インデックスから蛇足【デジタルMATSUMOTOの考察（2023/10/5）C評価】「禁止は一切検討せず」イェール大副学長、生成AIへの対応語る - MITテクノロジーレビュー
デジタルMATSUMOTOが以下の記事に考察をしたようです。記事の要約に対して考察をしました。
出力の著作権違反はチェックしてますが、問題があるようでしたらご指摘いただけますと幸いです。
元記事はMITテクノロジーレビューさんをご覧いただけましたらと。
デジタルMATSUMOTOの考察
AIガバナンスの課題として、AIの利用についての法的・倫理的問題が浮上しています。AIの一例であるChatGPTに関するディスカッションでは、誤情報や悪用、バイアス、教育分野への影響などの問題が指摘されています。ChatGPTは蓄積された情報に基づく回答を行うため、偏った情報に基づく回答が出る可能性があります。そのため、企業はChatGPTを利用する際には、回答の信頼性を確保すべく適切なガバナンスを行うことが求められています。
一方、人材選考のようなAIの利用シーンでは、AIの公平性についての問題が考察されています。AIが不確実性を含むため、差別的な判断を受ける可能性があるという課題が存在します。これらの問題を解決するためには、AIの開発者や利用者が連携し、AIサービス固有のリスクに対する対策を検討することが求められます。
米国のイェール大学では、AIの利用についてのポリシーが公表されており、ChatGPTなどの大規模言語モデルに対する禁止は一切検討せず、利用についてのガイダンスを提供する方針を示しています。これは、AIが学生に与える影響についての認識を示すもので、教育者が学生に何を教えるべきかを再考することが重要であり、そのためにも教職者自身がChatGPTに出来ることとそのリスクについて理解を深めることが重要であると強調しています。
これらの事例を考えると、AIガバナンスには、AIの適切な利用を確保するためのルール作りとその運用、そしてAIに関する教育の必要性が強く求められていることが見て取れます。AIの利用が広がる一方で、その法的・倫理的な問題についての理解や対策が十分になされていない現状があります。この課題を解決するためには、AIの開発者や利用者が連携し、AIの利用に関する法的・倫理的なガイドラインの策定と遵守が求められます。また、AIの利用者に対する教育も重要な課題となっており、AIの可能性とリスクを理解し、適切な利用を行うための知識を身につけることが必要とされています。これらの取り組みを通じて、AIの持つ課題を克服し、その利便性を最大限に活用することが求められています。
⭐️リアル松本が追記
AI技術は完璧なものではないため、利用者である学生の入力したプロンプトが思わぬリスクを顕在化させる可能性があります。イェール大学の副学長のコメントの通り、一方的に禁止するだけではAIを正しく使いこなすための理解が進みません。
⭐️リアル松本が追記
AIの開発者・サービス提供者側にはAIサービスの信頼性を確保する取り組みを含めた情報を開示し、教育現場でAIを活用する上では、利用者である教師と学生も継続的に対話しながらAIのメリットとリスクについて理解を深めることが必要になります。
リアル松本のコメント
評価C.内容を修正
今回は修正の多かったケースについて、取り上げています。
考察生成の直後は、インデックスに存在する人材育成AIについてのケースについて述べられていたのですが、さすがに本記事とは無関係かなと考えて削除しました。
教職者自身がChatGPTの理解を深めることという主張はGoodですが、元記事に合った「一方的に禁止するだけではAIを正しく使いこなすための理解が進みません」には触れてほしかった。
最後に、AIサービス運営における情報開示や教師と学生の対話に触れてほしかったので追記しています。
今回の考察生成において、インデックス内で特に注目された文書（埋め込みベクトルで参照）は以下のようです。インデックスが変に活用されるリスクもあるものだと実感・・・
＞AI法研究会
この文書は、AI法研究会におけるChatGPTと生成AIの法的倫理的課題に関するパネルディスカッションの記録です。誤情報・幻覚、悪用・誤用、バイアス、教育分野の課題について議論され、ChatGPTの回答の信頼性についての問題が指摘されました。ChatGPTは、蓄積された情報に基づいた回答を行わなければならないため、偏った情報に基づく回答が出る可能性があるということです。また、ChatGPTを悪用することによって、スパムメールやマルウェアなどの危険な行為が招かれる可能性もあります。これに対して、企業はChatGPTを利用する際に、プロンプトとレスポンスを一定蓄積して、トレーサビリティを確保しながら、問題のある回答を修正するなどのガバナンスが必要であると議論されました。教育分野においては、子供の心の悩みをChatGPTで受けるようなサービスを考えた際、禁止AIに該当するかどうかなども検討される必要があります。ChatGPTの回答は、人間が介在せずに自動的に生成されるため、その信頼性については注意が必要です。
＞人材選考AIを例に「AIと公平性」の問題を考える、学習データに潜んでいたリスクとは
この記事は、人事選考AIを例に、AIの公平性に関する問題を考察しています。AIが不確実性を含むため、差別的な判断を受ける可能性があるという懸念があります。政府や企業は、AIのポリシーやガイドラインを策定していますが、ユーザー企業の多くでは、具体的に何をすればよいかが不明瞭であるという課題があります。本連載記事では、AI倫理を実現するガバナンス（AIガバナンス）をビジネスの現場で実践するための指針を、事例シナリオに基づいて紹介します。この記事では、東京大学未来ビジョン研究センターが開発する「リスクチェーンモデル」というフレームワークを使用しています。このフレームワークは、AIサービス固有の重要なリスクに対して、AIシステムの開発者やAIサービスの運営者、AIサービスの利用者が連携した対策を検討することを目的に開発されました。本記事では、AIに関する公平性を、人材選考AIのケースに基づき考えています。