拓海先生、最近部下からAIの倫理について社内で議論すべきだと言われまして、正直よく分からないのです。何から始めれば良いでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理すれば必ずできますよ。まず結論を三つで整理します。第一に、深層学習（Deep Learning, DL）と呼ばれる技術は強力だが倫理問題を避けられないこと、第二に、公平性（fairness）や説明可能性（explainability）は数学だけで解けない価値判断の問題であること、第三に、実務では影響を受けるコミュニティとの対話が不可欠であることです。これらを経営判断の観点から順に解説できるようにしますよ。
ええと、会社としては投資対効果が重要です。倫理を考えるとコストがかかりそうですが、結局どんなリスクがあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の観点では三つのリスクを考えると良いです。第一に、バイアス（bias）による誤判断で顧客や取引先を失うリスク、第二に、説明責任を果たせずに規制や訴訟の対象となるリスク、第三に、技術信頼が失われ事業価値が下がるリスクです。これらは即時のコストではなく、長期的な信用と収益に影響しますよ。
なるほど。技術的にはどの部分が倫理と絡むのですか。これって要するに、学習データが偏っていると問題になるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。簡単に言えば、AIは過去の事例を学ぶ道具であり、その過去が偏っていれば結果も偏るのです。ただしそれだけではありません。モデル設計や評価指標、運用ルールの決め方も価値判断を含みます。要点を三つにまとめると、まずデータの偏り、次に公平性の定義、その次に現場での使い方の三点です。これらを全て考慮することで実務で使える安全な仕組みが作れるんです。
公平性の定義というのは、具体的にはどういうことですか。数学で解決できないなら、現場はどう判断すれば良いのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！公平性（fairness）には複数の定義があり、互いに両立しない場合があります。たとえばある評価基準では集団ごとの誤判率を合わせることが重視され、別の基準では個人の平等性を重視します。ここで重要なのは、どの公平性を採るかは経営戦略と社会的価値観の問題であり、ステークホルダーと合意形成することが最も重要だという点です。合意があれば技術的選択も方針に沿って決められるんです。
分かりました。では初めの一歩として、我々の現場で何をすれば良いですか。小さく始めて効果を示したいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！まずは三つの小さな実践から始められます。第一に、データ収集の過程を可視化して偏りを特定すること、第二に、評価指標を複数用意して結果を比較すること、第三に、影響を受ける現場や顧客と短い対話を繰り返すことです。これらは大規模投資をせずに実証でき、経営判断に必要な情報を早く出せるんです。
なるほど。要するに、データの偏りを見つけて評価を複数で比べて、影響を受ける人と話す、という順序で始めれば良いということですね。分かりました、まずは社内で提案してみます。
