データの倫理的活用を考える【第4回】
「データの倫理的活用なんて当たり前」と自信満々な人ほど危険な理由
AI技術のために用意したデータを、企業は倫理的に扱えているのか。データの倫理的活用に自信を見せるビジネスリーダーもいるが、その実態は。
第3回「“取りあえずデータ収集”の落とし穴 『警察や検察へのデータ開示』が招く問題」は、データ収集に伴うリスクと消費者との信頼関係の重要性を解説した。今回は、企業が人工知能（AI）技術を扱うに当たって直面し得るデータ利活用の課題を紹介する。
「データの倫理的活用に自信あり」のビジネスリーダーほど危険な理由
データの倫理的扱いにおける今後の重要なポイントは、AI技術を活用したシステムの構築だ。調査会社IDCでシニアリサーチアナリストを務めるビョーン・ステンゲル氏は、AI技術の倫理的活用に自信を見せる企業が少なくないことに触れ、この傾向に警鐘を鳴らす。
ステンゲル氏はAI技術の活用について「まだ比較的初期段階にあり、企業はAI技術の使用が実際に意味するところを理解し始めたばかりだ」と語る。この段階でビジネスリーダーがデータの倫理的活用に自信を持っているとすれば、それは「関係するリスクを完全に理解できていないことの現れだ」（ステンゲル氏）。
「企業はデータを使用して既にある偏見を増長させ、実害を招きかねない判断をしようとしている」と、CRM（顧客関係管理）大手Salesforce（salesforce.com）のキャシー・バクスター氏は指摘する。バクスター氏は、同社でAI技術の倫理的実践についてのプリンシパルアーキテクトを務める。
AI技術の倫理的な活用が問題となった最近の例としては、
- 白人男性ばかりを選ぶ採用システム
- 有色人種を高リスクと評価する仮釈放判断システム
- 女性の信用情報を低く評価するクレジットカード会社のシステム
- 無実の人々の逮捕につながる顔認識システム
などがある。バクスター氏によると、企業が成功を収めるには予測や意思決定の正確性を高める必要がある。一方で「社会のためには、AI技術を構成するデータが有害な偏見を生んでいないことを確実にする必要がある」と同氏は話す。
第5回は、倫理的データ活用の原則を現場に落とし込む方法を考える。
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