サンジェイ・クマール博士は、AI＆データサイエンス製品リーダーとして、AI、MLOps、クラウド分析の分野で15年以上の経験を持ち、企業のイノベーションを推進している。
エージェントAIの登場により、AIは自ら意思決定を行い、独自の目標を設定し、時には完全に自律的に行動するようになってきている。これはちょうど、独立の境界線を試す学生のようだ。
この発展が社会や産業にもたらす恩恵は大きい可能性があるが、正当な懸念を無視することはできない。これらのテクノロジーを監視する責任は誰にあるのか？何か問題が発生した場合、誰が責任を負うのか？自律型AIが倫理的に行動することを期待するのは合理的なのだろうか？
これらの疑問に答えるためには、明確なガイドラインを作成し、積極的な監視を維持し、批判的思考をもってエージェントAIの導入に取り組む必要がある。これらのステップがなければ、これらのシステムが無制限に動作することを許してしまい、意図しない広範な結果を招く恐れがある。
倫理的なエージェントAIの監視がどのようなものかを掘り下げる前に、主な懸念事項をいくつか考えてみよう：
バイアス
生成AIと同様に、AIエージェントに不適切な情報を与えると、欠陥のある結果を生み出す。AIシステムは、例えば古い偏見を内在化し、採用、融資、さらには裁判所の判決などの分野に影響を与える可能性がある。AIが独立して行動する場合、これらのバイアスのリスクはさらに高まる。
これに対処するには、データを多様化し、公平性をチェックし、異常な出力がないかシステムを継続的にテストする必要がある。
ハルシネーション
「ハルシネーション」とは、AIエージェントが存在しないものを見るという意味ではなく、AIが情報を作り出すことを指す。エージェントシステムでは、不正確な情報が深刻なミスにつながる可能性がある。ロボットが誤解を招く医学的アドバイスを提供したり、チャットボットが政治家を誤った方向に導いたりする状況を想像してみてほしい。
AIを正しい軌道に保つためには、その事実を検証し、信頼性を評価し、人間をプロセスに関与させる必要がある。
過度の依存
人々は油断しがちだ。洗練されたAIに出会うと、このテクノロジーを過度に信頼し始める可能性がある。それは問題だ。人々が自分で考えることをやめてしまうと、機械がミスをした時に誰が気づくだろうか？
目標は、人間と機械が協力することであり、テクノロジーに人間の判断を任せることではない。
悪用
残念ながら、テクノロジーを詐欺、スパイ行為、操作などの悪意ある目的に利用する人々は常に存在する。ある程度のコントロールを維持するためには、強力な倫理観、安全な機能、継続的な監視などの安全対策を設定する必要がある。
倫理的で責任あるエージェントAI
大手テクノロジー企業と規制当局の両方がこれらの懸念を理解しているため、エージェントシステムを倫理的かつ責任を持って実装できるようにするためのガイドラインや規制の作成を開始している。ここですべてのフレームワークや規制ガイドラインをカバーする方法はないが、これまでに最も注目されている2つは次のとおりだ：
1. NIST AIリスク管理フレームワーク（NIST AI RMF）：このフレームワークは米国国立標準技術研究所（NIST）によって開発され、AIの安全で信頼性の高い使用に関するガイドラインを提供している。その目的は、組織が潜在的なAIリスク（不具合、プライバシー侵害、バイアスなど）を特定、評価、管理するのを支援することだ。このフレームワークは、ユーザーが潜在的な問題を認識し、その可能性と影響を評価し、それらを軽減するための保護策を実施するよう導く。例えば、医療分野では、病院はAI RMFを使用して、新しいAI診断ツールが導入される前にリスクをもたらしたり、有害な結果につながったりする可能性があるかどうかを評価できる。
2. EUのAI法：ヨーロッパは規制に対してより厳格なアプローチを取っている。EUのAI法は、AIを異なるリスクレベル（最小、限定的、高リスク、または完全に禁止）に分類している。例えば、この法律は法執行機関や重要インフラに対して特に厳格だ—誰も誤動作するロボット警官を望まない。高リスクAIを開発するには、厳格な要件を満たす必要がある：システムが効果的に機能することを実証し、すべてを文書化し、重要な場面では人間が制御を維持できるようにする。
ガイドラインと規制は物語の一部に過ぎない。責任あるAIとは、開発のあらゆる段階に倫理を組み込むことを確実にするために、要求されること以上のことを行うことを意味する。これはいくつかの重要な原則を理解することから始まる：
1. 公平性：AIシステムはバイアスを避け、すべての人を平等に扱わなければならない。
2. 透明性：AIが意思決定を行う場合、それを使用する企業はその決定の理由と方法を理解すべきだ。
3. 説明責任：AIが正しいことを得ようと間違ったことを得ようと、誰かが責任を取らなければならない。単に機械に責任を押し付けることはできない。
4. プライバシー：個人情報は保護され、公開されたり悪用されたりしてはならない。
5. 信頼性：AIは最高の日だけでなく、一貫して機能すべきだ。
倫理的な自律型AIのガバナンス
適切な監視がなければ、AIは逸脱したり、バイアスを強化したり、完全に失敗したりする可能性がある。定期的な監査とバイアスチェックは、官僚的なステップではなく、問題が大きくなる前に検出するための実用的な方法だ。
「ブラックボックス」問題は、特に金融や医療などの分野で信頼の大きな障壁となっている。これらの分野では、プライバシーと透明性が不可欠だ。人々は意思決定がどのように行われるかについて明確さを必要としている。説明を提供することで信頼を高めることができるが、それによって意思決定プロセスの複雑さと難しさも明らかになる可能性がある。
要するに、エージェントAIはリスクを高める。これらのテクノロジーは生産性を向上させる可能性があるが、深刻なリスクも伴う。これらのリスクを効果的に管理するためには、積極的な監視と定期的な評価が不可欠だ。
