拓海先生、今日は難しい論文を噛み砕いて教えていただきたいのですが、題名に“Impossible AI”とあります。うちの現場にも関係ありますか？
素晴らしい着眼点ですね！Impossible AIとは、本来できるはずがない、あるいは永続的にその性能が出せない「実現不可能な機能」を謳うAIを指すんですよ。経営視点で言えば、投資に見合うかどうかの判断が変わる可能性があるんです。
要するに、宣伝されている機能がそもそも期待値に届かないものを売りつけられるという話ですか。うちの営業が導入を急いでいる機能は大丈夫でしょうか。
大丈夫、まずは冷静に確認すれば良いんです。要点は三つです。第一に、その機能が本当に測れるのか、第二に実環境で同じ性能が出るのか、第三に失敗時の責任とコストがどうなるか、です。順を追って説明しますよ。
その「測れるのか」というのはどうやって見分けるのですか。うちの現場はデータが少ないので、性能テスト自体が怪しいのです。
良い質問ですね。身近な例で言えば、試験場で車が走るのと実際の山道で走るのは違いますよね。同様に、実データでの再現性、境界条件の明示、そして失敗時の影響範囲を確認することが重要です。それができないものは慎重に扱うべきです。
これって要するに、見かけのスペックに惑わされず、実際に使えるか否かを機能面で先に評価しろということですか？
その通りですよ。要するに機能性第一（functionality-first）という考え方で、パッと見の派手さよりも実務で再現可能かを優先するということです。投資対効果を見誤らないための最短路線です。
法律の話も出てくると読みました。規制はどの程度期待できますか。裁判でどうなるかも気になります。
米国は規制が緩い面があるものの、注目は高まっています。具体的には議会での聴聞、行政側のガイドライン、そして製品責任（product liability）での訴訟が鍵です。特に製品責任の動きは、実務者が使いやすい規制に繋がる可能性がありますよ。
結局、うちが取るべき実務的な対応は何でしょうか。予算も限られているので優先順位を教えてください。
いいですね、ここも三点です。第一にパイロット環境での機能検証、第二に性能が出ない場合の代替手段の設計、第三に契約や責任分配の明確化です。これを基準にすれば投資判断がぶれませんよ。
分かりました。これって要するに、導入前に小さく試して駄目ならやめる、駄目なら責任を誰が取るか契約で決めるということですね。それならできそうです。
その通りです。小さく始めて結果で判断する、これが最も現実的でリスクが低いアプローチです。私も全力でサポートしますよ、大丈夫、一緒にやれば必ずできますから。
では、私の言葉でまとめます。Impossible AIは本来達成困難な機能を謳うAIであり、導入前に実務で使えるかを優先評価し、駄目なら即断で撤退または契約でカバーする、ということですね。それで社内会議を回してみます。
