生成AIをつかうときに気をつけたいこと：Google AI Essentials資格を取得（後編）

先日、Google AI Essentialsの資格を取得。

前回「Geminiの便利さを学んだ（前編）」と、「生成AIをうまくつかうための効果的なプロンプト（中編）」の二回に分けて、資格の内容をおとどけしました。

今回の記事は、その後編をおとどけ。

内容は、生成AIを効果的に活用するための、AIの責任ある利用、AIの不正確性、そしてAIに関する最新情報の入手の3つについてです。

1. 責任あるAIの利用

生成AIは、私たちの生活を豊かにする一方で、倫理的な問題もはらんでいます。

AIを責任を持って利用するためには、AIがもつリスクを理解し、最小限に抑える必要があります。

具体的には、「AIの出力内容をつねに注意深く確認」することが必須。

AIが学習したデータに偏りなく、多様な視点を含んでいるかがポイントです。

それでは一体、どのような倫理的な問題が発生しうるかを見ていきましょう。

2. AIの不正確性

倫理的な問題は、AIの不正確性からもたらされています。

具体的には、バイアスとドリフトという問題がありますので、それぞれ見ていきましょう。

a. バイアス

AIは、学習データに基づいて動作するため、学習データに偏りがあると、AIが出力する結果も偏ってしまう可能性があります。

これを「バイアス」といいます。

バイアスは、AIが特定のグループの人々に対して不公平な結果をもたらしたり、社会的な不平等を助長したりする恐れがあります。

具体的には、以下のようなバイアスが存在します。

• 割当て被害: AIが、特定のグループの人々に対して、不当に不利な扱いをする。たとえば、AIによる採用選考で、特定の性別や年齢の人々が不利になりま

• サービスの質の低下: AIが、特定のグループの人々の言葉や行動を正しく理解できない。たとえば、音声認識技術が、特定のアクセントを持つ人の言葉を聞き取れない。

• 表現上の弊害: AIが、特定のステレオタイプを強化するような表現をする。たとえば、AIによる翻訳で、特定の職業が特定の性別と結び付けられる。

• 社会システムの弊害: AIが、社会的な不平等を拡大させる。たとえば、AIによる顔認識技術が、特定の民族グループの人々を誤って犯罪者と特定してしまう。

• 対人被害: AIが、人々の感情を傷つけたり、プライバシーを侵害したりする。たとえば、AIによるディープフェイクが、特定の人物の名誉を毀損する。

b. ドリフト

AIは、学習データが古い場合、最新の状況に対応できず、不正確な結果を出してしまうことがあります。

これを「ドリフト」といいます。

たとえば、ファッション業界でAIを活用してトレンド予測を行う場合、古いデータに基づいたAIモデルを使用すると、最新のトレンドを正確に予測できない可能性があります。

3. AI開発の最新情報を入手する

AIは日々進化しており、新しいツールや技術が次々と登場しています。

つねに最新の情報を収集し、AIの活用方法を学び続けることが重要です。

最新情報を入手する方法として、残念ながら、具体的な情報源は列挙されていませんでした…

しかし、情報をあつめる方法として、以下の方法がすすめられていました。

• ニュースレターを購読する

• ソーシャルメディアをフォローする

• オンラインコミュニティに参加する

• アラートを設定する（Google アラートで新着情報を集める）

ぼく自身、生成AIのニュースは、「X」と、「著名な人の生成AIの活用法（書籍）」での情報収集に片寄っているので、もっと情報源をふやそうとしています。

有益な情報源が見つかれば、追って共有したいと思います。

まとめ

生成AIは、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めています。

しかし、AIを効果的に活用するためには、AIの責任ある利用、AIの不正確性、そしてAIに関する最新情報の入手の3つの側面を理解することが重要です。

これらの知識を身につけることで、AIをより安全かつ効果的に活用できるようになりそうです。

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