GenLayer Labsの共同創業者兼CEOであるアルベルト・カステラーナ氏は、GenLayerのためのAI法的インフラを構築している。
ガバナンスと法的システムにおけるAIの可能性は計り知れないが、その前進への道のりには、ほとんどの組織が過小評価している技術的・人的課題が山積している。
法的枠組みの中で機能しなければならないAIシステムの構築に長年携わってきた私は、成功には強力なモデルだけでなく、信頼性、プライバシー、信頼へのアプローチを根本的に再考することが必要だと学んだ。
現実の確認：無視できない根本的な限界
AIエージェントの構築を始めた当初、それらは今日ほど高性能ではなかった。GPT-3やGPT-4の時代には、信頼性に欠け、計画立案に苦労し、コンテキストが大きくなりすぎると指示に従えないことがよくあった。幻覚は一般的で、バイアスも深刻な懸念事項だった。
現在でも、GPT-5やClaude 4.1を使用しても、これらの問題は改善されたものの依然として存在している。AIシステムを構築するチームは、これらの弱点が単なる癖ではなく、設計上考慮しなければならない根本的な限界であることを理解する必要がある。
GenLayerでの私とチームにとって、幻覚とバイアスの削減が最優先事項となった。これにより、複数のAIモデル（多くの場合、異なるアーキテクチャとトレーニングデータを持つ）の出力を集約し、結果に対して投票させるコンセンサスアルゴリズムを設計するに至った。構造化されたプロセスで彼らの視点を組み合わせることで、単一のモデルだけでは生成できないような、より一貫性があり信頼性の高い出力を生成できる。
私たちは、生成AIの未来に対する一般の理解が当初非常に限られていたことを学んだ。多くの人々はそれが重要であることを理解していたが、自律型エージェントが最終的に人間の関与なしに取引し、交渉し、意思決定を行うようになることを理解していた人はほとんどいなかった。今、人々はその全体像をより明確に見始めているが、会話はまだ新しい種類のビジネスや仕事が生まれることよりも、仕事の喪失にのみ焦点を当てていることが多い。
AIの予期せぬ課題
採用活動が予期せぬ課題として浮上している。多くの候補者が現在、応募や課題テストの完了時にAIを広範囲に使用している。これにより、本物のスキルと真正性を見極めることが難しくなっている。多くの応募者がAIに大きく依存し、時には資格を偽造することもあるが、より重要な現実は、AI活用能力自体が中核的なスキルになっているということだ。
本当の課題は単にAIの使用を検出することではなく、AIに頼りすぎる候補者と、AIの出力を積極的に指導、批評、改善してより強力な結果を出せる候補者を区別することにある。
最後に、開発者コミュニティには深い慣性がある。多くの経験豊富な開発者は、特定の問題に対して今や時代遅れとなった馴染みのあるフレームワークを好み、AIファーストのアプローチを採用することをためらう傾向がある。この抵抗は、急速な実験と新しい方法の積極的なテストが不可欠な時期にイノベーションを遅らせる可能性がある。
今なら違うアプローチ：アーキテクチャと教育を最優先
もし今から始めるとしたら、実行環境やアプリケーションを構築する前に、コンセンサスメカニズムの設計とストレステストにはるかに重点を置くだろう。
私たちの旅では、複数のAIモデルが出力に合意する必要があるシステムで発生する可能性のあるエッジケースとシナリオを発見するのに多大な時間を費やした。そのプロセスは試行錯誤で学んでいたため遅かった。最初からより重いシミュレーションを行っていれば、時間を節約し、最初からアーキテクチャをより堅牢にできただろう。
また、設計プロセスの早い段階でプライバシーと機密性についてもっと考えるだろう。現在、AIとの会話は共有された瞬間に法的特権を失うリスクがあり、特に法律や金融などの分野では、可能なアプリケーションの範囲が制限される。これは法的懸念だけでなく戦略的な懸念でもある。モデルをローカルで実行したり、信頼できる実行環境を使用したりするなど、プライバシー保護方法を最初から構築することで、そうでなければリスクが高すぎるユースケースのカテゴリ全体を解放できる。
また、AIエージェントが何ができるか、その限界はどこにあるかについて、ステークホルダーの教育にもっと早く投資するだろう。その教育をスキップすると、期待が一致せず、後で抵抗が大きくなる。振り返ってみると、技術的な課題は大きかったが、より大きな遅延の多くは人間の理解と採用の管理から生じていた。
AIガバナンスシステムの5つの柱
ガバナンスと法的文脈のためのAIを構築するには、高度なモデルや巧妙なアルゴリズム以上のものが必要だ。それは設計の選択を形作り、信頼を保護し、長期的な回復力を確保する一連の指導原則を要求する。
私たちにとって、これらはAIガバナンスシステムが従うべき5つの柱として浮上した：
1. 信頼性を最優先
法的またはガバナンスの文脈で意思決定を行うAIシステムは、再現可能な条件下で一貫した結果を生み出すことができなければならない。これは、敵対的な入力でのテスト、エッジケースのシミュレーション、エラーやバイアスのリスクを減らすためのマルチモデルコンセンサスなどのメカニズムの使用を意味する。
2. 基盤としてのプライバシー
機密性は法の支配の基本である。弁護士、裁判官、仲裁人がAIとのやり取りが安全であると信頼できなければ、彼らは深刻な問題にそれを使用することはない。モデルをローカルで実行する、信頼できる実行環境でデータを使用中に暗号化する、すべての機密計算を安全な環境に保つなどのプライバシー保護技術は、初日から考慮されるべきである。
3. 透明性のための監査可能性
権利や義務に影響を与えるAIの決定は、説明可能で審査可能でなければならない。これは、決定ログの保存、基礎となる証拠に遡る能力の維持、明確な推論パスの提供を意味する。これがなければ、透明性も信頼の基盤もない。
4. 進化のための適応性
法的システムは進化し、AIガバナンスフレームワークもそれに合わせて進化しなければならない。これは、ルールを更新でき、上訴プロセスを統合でき、新たな課題が発生したときに監視メカニズムが適応できるシステムを設計することを意味する。
5. 完璧さではなくプロセスを通じた信頼
あらゆるレベルで信頼について考える必要がある。信頼は完璧さを主張することによってではなく、ミスを検出して修正できるプロセスを構築することによって築かれる。これが、上訴メカニズム、独立した検証、意思決定への多様な参加が非常に重要である理由だ。多くの場合、AIの決定に異議を唱え修正する能力は、初期の精度自体よりも価値がある。
結論
ガバナンスと法的システムにおけるAIは、技術的進歩だけでは成功しない—それには慎重なアーキテクチャ、プライバシーファーストの設計、人間の制度と共に進化する信頼構築プロセスが必要である。
