AI やその他のテクノロジーを考慮して、現在の仕事に必要なスキルと将来のスキルについて企業にアドバイスしています。 WEF によると、雇用主は今後 44 年間で労働者のスキルの 5% が破壊されると推定しています。 人事専門家は、従業員の仕事を強化し、より高いレベルの仕事に集中できるようにすることで、生産性を向上させる可能性をますます模索しています。 AI の機能が拡大するにつれて、AI の使用が従業員、パートナー、顧客の犠牲にならないように、すべてのビジネス リーダーが考慮する必要がある倫理的な懸念や問題が生じています。

組織が責任を持って AI を業務に統合するために IBM が推奨する信頼と透明性の原則を学びます.

従業員の教育と知識管理は現在、年に一度のチェックボックスではなく、継続的なプロセスとして IT、法務、コンプライアンス、事業者とのマルチステークホルダー戦略として緊密に調整されています。そのため、人事リーダーは、ポリシーを作成して従業員の AI に対する洞察力を向上させるためのプログラムの開発に本質的に関与し、AI 機能をどこに適用するかを特定し、責任ある AI ガバナンス戦略を確立し、 AIや自動化などのツールを使用する 信頼性が高く透明性の高い AI 導入を通じて、従業員への思慮深さと敬意を確保するのに役立ちます。 

組織内で AI 倫理を導入する際の課題と解決策

AI の導入とユースケースは拡大し続けていますが、組織は、AI 機能をプロセスやシステムに導入する場合の多くの考慮事項や結果に対して十分に準備ができていない可能性があります。調査対象の経営幹部の 79% が全社的な AI アプローチにおける AI 倫理の重要性を強調していますが、AI 倫理の共通原則を運用している人は 25% 未満です。 IBMビジネスバリュー研究所の調査によると.

この矛盾が存在するのは、政策だけではデジタル ツールの普及と使用の増加を排除できないためです。 ChatGPT などのスマート デバイスやアプリ、またはその他のブラック ボックス パブリック モデルの従業員による適切な承認なしでの使用が増加しており、関連するリスクを従業員に知らせるための適切な変更管理が行われていません。 

たとえば、従業員がこれらのツールを使用して、機密の顧客データを使用して顧客に電子メールを作成したり、マネージャーがこれらのツールを使用して、従業員の個人データを開示する業績レビューを作成したりする可能性があります。 

これらのリスクを軽減するには、各部門、事業単位、および機能レベル内に責任ある AI 実践の中心点または提唱者を組み込むことが役立つ場合があります。この例は、人事部門が潜在的な倫理的課題や業務上のリスクを阻止する取り組みを推進し、擁護する機会となる可能性があります。

最終的には、 責任あるAI 会社のより広範な価値観やビジネス戦略と整合し、全従業員に伝わる共通の価値観と原則を備えた戦略が不可欠です。この戦略は、従業員に提唱し、組織がビジネス目標を前進させる AI とイノベーションを採用する機会を特定する必要があります。また、AI の有害な影響を防ぎ、誤った情報や偏見に対処し、社内と社会の両方で責任ある AI を推進するための教育を従業員に提供する必要もあります。

責任ある AI を導入する際の考慮事項トップ 3

ビジネスおよび人事のリーダーが責任ある AI 戦略を策定する際に留意すべき 3 つの考慮事項は次のとおりです。

人材を戦略の中心に据える

別の言い方をすれば、高度なテクノロジー戦略を立てるときに従業員を優先する必要があります。これは、AI が従業員とどのように連携するかを特定し、AI が各従業員の役割を発揮するのにどのように役立つかを具体的に伝え、働き方を再定義することを意味します。教育がなければ、従業員は AI が導入されて自分たちに取って代わられたり、労働力が排除されたりするのではないかと過度に心配する可能性があります。これらのモデルがどのように構築されているかについて、正直に従業員と直接コミュニケーションします。人事リーダーは、AI やその他のテクノロジーによって生み出される新しいカテゴリーや仕事の現実だけでなく、潜在的な転職の可能性にも取り組む必要があります。

採用されたテクノロジーと企業の両方を考慮したガバナンスを実現します

AIは一枚岩ではありません。組織はさまざまな方法で AI を導入できるため、責任ある AI が組織にとって何を意味するのか、AI をどのように使用する予定なのか、どのように使用を控えるのかを明確に定義する必要があります。透明性、信頼、公平性、公平性、堅牢性、多様なチームの使用などの原則は、OECD または RAII ガイドラインに沿って、生成 AI に関係するかどうかにかかわらず、各 AI ユースケース内で考慮および設計される必要があります。さらに、モデルのドリフトとプライバシー対策の定期的なレビューを、モデルごとに、またバイアスを軽減するための特定の多様性、公平性、包括性の指標に対して実施する必要があります。

作業に必要な適切なスキルとツールを特定して調整する

実際には、一部の従業員は、質問への回答、メールの下書き、その他の日常的なタスクの実行を支援する生成 AI ツールをすでに実験しています。したがって、組織は直ちに行動して、これらのツールを使用する計画を伝え、ツールを使用する従業員に期待を設定し、これらのツールの使用が組織の価値観と倫理に確実に一致するように支援する必要があります。また、組織は従業員が AI の知識を向上させ、潜在的なキャリア パスを理解できるよう、スキル開発の機会を提供する必要があります。

組織が責任を持って AI を導入する方法に関する詳しいガイダンスについては、「生成 AI から価値を解放する」ペーパーをダウンロードしてください。

導入を成功させるには、責任ある AI を実践し、組織に統合することが不可欠です。 IBM は責任ある AI を AI アプローチの中心に据えています クライアントやパートナーとともに。 2018 年、IBM は、倫理的で責任ある信頼できる AI の文化をサポートするための、専門分野を超えた中央機関として AI 倫理委員会を設立しました。研究、事業部門、人事、ダイバーシティとインクルージョン、法務、政府および規制関連、調達、コミュニケーションなどのさまざまな部門の上級リーダーで構成されています。取締役会は、AI 関連の取り組みと決定を指示し、執行します。 IBM は AI の利点と課題を真剣に受け止めており、すべての行動に責任を組み込みます。

私は父にこの壊れた文法規則を許可します。 AI は、多くの人間、ガードレール、監視、ガバナンス、AI 倫理フレームワークが関与して正しく管理されれば、「良いことをする」ことができます。 

責任ある AI 導入に向けてビジネスを準備する方法についてのウェビナーをご覧ください。

IBM がクライアントの人材変革の取り組みをどのように支援しているかをご覧ください