できる人とできない人の差が今後急拡大する訳
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できる人とできない人の差より、できる企業とできない企業の差が急拡大するんじゃないかと心配。
基本的にできる人は成長意欲が高く柔軟性もあるので、面白いチャレンジングな仕事にモチベーションを持つし、生活がアクティブですよね。
できない人はモチベーションが低いので、できるだけ働かずして給料を貰いたいと思ってる感じを受けます。
その環境を作るのは経営者だからという事からそう思います。
そもそも、できない人を作っているのは家庭環境であったり、学校教育の影響が大きいのではないかとも思うのです。ちょっと後段気になるところがありますね。
「そもそも学習するデータが過去のものであれば、過去の価値観に基づいた判断をAIは下します。」
＝＞そもそも機械学習なのか深層学習なのか、どんな指標を抽出するためにどんな演算をするのか、要すれば過去統計と学習の差を理解された方が良いかと思います。
AIにおける価値観というのはなんなんでしょうか。。。
「例えば女性があまり活躍していなかった時代のデータを学習していれば、AIが導き出す回答では、性別の中立性は保てないでしょう」
＝＞データほど中立なものはなくて、たとえ時代のバイアスがかかっていたとしても定量的な判断をするのがデータです。
個人が下した評価判断を学習させたのであればそれは学習ではなく統計。。。
「個人情報保護という点でのデータの扱いについても、倫理性の観点で厳しい見方が年々強まってきています。GDPR（EU一般データ保護規則）の施行はそれを象徴しています。」
＝＞GDPRはNIS Directiveと密接な関係にあります。
欧州各国のNISを統合し、それらに対する囲い込みと対象データの定義のために制定したものであって、何もお人好しに倫理観を定義したものではないと思いますが。。。実務経験とスキルが両立してはじめて出来る人の条件が整うと思いました。
その上で、目的意識。結局、これがないと長続きしないので、そういったところも測っていく必要があります。
PCの操作ログやeLearningアクセスログなどからある程度類推できるとは思いますが、画一的にこうなったらいい。という様な指標にはならないでしょう。
例えば、個人の操作ログやアクセス頻度の推移をみて、モチベーション低下やオーバーワークの兆候が見えたら、サポートやコーチングをするなどできると思います。
AIはそういう兆候を早く検知し、伝えてくれる役割はありますが、その後のアクションは人間が行います。
無用にAIを恐れ拒否することや過信して思考停止にならない様になる事が肝要です。
そもそもデータで意思決定をするということに慣れてなければ、AIを始める前にそこから始めなければなりませんね。
