AIBR プレミアム
拓海先生、最近役員にAIのガバナンスを整備しろと言われましてね。規制やルールを作る話は聞くんですが、現場で何をどうすれば良いのかがさっぱりでして。投資対効果も見えないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、落ち着いて整理すれば見えてきますよ。要点は三つで、まず何を監視するのか、次に誰が評価するのか、最後に実務で使える技術があるかです。今回は順を追って説明しますから、一緒に進めましょう。
監視すると言われてもですね。何を見れば“危ない”と判断できるのか、専門家がいないと無理なんじゃないですか。外注しても中身が分からないと意味がない気がします。
その不安は正しいです。専門家不在でブラックボックスを評価するのは火事場で消火器の種類を知らずに戦うようなものですよ。ポイントは三つ、技術的評価の基準、観測できるメトリクス、そして実務に落とす人材です。順に説明しますね。
要するに、その三つを押さえれば外注先の言い分に振り回されずに済むということですか？ただ人を雇うにも人材がいないのが現実でして、政府も人材が足りないと書いてある資料を見た覚えがあります。
その通りですよ。人材の問題は重要課題です。研究者やエンジニアが政策決定に関わることが少ないために、規制案と現実の技術力にギャップが生じています。したがって外部の専門家と内部の実務者を橋渡しする人材投資が必要になるのです。
これって要するに、我々は技術の仕組みを全部理解する必要はないが、評価できる基準や相談できる専門家を社内に持つべき、ということですか？投資する価値があるのかと申しますと、短期的な利益よりもリスク管理が目的になるのでしょうか。
素晴らしい要約です！その通りですよ。投資の観点では短期的な収益だけでなく、法令順守やブランド毀損のリスク回避を含めた総合的判断が必要です。ここでも三点、内部リテラシーの育成、外部研究者との連携、そして実務で使える技術基盤の整備が鍵になります。
実務で使える技術基盤というのは具体的にどういうものか教えてください。例えばデータの扱いや計算資源の監視といった話になるんでしょうか。現場でできることを知りたいのです。
良い質問ですね。身近な例で言えば、データの分類と記録の仕組み、モデルの挙動を数値で追うメトリクス、そして外部監査のためのログ保存です。これらは完璧である必要はなく、まずは可視化と定期的なレビューの体制を作ることが重要ですよ。
なるほど。まずは怪しいところを洗い出す可視化と、判断できる人を置く。これなら現実的に始められそうです。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉でまとめるとどう言えば良いでしょうか。
素晴らしい締めですね。では三点でまとめますよ。第一に、政策と現場の技術力のギャップが問題であること。第二に、そのギャップを埋めるための技術研究と専門人材が必要であること。第三に、実務では可視化・基準化・定期レビューを優先すべきであること。これで会議でも使えますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、まず規制案は立派だが実行するための技術と人が足りない。だから我々は外部専門家と社内の実務者をつなぐ人材と、まずは簡単に使える可視化と評価の仕組みを整える。これが先行投資として合理的だということですね。
