AI用語2：AIの「バイアス」とは何か？
「バイアス」という言葉は、「偏見」について議論する際によく使われる言葉であるため、すでに知っていると思われているかもしれない。AIにおけるバイアスも、システムが特定のグループに対して不公平な扱いを反映したパターンをデータから学ぶことによって発生する。しかし、AIはそのパターンが不公平であることを認識していない。単に訓練データにおけるパターンを再現しているだけなのだ。もし訓練データにおいて1つのグループが他のグループよりも優遇されている履歴が含まれていれば、AIもそのグループを優先するようになる。
これは特に採用において重要だ。もしAIツールが過去の採用候補者のデータを基に訓練されており、成功した採用者がほとんど男性であった場合、AIは男性の候補者を高く評価するようになるかもしれない。これは意図的に行われるわけではなく、単に与えられたデータを再現しているだけなのだ。このようなバイアスは、有能な候補者を排除し、時代遅れの考えを強化してしまう可能性がある。
この問題は、チームがAIを信頼しすぎて、どのデータが使われているのか、どのようにシステムが訓練されたのかを確認しない場合にさらに大きくなる。この問題を避けるためには、企業は自社のツールがどのように構築されたのかについて、より厳密な質問をする必要がある。このAI用語を理解することは、データの出所を確認し、それが会社が支援したい価値観や多様性を反映していることを確認することを意味する。
AI用語3：AIの「ブラックボックス」とは何か？また「AIの説明責任」とは？
AIが「ブラックボックス」と呼ばれる時、それは通常、ツールがどのようにして決定を下したのかが見えないという意味だ。入力と出力はわかるが、その間の過程は隠されている。このことは混乱を招き、場合によっては恐怖を引き起こすことがある。特に、AIの出力が人々の仕事、評価、キャリアに影響を与える場合においては。
「説明責任」は、その決定プロセスを理解しやすくすることだ。すべてのコードを理解する必要はないが、「なぜこの結果になったのか？」と質問し、明確な答えが得られるべきだ。いくつかのツールは、このような透明性を提供するのが得意だ。
AIの決定の背後にある論理が隠されたままであると、人々はそのプロセスを信頼しなくなる。昇進やランキング、フィードバックの公平性について疑問を持つかもしれない。リーダーがツールがどのように結論に至ったのかを説明できないと、フラストレーションや無関心が生じる。だからこそ、組織は透明性を提供するツールを選び、意思決定がどのように行われるのかについての会話の場を作るべきだ。
