「人工知能のバイアス」を考える【後編】“偏り”がプラスに作用することも 「AI」のバイアスとどう向き合うか

AIシステムのバイアスはリスクとなる一方、有益な結果をもたらすこともある。本稿では、AIシステムのバイアスの長所と短所を取り上げる。

[Mark Labbe，TechTarget]

　偏ったデータによるバイアス（偏見、差別）を含む人工知能（AI）システムを使用することは、大きな墓穴を掘ることにつながる――。そう語るのは、データ管理ソフトウェアを提供するCollibraの共同創設者兼最高技術責任者（CTO）を務めるスタン・クリスティアンス氏だ。

　「偏ったAIシステムは膨大な数のエラーを生み出す」とクリスティアンス氏は指摘。ほとんどのAIエンジンはブラックボックスになっているため「企業がダメージの大きさに気付いたときには、既に手遅れになっている恐れがある」と同氏は説明する。

AI管理の必要性

• 人工知能（AI）の不公平な判断を指摘するツール　IBMが提供開始
• 欧州委員会が人工知能（AI）のガイドラインと試験運用開始を発表

ブラックボックス化するAI

• AI（人工知能）の意思決定はブラックボックス、それでも機械を信じる？
• AIのブラックボックス化を許さないGDPRに注意

　前編の「Amazon、Facebookも批判の的に　『公平・公正なAI』はなぜ難しいのか」では、Amazon.comとFacebookの事例を基に、AIシステムのバイアスを取り巻く現状について説明した。後編ではバイアスへの対策と、偏ったデータを有効活用できる可能性について考える。

どうすればバイアスを軽減できるか

　クリスティアンス氏は、AIシステムを活用する企業に注意を促すと同時に、バイアスを抑える対策を複数講じることを推奨している。これには、次のような対策が挙げられる。

• 倫理委員会と協議する
• 多様なバックグラウンドを持つ人々で構成されたデータサイエンスチームを雇う
• サードパーティーのデータ管理ベンダーと連携する

　企業がバイアスを回避／排除するのに大きく役立つのは、常に警戒心を持ち、潜在的な問題を素早く解決するよう動くことだと、クリスティアンス氏は話す。

　AIシステムのバイアスは、データと結果を不適切にゆがめる恐れがある。ただしAIシステムにあえて偏りを取り入れて、トレーニングに役立てようとする試みもある。

ときに役立つ偏ったデータ