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役所の諸手続きを見てると、行政こそ、AIの優先度高い気がする。いや、その前にそもそも電子化が先か。
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2019年6月に、内閣府の統合イノベーション戦略推進会議が「AI戦略2019」を発表した。これは日本政府がAI(人工知能)の領域で取るべき政策を提言したもので、AIの社会実装において優先すべき分野などを示している。
正直いうと、教師あり学習には致命的な問題がある。それはまず、ビジネスや顧客に求められるのは、未来の予測とそれに基づく未来における正しい判断である。
しかし、この未来の予測や正しい判断のために使えるのは、過去のデータである。ここに原理的な問題が生まれる。過去のデータで未来を予測できるか。過去のデータを使って、未来に正しい判断が出来るか。
この問いの答は明らかである。ノーである。
したがって、AIの開発者は、いつも恐れている。顧客から「過去のデータを使って、未来の予測や判断が本当に正しくできるのですか」という素朴な疑問が来ることである。
この意味で、今のほぼすべてのAIは、この原理的で致命的な問題を抱えているとおもってよい。
これを越えることは、最も重要なデータ/AI活用の課題である。
実は、これは可能であるし、既に、そのようなAIの適用も進めている。
ただし、発想を相当変えなければいけない。これの概要については、以下に記載したので、興味ある人は読んでください。
https://comemo.nikkei.com/n/n45e31590f319
日本でもAIを利活用する企業が増えてきています。
すでにリクルートでも大きな問題になりましたが、企業側の知識やスキル、倫理観をさらに高める必要があります。
AIを利活用するものとして、テクノロジー自体が現在進行形で進化していることに加え、それを正しく利活用する原則や理論をアップデートし続けることが求められますが、それ以上に倫理観を持つことが、今まで以上に大切になっています。
https://wired.jp/2016/03/25/tay-tweet-microsoft/
AIを扱うべきはIT技術者かマーケターか、はたまた倫理学者や哲学者か。
関連する人材に対して何を優先して教育すべきかという教育方針の策定も容易には定まらなそう。難しい問題ですね。
そして利用のルールが多ければ多いほど情報も偏るような気がします。
これからはやるべきことを正しく理解し、その部分のAIをうまく調整する仕事がもてはやされる時代が来るのでしょうか。
・倫理的な課題
Amazonの事例では仮に精度が高く結果としてもその通りだったとしても男性を優遇する事は現時点では男女差別ととらえられてしまうのでこれは倫理的にそのモデルは採用出来ないという事。
・精度の課題
旅行会社の事例では精度に課題があり実用としては使えないという事はモデル作成であったりデータを見分けるスキルが足りてなかったという事
いずれにしてもどうゆう目的でAIを使い、そのためには何が必要で、課題はどこにあるのかをちゃんと考えられる人がいないとビジネスにおいてうまくAIを使いこなす事はむずかいと思います。
そもそも公平でない人間が、AIの判断に偏りがあると判断することが自己矛盾な気がする。
本当になんのバイアスもなく選ぶとしたら、完全にランダムに選ぶぐらいしかないのでは?