政府が責任を持って生成 AI を導入するための 5 つの主要分野 – IBM ブログ

2024 年には、以前の記事で詳しく説明したように、進行中のデジタル化プロセスにより、政府プログラムの効率と政策の有効性がさらに向上します。 ホワイトペーパー。このデジタル変革を推進する 2 つの重要な要素は、データと人工知能 (AI) です。 AI は、データから価値を引き出し、政府が国民にサービスを提供するために収集する広範な情報についてより深い洞察を得る上で極めて重要な役割を果たします。  

今年は生成 AI の需要が増加すると予想されているため、公共部門がこのテクノロジーを責任を持って使用することが不可欠になっています。そうすることによってのみ、政府は信頼できる管理者としての地位を確立することができます。 

生成型 AI と従来型 AI の違い 

従来の AI と比較して生成 AI によってもたらされる特有の課題を理解するには、それらの根本的な違いを理解することが役立ちます。従来の AI は主にアルゴリズムと大規模なラベル付きデータセットに依存して、機械学習を通じてモデルをトレーニングします。これらのモデルは、パターンを認識して事前定義されたルールを遵守することで、推奨事項を提供したり、特定の動作を特定したりできます。たとえば、従来の AI は、スパムメールのフィルタリングの有効性を向上させ、消費者向けの映画や製品の推奨を強化し、仮想アシスタントが個人の情報検索を支援できるようにするために使用されています。 

生成 AI は、日常的な管理タスクや反復的なタスクを自動化および改善するための価値のあるソリューションとして浮上しています。このテクノロジーは、大規模なラベルなしデータでトレーニングされ、さまざまなタスクに合わせて微調整された大規模なニューラル ネットワークである基礎モデルの適用に優れています。大規模なデータセットからコンテンツを効果的に識別、要約、変換、予測、生成できます。このテクノロジーを公共部門に導入すると効率が大幅に向上し、組織はごく一部のリソースで日常業務を完了できるようになります。 

生成 AI は、政府業務のさまざまな側面を強化し、国民へのサービスを向上させる前例のない機会を提供します。これにより、政府職員は質問に答えたり、調査を実施したりするためのより強力なツールを利用できるようになります。契約書の作成や管理など、時間がかかり重要なタスクは、生成 AI の適用から大きな恩恵を受ける可能性があります。 

昨年、米国国務省は、生成AIおよび自然言語処理AIをネットワークに導入する際の課題とセキュリティ上の考慮事項についてフィードバックを求めました。 6月の国務省からの情報提供要請では、市場調査や契約書作成のための買収計画に関連する反復的な作業における労働者の効率と正確性を向上させることが目的であることが明らかになった。機械学習で訓練された生成 AI は、この研究に基づいた新しい契約の起草に役立つ可能性があります。 

責任を持って生成 AI を実装する 

この新興 AI テクノロジーの驚くべき生成能力は、公共部門におけるその責任ある使用について疑問を引き起こしています。たとえば、契約管理者は、元の調査が忠実に 2 者以上の法的拘束力のある契約に変換されていることを認識する必要があります。  

一般の人々は最近、主に既存のテキスト、画像、ビデオ、オーディオを使用してカスタマイズされたコンテンツをオンデマンドで作成するツールを通じて生成 AI に遭遇しました。ただし、これらのモデルの一部のトレーニングに関する詳細レベルは 不十分かもしれない、特に大企業や社会の信頼に依存する高度に規制された業界の場合。  

責任ある AI を開発するには、政府指導者は慎重に行う必要があります 内部データを準備する AI と生成 AI の両方の可能性を最大限に活用します。責任ある基準を設定することは政府の重要な役割であり、後付けではなく最初から責任を統合することが求められます。これには、特に、AI が生成したコンテンツの正確性を確保し、偏見を防ぐために人間による監視を維持することが含まれます。 

政府における責任ある AI の主要な柱 

IBM の AI 開発は、信頼できる AI を確保するために 5 つの基本的な柱を中心としています。政府指導者は、AI の責任ある開発、トレーニング、導入を検討する際に、次の柱を優先する必要があります。  

• 公正さ AI システムにおける「AI」とは、AI システムが使用される状況に応じて、個人またはグループを公平に扱う能力を指します。それは、偏見に対抗し、性別、人種、年齢、退役軍人の地位など、保護されている特性に関連する差別を防ぐことを意味します。 
• 個人情報保護 データの収集、保管、アクセス、開示に関する既存の規制を遵守しながら、消費者のプライバシーとデータの権利を優先して保護する AI システムの能力に関係します。  
• 説明可能 AI システムは、専門用語に隠れない方法で、予測と洞察について人間が解釈できる説明を提供できなければならないため、これは重要です。  
• 透明性 これは、AI システムがどのように設計および開発されたか、およびシステムに供給するために使用されたデータまたはデータ ソースに関する情報を AI システムに含めて共有する必要があることを意味します。 
• 堅牢性 入力の異常などの例外的な状況を効果的に処理する AI システムの能力です。一貫した出力を確保するのに役立ちます。  

IBM ワトソンx™は、AI、データ、ガバナンスの統合プラットフォームであり、さまざまな環境にわたる AI 開発に対するシームレスで効率的かつ責任あるアプローチを提供することで、これらの原則を具体化しています。より具体的には、最近発売された IBM® watsonx.governance™ 公共部門のチームがこれらの分野を自動化して対処できるように支援し、組織の AI 活動を指揮、管理、監視できるようにします。このツールは明確なプロセスを促進するため、組織は社内の AI ポリシーと業界標準のコンプライアンス プログラムをサポートしながら、リスクを積極的に検出して軽減できます。  

公共部門が問題を解決し、効率を向上させるために AI と自動化を採用し続ける中、あらゆる AI ソリューションにおける信頼と透明性を維持することが重要です。チームは AI ライフサイクルを効果的に理解し、管理する能力を備えている必要があります。責任ある AI の実践を積極的に採用することは、私たち全員にとって改善の機会となります。  

AI が政府サービスを変革できることについて詳しく学ぶ