エリック・レイシン氏は、より説明責任があり信頼できる市場の実現に取り組む非営利組織BBBナショナル・プログラムズの社長兼最高経営責任者（CEO）である。
AIとそのガバナンスの枠組みを巡る重大な局面において、企業や非営利団体は、この急速に進化する技術を責任を持って使用していることを証明できる態勢を整えておくべきである。顧客やステークホルダーだけでなく、規制当局を含む他の関係者も注視している。
連邦規制当局は、AIが規制の空白地帯で運用されているわけではないことを明確にしている。米連邦取引委員会（FTC）の構成は1年前とは大きく異なるものの、「オペレーション・AI・コンプライ」は継続しており、同委員会は裏付けのできない主張でAIツールを宣伝する企業に対して措置を講じる一方で、単純明快な原則を強化している。それは、消費者保護法はアルゴリズムにも従来の広告と同様に適用されるということだ。
同時に、トランプ政権は、過度または断片的な規制が米国のAIにおけるリーダーシップを損なう可能性があると強調している。ホワイトハウスは州レベルの規則のパッチワークに懸念を表明し、2025年12月の大統領令を通じて、イノベーションを遅らせたり責任ある企業に負担をかけたりすることなく消費者を保護する、より軽い連邦政府の関与を支持する姿勢を示した。さらに、米司法省は州のAI規制に異議を唱えるタスクフォースを設置したと発表した。
独立した業界自主規制
執行対イノベーションは、しばしば2つの対立するビジョンの衝突として描かれる。実際には、この見かけ上の二分法は、あまり議論されていないが歴史的に効果的な中間地点を指し示している。それが独立した業界自主規制である。
AIは消費者向け市場にますます組み込まれている。アルゴリズムは現在、広告コピーを生成し、価格設定やオファーをパーソナライズし、レビューをモデレートし、顧客と直接やり取りしている。効率性の向上は現実のものだが、リスクも同様に現実のものである。主張が人間によって作成されたものであれ、アルゴリズムによって生成されたものであれ、真実性と透明性の基準は変わらない。
正式な規制と執行は依然として不可欠であるが、本質的に事後対応的である。調査には時間がかかる。規則制定には通常さらに時間がかかる。急速に進化する技術においては、被害が発生した後に到来する説明責任は、信頼を維持するには遅すぎることが多い。
独立した業界自主規制は異なる方法で機能する。真実性と透明性の確立された基準に基づいて、市場慣行の継続的かつリアルタイムの精査を提供する。新しい法令や斬新な法理論に依存しない。代わりに、それらの技術がどのように構築されているかに関係なく、長年の原則を新興技術に適用する。
監視の重要性
このようなアプローチは、中核的な基準が変わっていないことを認識している。主張がコピーライターによって書かれたものであれ、AIによって生成されたものであれ、それは依然として真実であり、証拠によって裏付けられていなければならない。パーソナライゼーションが人間の洞察によって推進されるものであれ、機械学習によって推進されるものであれ、消費者は依然として公平性と明確性に値する。技術はこれらの義務を書き換えるものではないが、企業がそれらをどれだけ真剣に受け止めているかを試すものである。そして、重要な問いは変わらない。消費者に対してどのような表明がなされており、それらは正確か。
AIがより自律的になるにつれて、実証はさらに重要になると言える。エージェント型AIシステムは従来の責任の境界線を曖昧にする。しかし、AIエージェントがオファーやメッセージを動的に調整する場合でも、企業は依然として結果に対する責任を負う。独立した監視は、曖昧さが執行リスクや評判の損害に変わる前に、期待を明確にするのに役立つ。
プライバシーとセキュリティの重要性
私は最近、14万人以上の他の参加者とともに、ラスベガスで開催されたコンシューマー・エレクトロニクス・ショーに参加した。エージェント型AIが、健康診断、自動運転車、障害者向けデバイス、オフィス向けセキュリティおよび安全システム、家庭、芝生、プール向け消費者製品など、さまざまな業界において、過去1年間にビジネスプロセス、消費者エンパワーメント、カスタマーサービスの飛躍を可能にしたことを目の当たりにした。
間もなくリリースされる製品の多くは、個々の企業と全体的なビジネスエコシステムにとって大きな可能性を示しているが、私はAI対応製品の開発者の多くが、プライバシーと潜在的な詐欺の影響、特に子供や高齢者などの脆弱なグループに対する影響を十分に考え抜いていないという見解を持って帰ってきた。
そして、あらゆる年齢の消費者がパーソナライズされたサービスから強化されたデジタル体験まで、AIの恩恵を歓迎する一方で、それらの技術が真実で透明性があり責任あるものであり、脆弱な集団のために適切なセーフガードが組み込まれていることを期待している。AIに対する信頼は選択肢ではない。技術がその可能性を実現するために必要なものである。AIは市場のルールを書き換えるものではない。企業がそれらのルールをどれだけ真剣に受け止めているかを試すものである。
アカウンタビリティの受け入れ
アカウンタビリティを受け入れることは、AI論争の両側の政策目標と一致する。消費者被害を懸念する規制当局にとって、独立した監視は既存の法律の遵守を強化し、新たなリスクを表面化させるのに役立つ。一方、重い規制を警戒する政策立案者にとっては、すぐに時代遅れになる規範的なルールなしにアカウンタビリティを提供する。
市場の観点から、これは重要である。規制の不確実性はコストがかかる。AI関連の主張が精査に耐えられない場合の評判の損害を止めたり修復したりする努力も同様である。独立した監視は、企業がリスクを早期に特定し修正する方法を提供し、それらが執行措置、訴訟、見出しになる前に対処できる。独立した自主規制は、被害が発生する前にアカウンタビリティを組み込み、消費者と企業の両方のリスクを軽減する。
批評家は時々、業界自主規制には執行力がないと主張する。しかし、基準が一貫して執行され、結果が可視化されている場合、評判上の結果は重大であり、正式な罰則よりも即座に現れることが多い。
独立した監視はまた、政策立案者に不足しているものを提供する。それは現実世界の証拠である。AI駆動の主張と慣行の継続的なレビューは、技術が立法公聴会でどのように説明されているかではなく、市場でどのように使用されているかについての洞察を提供する。その情報は、よりスマートで的を絞った政策決定を通知するのに役立つ。
バランスを取る行為
AIは進化し続け、その規制を巡る政治的な意見の相違は続くだろう。変わらないはずなのは、市場が誠実な表明と公正な取引に基づいて運営されるという期待である。独立した業界自主規制は、AIがもたらすすべての課題を解決するものではないが、実際的な課題には対処する。それは、技術が法律よりも速く動く時に信頼をどのように維持するかという課題である。
そのバランスを取る行為、つまりマシンスピードで運用しながら信頼を維持することをうまく管理することが、最終的にAIが市場への信頼を強化するか損なうかを決定するだろう。
AIは進化し続け、そのガバナンスを巡る政治的議論も続くだろう。変わらないはずなのは、企業が誠実に競争し、消費者を公正に扱うという期待である。市場は信頼が強く、ルールが明確な時に最もうまく機能する。アカウンタビリティを受け入れることは、執行の優先事項と一致し、イノベーションを尊重し、組織への信頼を喚起するのに役立つアプローチである。これらはすべて、AIアカウンタビリティを受け入れることが競争優位性となり得る理由である。
