メリアム・ナジー・アルラシドは、世界的に評価されている国際仲裁人および法律アドバイザーである。
AI革命に欠けているのは倫理的リーダーシップである。AIは高度で、時には驚くほど進化しているが、人間の脳とその認知機能、批判的分析、倫理的意思決定に取って代わることはできない。
多くの人が恐れているにもかかわらず、組織がAIの進化する役割と責任を定義・洗練していく中で、人間はまだ主導的立場に立つ必要がある。意図的な人間の監視は不可欠である—AIによって完全に置き換えられると考えられている仕事をこなすだけでなく、最大の価値をもたらす方法でAIを使用していることを確認するためにも。
私は、文脈的正確性を持ってAIに私たちのために働くよう教え、最高レベルでデータとパターン認識を分析させ、AIなしでも人間が達成するのと同じ倫理的かつ責任ある熟練度を備えたコンテンツを提供することによってのみ、これを達成できると信じている。画一的な製品を受け取るのではなく、AIアルゴリズムのトレーニングとテストに積極的な役割を果たし、正確で倫理的かつ責任あるアウトプットのためにデータ入力を再調整する必要がある。
この未開拓の領域は重要な問いを投げかける：どうすればよいのか？答えは倫理的リーダーシップにある。
無差別にAIに依存することの危険性はニュースに溢れている。多くの場合、企業や法律事務所は、文脈的かつ倫理的な情報を生成するようAIに教えることなく、AIに広範に依存し指導を受けることで、質の低い成果物を生み出している。さらに悪いことに、一部の組織は、適切な概観とデューデリジェンスなしにAIの幻覚に頼ることで、覚書、報告書、公式事例資料の作成において倫理的および受託者責任に違反している。
AIは適切に使用すれば強力なツールである。2025年のグローバル調査では、法律専門家の80%が「今後5年以内に自分の仕事にAIが高いまたは変革的な影響を与えると信じている」と述べ、53%がすでにAIからより大きな投資収益率を見ていると報告している。しかし、AIは人間の脳の代替品ではない。
私は非現実的な期待がこの問題の根本にあると信じているが、その考えは単純すぎる。AIをビジネス目標を完全に進め、KPIを設定し、複雑な問題を解決し、重要な情報を伝達する魔法の杖と見なすなら、失望を招くだけでなく、深刻なリスクへの扉を開くことになる。
これらの例は陰鬱で皮肉に見えるかもしれないが、AIを責任を持って活用するためには最悪のシナリオを考慮する必要がある。ほとんどまたは全く監視なしにAIに依存すると、組織は財務的失敗、誤った商業的決断、内部的不満、倫理的違反、不十分な判断、法的責任に対して脆弱になる。これらの結果のうち1つか2つでも、取り返しのつかない害につながる可能性がある。
私の極端な警戒はAIの使用を思いとどまらせるためではない。むしろ逆である。AIは意図的に、思慮深く、責任を持って、倫理的に使用すれば、非常に価値のあるリソースとなりうる。
倫理的AIと責任あるAIの理解
人間のリーダーは倫理的AIの開発と展開のためのパラメータを確立しなければならない。「倫理的AI」と「責任あるAI」は2つの類似しているが異なる概念である。
倫理的AIは、公平性、正義、プライバシーなどの高レベルの原則を探求するより広範な戦略的フレームワークである。何が倫理的命令を構成するかについて、合理的な人々は意見が異なることがある。あるリーダーはAIの環境への影響を優先するかもしれないが、別のリーダーは労働力の混乱をより大きな優先事項として焦点を当てるかもしれない。これはステークホルダーが持つべき重要な対話であり、トップリーダーシップによって主導されるべきである。
倫理的AIは責任あるAIの前に来なければならない。倫理的AIは問う：特定の状況でAIを使用すべきか？このコンテキストでAIが害を引き起こすために使用される可能性があるか？私の意見では、AIは人権、戦争、データプライバシー、環境を含む多くの領域での意思決定において場所を持つべきではない。
責任あるAIは倫理的AIを実践的な使用に変換する。それは問う：この実装は責任があり、透明で、安全で、偏りがないか？責任あるAIフレームワークはしばしば説明責任とコンプライアンスに関するあいまいな言語に依存している。しかし、責任あるAIの声明は、どのプロセスを実装し、すべての管轄区域で規制にどのように準拠するかを定義するまでは何の意味もない。
倫理的かつ責任あるAI実践の育成
2つの広範な神話が倫理的かつ責任あるAIの使用を損なっている。
最初の誤解は、AIが人間の仕事を完全に置き換えているということである。この根本的な誤解がリーダーにデューデリジェンスなしに行動するよう促している。AIは効率性と知識を向上させることができるが、知的な人間の仕事と能力に取って代わるものではない。
2つ目は、AIが人間の監視なしに機能できるということである。AIモデルはデータで訓練されており、そのデータは人々から来ている。意図的なガバナンスがなければ、これらの人間のバイアスがアルゴリズムに影響を与え、AIからの差別や不公平な出力につながる可能性がある。
これらの誤解は、AIが有用である可能性がある領域での採用を妨げている。AIの実装を遅らせたり避けたりすると、効率性を向上させ、従業員のスキルを向上させ、高価値の戦略的な仕事に集中する機会を逃す可能性がある。
倫理的AIガバナンスフレームワークの確立
倫理的AIを進めて、AIを責任を持って活用し、ビジネス目標のためのその潜在能力を最大化する。人々を保護し、プライバシーを確保し、透明性の文化を育むことを確実にするためのAIガバナンス構造を作成する。組織のすべてのレベルで賛同を得るために、すべての幹部にAI教育とトレーニングを提供する。
四半期ごとのチェックインをスケジュールして、ガバナンス構造を改訂する。それは設計通りにまだ機能しているか？将来の間違いや問題を避けるためにどのような調整ができるか？
人材と文化への投資
従業員にAI倫理に関する継続的なトレーニング、教育、監督を提供する。経営幹部は倫理的AIを企業文化に組み込む責任があるが、チームの全員がこの文化を育む責任を共有している。従業員と協力して協力的な信頼の輪を作り、全員が倫理的AIフレームワークを維持する責任を感じ、関与するようにする。
積極的なテストによるバイアスの軽減
多様なデータセットを使用し、定期的な監査を実施して、AIモデルのバイアスを特定する。これには継続的なモニタリングとメンテナンスが必要である。すべての人間には無意識のバイアスがあることを認識し、従業員がこれらのバイアスを認め、それに対してAIモデルをテストできる安全な空間を作る。
透明性の促進
組織のAIガバナンス構造を伝え、それが表明された価値観との整合性を示す。倫理的AIの最終的な責任はCEOから始まり、CEOで終わる。完全なリーダーシップの説明責任とは、すべての経営幹部と取締役会メンバーが、内部的にも外部的にもこれらのコミットメントを支持しなければならないことを意味する。
AIはビジネス内のサイロに存在することはできない。それは人間の従業員と同様に、目的とガバナンスを必要とする。明確なAI目標を設定し、それらをコアビジネスプロセスに完全に統合する—倫理的かつ責任あるAIの両方を、運営方法の不可欠な部分とする。
