AIにどこまで委ねるか?【中編】
「計算が全て」になる悪夢の日 「猫」を「犬だ」と言うAIさえ疑えない
コンピュータによる計算は正確だと言えるが、AIモデルが計算によって導き出す答えを人間が信じるかどうかは別の話だ。ただし人間はAIモデルが出力する結果を信じる傾向にある。
人間のオペレーターが直接制御または指揮することなく標的を選定、探知、攻撃する兵器システム「自律型兵器システム」(AWS:Autonomous Weapon Systems)について、戦場に投入するかどうかの議論が広がっている。SRE(サイト信頼性エンジニアリング)ベンダーStanza Systemsでプリンシパルソフトウェアエンジニアを務め、英国の殺人ロボット撲滅キャンペーン「Stop Killer Robots」のメンバーでもあるローラ・ノーラン氏は、自律型兵器システムの懸念を指摘する。その一つが、自動化システムからの出力を、別の情報源からの情報よりも信用してしまう人間の傾向「自動化バイアス」だ。
「猫」が「犬」でも計算は正しい 自動化バイアスが招く悪夢とは
併せて読みたいお薦め記事
連載:AIにどこまで委ねるか?
AIの軍事利用に関する記事
ノーラン氏によると、自動化バイアスを完全に排除するのは不可能だという。「ヒューマンファクター」(システム全体の機能に影響する人間の特性)の分野では、自動化バイアスをいかに減らしていくかについての研究が活発に実施されてきた。しかしノーラン氏によると、その解決法はまだ分かっていない。攻撃の戦略的価値を自律的に判断することは、自律型兵器システムには難しいというのが同氏の考えだ。「AI兵器はあくまでMLモデルで認識できる要素に注目し、ただ計算をしているだけ。軍事的な価値は何も分からないはずだ」
ケンブリッジ大学(University of Cambridge)でCentre for the Study of Existential Risk(CSER:生存リスク研究センター)客員研究員を務めるタニエル・ユセフ氏は、自律型兵器システムが画像を識別するために、数学的に画像ピクセルを割り当てる方法を説明し、「計算が正確だったとしても、導き出される結果が必ずしも正しいわけではない」と指摘する。
ユセフ氏は例として、犬と猫の画像を識別するために設計したAIアルゴリズムのテストを挙げる。テストでは、AIアルゴリズムが猫を犬だと誤って判断したケースもあり、このように単純なタスクでさえ失敗する可能性が露呈した。同様の失敗が戦場で起きて、現地で民間人が殺害される可能性は否定できない。そうした事態が起きても、兵器は「計算結果だった」としか説明できない。
AI技術による計算結果は正確に見えるので、人間はつい決定を委ねてしまう傾向にある。しかし、コーディングされた計算結果は正しくても、戦場においてはその結果が正しいとは限らない。計算によってどのように目標を導き出したのか、システムがどのようにその目標を達成するのかは、実行されるまで分からないことも問題だ。「攻撃の妥当性の判断をAIに責任を委ねることは、技術的に不可能だ」とユセフ氏は強調する。
後編は、AIの軍事利用に関する議論の動向について解説する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド:効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは? -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合/分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
5
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
6
生成AIが普及しても「技術書」を手放せないエンジニアの本音
-
7
「アップグレードできないJava」をどう守る IBMとRed HatがAIで400件超修正
-
8
Microsoft 365移行で露呈した標準機能の限界 地方銀行は上長承認や「脱PPAP」をどう実現?
-
9
Microsoft 365導入後も稟議は「Excelをメールで回覧」 承認が止まる理由
-
10
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
3
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
4
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
5
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
6
SASE選定は「見極め力」で大きな差――本当に必要な製品を選ぶための6つの視点
-
7
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
8
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
9
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
10
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー