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シュリ・シヴァナンダは、不安や疑念、恐れが現実的な問題であり続けていると述べた。また、彼はAIは手段であり、目的そのものではないと強調した。AIを用いて結果を最適化するためには信頼が必要だと彼は指摘し、真の革新は2つの相反する目的、つまりパワーを活用することと、それを人間らしくすることから生じるだろうと述べた。
ジェシー・エアンフェルド博士は、AMAの代議員会がAIによる医療助言の利益と予想外の結果についての原則と推奨を策定するだろうと述べた。医師たちは新たな技術を歓迎するが、信頼性、規制、公共政策の懸念を無視できないと彼は述べた。彼はまた、最も先進的なAIを活用したツールでさえ、まだ病気を診断し治療することはできないとも述べた。
現代の複雑なAIモデルの使用については、他にも考慮すべき点がある。サンディープ・ダヴェは、展開には実際のコストがかかり、企業のアクセスが非常に急速に高価になる可能性があるため、ROI（投資回収率）が厳しいと述べた。さらに、彼は、これらのモデルの訓練に使われるエネルギーのため、生成AIの使用が組織の持続可能性の目標に反するかもしれないと述べた。
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パネルで議論されたトピックの1つは、AIの運用方法が明確でない（ブラックボックス化している）ときのAIへの信頼である。多くのAIアルゴリズムは、データのパターン認識に基づいて複雑な重み付けモデルを開発する。これらのモデルは通常の人間の推論方法には従わず、これはそれが何をしているのか、最終結果がどれほど有用なのかに対する不信を生む可能性がある。
AIが何をしているのか、どのように決定を下しているのかについての深い理解が、AIの可能性と不可能性を理解し、倫理的な方法でAIを使用するのに大いに役立つであろうということが明らかである。
（forbes.com 原文）
