拓海先生、最近部下が『Decolonial AI』って論文を読めと言うんですが、正直何を怖がっているのかも分からず困っています。要するにウチみたいな中小製造業にも関係がありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。一言で言えばこの論文は「AIが意図せず既存の不公平や支配構造を強化してしまう危険」を歴史的視点でどう避けるかを考えるものですよ。
歴史的視点ですか。うちの現場は古い仕組みで動いてますが、どうしてそこに歴史が絡むのですか。投資対効果を考えると抽象論は困るんです。
分かりやすく言うと、AIは大量のデータを元に判断する『仕組み』です。ここで言う歴史とは、誰がどのデータを集め、どの価値観で評価してきたかという経緯です。それが偏っていると、AIが偏った判断をビジネスプロセスに持ち込むんです。
なるほど。つまりデータの取り方一つで取引先や従業員に不利になることもあると。これって要するに『データの偏りがそのまま意思決定の偏りになる』ということですか。
その通りです。要点を三つでまとめると、第一に歴史的な力関係が今のデータに反映している。第二にそのまま学習させるとAIが既存の不公平を強化する。第三にだからこそ設計段階で多様な視点を入れる必要がある、です。
実務的にはどんな手を打てばいいのですか。うちのデータは現場の記録と受注履歴だけです。外部から持ってくる余裕もありません。
まずは現状把握です。データの取得過程、誰が記録しているか、どんな項目が抜けているかを点検してください。次に意思決定に使う場面での仮説検証を小規模で回し、最後にステークホルダー、つまり現場の人や取引先の視点を設計に反映するんです。
小規模で試すのは分かりました。費用対効果が見えないと取締役会で説得できません。計測できる効果指標はどんなものになりますか。
RCTのようなランダム化試験をやる必要はないが、導入前後での誤判定率や顧客クレームの変化、現場作業時間の短縮など目に見えるKPIを設定すべきだ。加えて公平性の指標、たとえば特定グループに対する誤差の偏りを追うことも重要です。
公平性の指標ですか。うーん、うちに特定グループがあるかどうかも分かりません。現場の人に聞いたら不満が出そうです。
不満はむしろ貴重な情報ですよ。小さなワークショップを開いて現場の声を拾えば、どこに偏りが生まれやすいか見えるはずです。大事なのは『技術で片付ける』のではなく、制度と運用で支えることです。
分かりました。では最後に私の理解をまとめます。要するにこの論文は、AIの導入を急いで便利さだけを追うと、過去から続く不公平や支配構造をそのままシステムに組み込んでしまう危険を指摘し、導入時に歴史的背景や多様な視点を取り入れて安全に使う方法を示す、ということでよろしいですか。私の言葉で言うとこうなります。
