グレゴリー・P・クロフォードはオハイオ州マイアミ大学の学長である。
多くの人々が、人工知能（AI）がますます普及する中、組織内でAIを効果的に活用する方法を模索している。その可能性は効率性の向上、より深い理解、迅速な行動など、非常に魅力的だ。一方で、誤解を招く回答、捏造された情報源、その他の問題がニュースになるなど、落とし穴も深刻だ。
大規模な大学の学長として、私はAIを驚異的なスキルと独特の特性を持つ有望な新しい直属の部下のように見るようになった。素晴らしいキャリアを築く可能性を秘めているが、現時点では慎重な訓練、指示、監督が必要である。
人間とAIの違い
AIは膨大な量のデータを迅速に処理し、反復的な機能を確実に実行し、24時間365日休むことなく働くことができる。この技術は創造性を発揮できるが、感情的知性や人間の微妙な理解力に欠ける。人間の個人的・職業的目標、給与要件、ワークライフバランスとは一致しない。
これらすべてが、AIを完全に人間として扱うことができないのと同様に、人間をロボットとして扱うべきではないことを意味している。
AIは人間とは異なる方法で学習し、アルゴリズムとパターン認識を活用するが、人間に対人スキル、友情、共感、ニュアンス、非言語コミュニケーションを提供する意識や個人的経験は持っていない。AIはプロンプト、データ、厳格なルールセットに基づいて推奨事項を提供できる（特定のタスクには十分）が、人間が理解できる倫理的、社会的、感情的要素を欠いている。
ある面では、AIは優秀な従業員のように振る舞う。しかし別の面では、少なくとも現時点では、人間理解を含む重要な人間的資質からはほど遠い。
リーダーは、採用、訓練、評価を含め、人的リソースと同様にAIリソースを監督する必要があると考える。人間の従業員とは異なり、AIは共感、昇給、昇進を必要とせず、真に独立した権限を与えることもできない。
AIを従業員として評価する
リーダーはAIの能力を理解し、その限界を認識し、その成果を評価するという観点から、AIを従業員として考えることを提案する。
1. AIの能力を理解する
もし私がAIを直属の部下として面接するなら、その経歴や教育、他者との協力関係、どのような倫理基準を守っているかについて尋ねるだろう。安全性、透明性、正確性、誠実さへのコミットメントを求めるだろう。また、AIを作成した企業など、その参考情報を確認するだろう。
プライバシー保護、透明性の提供、チームとの協力、私たちのミッションとの整合性に関する方針を理解しているかを確認し、プロンプトを使用して私たちの慣行を認識しているかを確認するだろう。
2. AIの限界を認識する
直属の部下としてAIを訓練する際、リーダーはAIができることとできないことに注意を払うべきだと考える。AIがどのように機能するか、効果的にコミュニケーションする方法、チームの作業を妨げるのではなく強化することを確実にする方法を学ぶ。その出力を確認し、情報源をチェックし、雇用、医療、評価、司法の運営など、人々の生活に潜在的に影響を与える場合は特に注意を払う。
不注意、不誠実さ、偏見、知識のギャップ、完全な捏造の証拠に警戒する。最先端の知識を常に把握するよう努める。その成長を追跡し、信頼性が証明されるにつれて、より多くの信頼を技術に与える。これには、プロンプトの作成、使用するデータの管理、組織のポリシーをサポートすることが含まれる。
私の見解では、リーダーは人間の従業員に対するように、AIに責任を証明するための自由を与えることを期待すべきではない。契約などで安全が確保されるまでは、機密情報、個人情報、専有情報を共有しないこと。従業員と同様に、その限界を理解し、現実的な期待を設定し、作業成果をチェックする必要がある。
AIは人間の知識を補強できるが、特に文脈、ニュアンス、微妙さ、文化的洞察が重要なより主観的な領域では、人間の判断に取って代わるものではない。ただし、より望ましい結果や解決策を生み出すよう訓練することは可能だ。
AIはしばしば膨大なデータセット、大規模言語モデル、ウェブサイト、記事、コードなどで訓練されるが、人間と同じ方法で理解するわけではない。その学習はパターンを含み、特別に作成されない限り、過去のやり取りを記憶しない。完全な自信を持って間違いを犯すこともあり、幻覚を見たり、何もないところから物事を作り出したりすることもある。
3. 作業のチェック
直属の部下としてAIを評価する際、正確性、信頼性、有効性、チームワークなどの問題を取り上げるだろう。その出力を検証する方法を探す。これには、医師、弁護士、会計士など、自分の専門外の関連分野の専門家に相談して、その作業をチェックし、意見を得ることが含まれる場合がある。
さらなる訓練とチームとのより良いコミュニケーションの必要性が見えてくるかもしれない。組織内でAIが適合しない領域と、より効果的になる可能性のある領域を認識するよう努める。
人間の従業員とは異なり、この評価は給与の増加、昇進、より大きな権限に結びついていない—AIは上司によって動機づけられるわけではない。これはAIで何がうまくいっているか、何がうまくいっていないか、何を改善できるかを学ぶことについてだ。交渉ではないが、使用を改善し、ミスを避けるための会話を含むことはできる。
出力が意味をなすかどうかを問うことから始める。エラーを発見したら、原因を診断し、そのようなミスを排除する方法を学ぶ。人間の従業員と同様に、あなたの信頼は高まる可能性があるが、AIを無制限に実行させるべきではない—人間をループに入れておく。
慎重な導入の重要性
AIの能力は加速している。戦術的なプロセス改善を超えて、ほとんどの企業が活用していない顧客体験の戦略的変革を提供できる。創造的であり、新しいコンテンツを生成することができる。
しかし、各組織のリーダーや他のユーザーの真の知性による監督が必要だ。透明性、プライバシー保護、安全性、説明責任など、新たな責任が生じる—「AIがそうさせた」とは言えない。イノベーションのおかげでAIがより信頼性が高く、信頼でき、倫理的になるにつれて、使用戦略が進化することを期待しよう。
賢い直属の部下として扱い、適切な監督を行えば、組織の成功を高めることができるだろう。
フォーブス・ビジネス・カウンシルは、ビジネスオーナーやリーダーのための最も重要な成長とネットワーキングの組織である。私は資格がありますか？
