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人工知能の倫理をナビゲートする@antonvokrug
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人工知能の倫理をナビゲートする

Anton Vokrug23m2023/10/26
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この記事では、倫理的な AI 基盤を提供するための現在の取り組みを概説し、現在進行中の作業が焦点を当てている最も一般的な AI 倫理原則を特定します。次に、人工知能の倫理原則を行動に移す効果的な方法を見つけるために、原則から実践まで人工知能の倫理の実装を検討します。さらに、AI の倫理に特化した機関や AI の倫理基準の例もいくつか紹介されています。最後に、実装に関するいくつかの直観的な提案について説明します。
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人工知能 (AI) は一般に、人間が実証する自然知能とは異なり、知覚、移動、推論、学習、コミュニケーション、問題解決などの認知機能を実行できる、対話型で自律的で自己学習するエンティティとして定義されます( M . Taddeo および L. Floridi、「How AI can be a power for Good」、Science、vol. 361、no. 6404、pp. 751–752、2018 年 8 月、doi: 10.1126/science.aat5991 )。これは、予測、自動化、計画、ターゲティング、パーソナライゼーションにおいて高度に進歩しており、来るべき産業革命の原動力であると考えられています ( 「産業革命: 産業界の 4 つの主要な革命」、Sentryo、2017 年 2 月 23 日) 。それは私たちの世界、私たちの生活、社会を変えるだけでなく、現代の生活の事実上あらゆる側面に影響を与えています。


コンテンツの概要

  • 人工知能の倫理の基礎
  • AI関連の倫理問題
  • AI 時代におけるプライバシーの課題
  • データドリブンのビッグテクノロジーの力
  • AI技術によるデータ収集と利用
  • 偏見と差別の問題
  • AI 時代のプライバシーの未来
  • 規制の必要性
  • データのセキュリティと暗号化の重要性
  • 量子コンピューティングとの相関関係


人工知能の倫理の基礎


一般に、人工知能は機械が人間のような認知を発揮できるようにし、さまざまなタスクにおいて人間よりも効率的(たとえば、より正確で、より速く、24時間稼働する)であると考えられています。私たちの生活のさまざまな分野で人工知能が成長する可能性について、数多くの発言があります。


いくつかの例: 日常生活では、人工知能は画像内のオブジェクトを認識したり、音声をテキストに転写したり、言語間で翻訳したり、顔画像や音声内の感情を認識したりできます。旅行中、人工知能は自動運転車を可能にし、ドローンの自律飛行を可能にし、混雑した都市のエリアに応じて駐車の困難さを予測できます。医学では、人工知能は既存の薬の新しい使用法を発見し、画像から多くの状態を検出でき、個別化医療を可能にします。農業では、人工知能が作物の病気を検出し、高精度で作物に農薬を散布できます。金融分野では、AI は人間の介入なしで株式を取引し、保険請求を自動的に処理できます。


AI は気象学において潜在的に危険な天候を予測できます。 AI は、ゴッホの芸術作品のレプリカを描く、詩や音楽を書く、映画の脚本を書く、ロゴをデザインする、好きな曲、映画、本を勧めるなど、さまざまな創造的な作業を行うこともできます。 AI は、人間と同じかそれ以上に物事を賢くすることができます。 AI の展望に関するさまざまな野心的な主張により、公共サービス、小売、教育、ヘルスケアなどを含むさまざまな分野で AI が広く導入されるよう奨励されています。たとえば、人工知能は気候変動や自然災害の監視を提供し、公衆衛生と安全を改善します。ガバナンスを強化し、公共サービスの管理を自動化し、国の経済的繁栄のための効率性を促進します。 AI はまた、刑事手続きにおける人間の偏見の防止、効果的な不正行為の検出 (例: 社会保障、税金、貿易の分野)、国家安全保障の向上 (例: 顔認識による) などにも役立ちます。しかし、人工知能は人々に悪影響を与える可能性があります。


たとえば、人工知能は通常、学習して意思決定を行うために大量のデータ、特に個人データを必要とするため、プライバシーの問題が AI の最も重要な懸念事項の 1 つとなっています( M. Deane、「AI とプライバシーの将来」、データに向けて) Science、2018 年 9 月 5 日。 https://towardsdatascience.com/ai-and-the-future-of-privacy-3d5f6552a7c4 )


AI は多くの反復的な仕事やその他の仕事を人間よりも効率的に行うことができるため、人々は AI によって仕事を失うことも懸念しています。さらに、高度な敵対的生成ネットワーク (GAN) により、自然な品質の顔や音声などを生成できます (TT Nguyen、CM Nguyen、DT Nguyen、DT Nguyen、および S. Nagavandi、「ディープフェイクの作成と検出のための深層学習: 調査)」 、arXiv:1909.11573 [cs、eess]、2020 年 7 月) 、社会における有害な活動に使用される可能性があります。


AI に対する多様かつ野心的な主張と、個人や社会に対する悪影響の可能性を考慮すると、同意、所有権、プライバシーを含むデータ ガバナンスから公平性や説明責任などに至るまで、AI は倫理的な問題に直面しています。人工知能の倫理問題に関する議論は 1960 年代に始まりました (TT Nguyen、CM Nguyen、DT Nguyen、DT Nguyen、S. Nagavandi、「ディープフェイクの作成と検出のための深層学習: 調査」、arXiv:1909.11573 [cs] 、eess]、2020 年 7 月


人工知能がより洗練され、人間によるより困難なタスクを実行できるようになると、その動作を制御、確認、予測、説明することが困難になる場合があります。その結果、個人だけでなく人類全体、さらには人類と社会の未来のために、人工知能の開発と展開の指針となるべき原則や価値観についての倫理的懸念や議論が増加しているのを目の当たりにしています。 (J. Bossmann、「人工知能における倫理的問題トップ 9 」、世界経済フォーラム、2016 年 10 月 21 日。「 AI における倫理的問題に取り組むことが組織に利益をもたらす理由」、[13] キャップジェミニ ワールドワイド、2019 年 7 月 5 日。


したがって、AI を人々と社会に利益と敬意をもたらすために適用できるように、AI の開発、規制、使用に情報を提供するための適切な倫理的基礎を定義することが重要です。ボスマン氏は、失業、不平等、人間性、人工的な愚かさ、人種差別的なロボット、安全保障、邪悪な魔神、特異点、ロボットの権利という9つの主要なAI倫理問題について概説した。


研究によると、消費者は、AI とのやり取りが倫理的であると認識する企業を信頼する可能性が高くなるため、倫理原則が消費者の信頼と満足度を高めることが示されています。これは、AI が社会にプラスの影響を与えるためには、AI システムが倫理的であることを保証することが重要であることを示しています。社会。したがって、AI の開発と展開を導くために、倫理的な AI フレームワークを確立する必要があります。人工知能の倫理的枠組みには、新しい AI テクノロジーに照らして確実に適用できるようにするために、既存の法律や倫理基準を更新することが含まれます(D. Dawson et al.、「Artificial Intelligence — Australia's Ethics Framework」、Data61、CSIRO、オーストラリア、 2019) 。 「倫理的な人工知能」とは何か、その実装にはどのような倫理要件、技術基準、ベスト プラクティスが必要かについて議論されています ( A. Jobin、M. Ienca、および E. Vayena、「AI 倫理ガイドラインの世界的状況」、 『Nature Machine Intelligence』、389–399 ページ、2019 年 9 月


この記事では、倫理的な AI 基盤を提供するための現在の取り組みを概説し、現在進行中の作業が焦点を当てている最も一般的なAI 倫理原則を特定します。次に、人工知能の倫理原則を行動に移す効果的な方法を見つけるために、原則から実践まで人工知能の倫理の実装を検討します。さらに、AI の倫理に特化した機関や AI の倫理基準の例もいくつか紹介されています。最後に、実装に関するいくつかの直観的な提案について説明します。


倫理学は哲学の一部門であり、通常は権利、義務、社会への利益、正義、または特定の美徳の観点から、善悪の行動の概念の体系化、擁護、推奨を含みます。


善と悪、法、正義、犯罪などの概念を定義することで、人間の道徳の問題を解決しようとします。現在、倫理研究にはメタ倫理学、規範倫理学、応用倫理学の 3 つの主要な分野があります。これら 3 つの主要な分野のうち、規範倫理学は倫理的行動を研究し、道徳的に行動する方法を考えるときに生じる一連の疑問を探究する分野です。規範的倫理は、正しい行為と間違った行為の基準を検討します。


規範的倫理の主な傾向には次のものがあります (A. Jobin、M. Ienca、および E. Vayena、「AI 倫理ガイドラインの世界的状況」、Nature Machine Intelligence、pp. 389–399、2019 年 9 月) : 義務論的倫理、ダーティ倫理、そして結果的倫理。倫理的 AI は主に規範的倫理、特に義務の原則に焦点を当てた義務論的倫理に関連しています (たとえば、イマヌエル カントはこの分野で活動する哲学者の 1 人でした)。このセクションの質問の例としては、次のようなものがあります。私の義務は何ですか?どのようなルールに従う必要がありますか?


倫理は、哲学者、科学者、政治指導者、倫理学者が何世紀にもわたって倫理の概念と基準を開発してきた、よく研究された分野です。国が異なれば、倫理基準に基づいて異なる法律も制定されます。ただし、AI の複雑さと比較的新しい性質のため、AI に関して一般に受け入れられている倫理基準はありません。人工知能の倫理は、AI ベースのソリューションを指すテクノロジー倫理の一部門です。人工知能の倫理は、人工知能を設計、作成、使用、扱うときの人間の道徳的行動と、AI エージェントの道徳的行動に関係します( Wikipedia、「人工知能の倫理」、Wikipedia。9 月 10 日) 、2019。[オンライン]。利用可能: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Ethics_of_artificial_intelligence&oldid=915019392 )


「倫理的に整合した設計」と題された IEEE レポート (自律型およびインテリジェント システムの倫理に関する IEEE グローバル イニシアチブ、「倫理的に整合した設計: 自律型およびインテリジェント システムによる人間の幸福を優先するビジョン」、IEEE、2019 年) は次のように述べています。人工知能の開発を推進すべき 3 つの最高レベルの倫理的懸念は次のとおりです。


- 「人権の最高の理想を体現する」。

- 「人類と自然環境に対する最大の利益を優先する」。

- 「A/IS(自律型インテリジェントシステム)としてのリスクとマイナス影響の軽減」


社会技術システムとして発展する」。倫理をアルゴリズムに統合することが不可欠です。そうしないと、人工知能はデフォルトで非倫理的な選択をすることになります( R. McLay、「 Managing the Rise of Artificial Intelligence」、 2018 年)


一般に、AI ソリューションは、さまざまなビジネス目的のために大量のデータを使用してトレーニングされます。データは AI のバックボーンですが、ビジネス要件と AI のエンド ユーザーが人工知能の機能とその使用方法を決定します。したがって、データ倫理とビジネス倫理の両方が AI 倫理に貢献しています。人工知能の倫理には、人工知能の影響だけでなく、人間的および社会的要因も考慮した、活発な公的議論が必要です。それは、哲学的基礎、科学技術倫理、法的問題、AI に関する責任ある研究とイノベーションなど、さまざまな側面に基づいています。

倫理原則は、善悪およびその他の倫理基準の観点から何を行うことが期待されるかを説明します。 AI倫理原則とは、社会においてアルゴリズムを利用する際に、何ができるのか、何ができないのかについて、人工知能が従うべき倫理原則を指します。エシカル AI は、透明性、公平性、責任、プライバシーなどの AI の倫理原則に沿った AI アルゴリズム、アーキテクチャ、インターフェイスを扱います。


前述のさまざまな倫理問題を軽減するために、政府機関、民間部門、研究機関を含む国内および国際機関は、人工知能に関する専門委員会を設立し、人工知能の倫理に関する政策文書を作成し、 AI コミュニティ内外で人工知能の倫理について積極的に議論しています。例えば、欧州委員会は「信頼できるAIのための倫理ガイドライン」を発表し、人工知能は「人間中心」で「信頼できる」ものであるべきだと強調しています。


英国の人工知能に関する国家計画では、不平等、社会的結束、偏見、データ独占、データの犯罪的悪用、人工知能コードの開発に関する提案など、さまざまな観点から人工知能の倫理が検討されています(人工知能に関する選択委員会) Intelligence、「英国における AI: 準備ができており、意欲的で、能力がある」英国貴族院、2018 年 4 月)オーストラリアも人工知能に関する倫理枠組みを発表しています(D. Dawson et al.、「Artificial Intelligence — Australia's Ethics Framework」) 、Data61、CSIRO、オーストラリア、2019) 、ケーススタディのアプローチを使用して人工知能の倫理的基礎を検証し、倫理的な人工知能を実装するためのツールキットを提供します。


政府機関に加えて、 Google ( Google、「Google における人工知能: 当社の原則」、Google AISAP ( SAP、「 SAP の人工知能に関する指導原則」、2018 年 9 月 18 日) などの大手大手企業も原則を公開しています)。そしてAIに関するガイドライン。


さらに、Association for Computing Machinery (ACM) などの専門家団体や非営利団体も、倫理的な AI に関する独自のガイドラインを発行しています。電気電子学会 (IEEE) は、「自律型およびインテリジェント システムの設計および開発に関与するすべての利害関係者が教育、訓練を受け、次のことを行う権限を与えられるようにするため、自律型およびインテリジェント システムの倫理に関する IEEE グローバル イニシアチブ」を立ち上げました。人類の利益のためにこれらのテクノロジーを最前線に保つための倫理的配慮を優先します( IEEE、「自律型およびインテリジェント システムの倫理に関する IEEE グローバル イニシアチブ」、IEEE 標準協会


IEEE はまた、将来の倫理的インテリジェントおよび自律テクノロジに特化した P7000 規格草案も開発しました。このセクションでは、人工知能の倫理原則とは何か、その実装にはどのような倫理要件が必要かについて検討します。


AI関連の倫理問題


テクノロジーが前例のない速度で発展し続ける中、人工知能 (AI) の使用は私たちの生活の多くの分野でますます一般的になってきています。シンプルなプロンプトに基づいてあらゆるコンテンツを作成できる生成人工知能から、私たちの習慣や好みを学習するスマート ホーム デバイスに至るまで、AI は私たちのテクノロジーとの関わり方を劇的に変える可能性を秘めています。


しかし、インターネット上で私たちが作成し共有するデータの量は指数関数的に増加しているため、プライバシーの問題はこれまで以上に重要になっています。したがって、人工知能の時代におけるプライバシーのテーマを研究し、人工知能が私たちの個人データとプライバシーにどのような影響を与えるかを掘り下げることは重要であると私は信じています。


デジタル時代において、個人データは非常に貴重な資産となっています。毎日オンラインで生成および共有される膨大な量のデータにより、企業、政府、組織は新たな洞察を得て、より適切な意思決定を行うことができます。ただし、データには、個人が共有したくない機密情報や、組織が同意なしに使用した機密情報も含まれています。そこでプライバシーが登場します。


プライバシーとは、個人情報を非公開にし、不正アクセスから守る権利です。これは、個人が自分の個人データとその使用方法を制御できるようにする重要な人権です。現在、収集および分析される個人データの量が増加し続けているため、プライバシーはこれまで以上に重要になっています。


プライバシーはさまざまな理由から重要です。まず、個人情報の盗難や詐欺などの危害から人々を守ります。また、個人の尊厳と尊重にとって重要である、個人の自主性と個人情報の管理もサポートします。さらに、プライバシーにより、人々は監視されたり干渉されたりすることを恐れることなく、個人的および職業上の関係を維持することができます。最後に重要なことですが、それは私たちの自由意志を保護します。私たちのデータがすべて公開されると、有害な推奨エンジンが私たちのデータを分析し、人々を操作して特定の決定 (商業的または政治的決定) を強制するために使用できるようになります。


人工知能の観点からは、人工知能システムが個人データに基づいて人々を操作したり差別したりするために使用されないようにするために、プライバシーが非常に重要です。個人データに依存して意思決定を行う AI システムは、不公平または偏った意思決定を行わないようにするため、透明性と説明責任を持たせる必要があります。


デジタル時代におけるプライバシーの価値は、どれだけ誇張してもしすぎることはありません。これは基本的人権であり、個人の自主性、保護、正義に不可欠です。人工知能が私たちの生活にますます普及し続ける中、私たちはテクノロジーが倫理的かつ責任ある方法で使用されるように、プライバシーの保護に常に注意を払う必要があります。


AI 時代におけるプライバシーの課題

AI システムで使用されるアルゴリズムは複雑であるため、人工知能は個人や組織にプライバシーの課題をもたらします。人工知能がより高度になるにつれて、人間には識別するのが難しいデータの微妙なパターンに基づいて意思決定を下せるようになります。これは、人々が自分に影響を与える意思決定を行うために自分の個人データが使用されていることさえ気づいていない可能性があることを意味します。


プライバシー侵害の問題

人工知能テクノロジーは多くの有望な利点を提供しますが、その応用に関連するいくつかの深刻な問題もあります。主な問題の 1 つは、AI を使用してプライバシーを侵害できることです。人工知能システムには膨大な量の (個人) データが必要ですが、これらのデータが悪者の手に渡った場合、個人情報の盗難やネットいじめなどの陰湿な違法目的や操作に使用される可能性があります。


AI の時代において、プライバシーの問題はますます複雑になっています。企業や政府が膨大な量のデータを収集、分析するにつれて、人々の個人情報はこれまで以上に大きなリスクにさらされています。


これらの問題の中には、個人の自主性を損ない権力の不均衡を助長する侵入的な監視や、機密の個人情報を危険にさらし人々をサイバー攻撃に対して脆弱にする可能性のある不正なデータ収集などが含まれます。これらの問題は、膨大な量のデータを自由に利用でき、これらのデータの収集、分析、使用方法に大きな影響を与えるビッグテック企業 (Google、Facebook、Apple、Amazon、さらには Tesla) の力によってさらに悪化することがよくあります。


データドリブンのビッグテクノロジーの力

大手テクノロジー企業は世界で最も強力な組織の一部となり、世界経済と社会全体に大きな影響を与えています。人工知能が出現し、将来メタユニバースへの移行が定着するにつれて、その力は増大するばかりです。


今日、 GoogleAmazonMetaなどの大手テクノロジー企業は膨大な量のデータにアクセスできるため、消費者の行動に影響を与え、世界経済を形成する前例のない力を得ることができます。また、彼らは世論に影響を与え、政府の政策を決定する能力を持っているため、政治への関与もますます高まっています。


人々が仮想環境で生活し、働き、交流するメタバースに向かって進んでいる中、ビッグテック企業はさらに強力になる可能性があります。メタバースでは、現在のインターネットの 20 倍のデータ使用量が発生し、大手テクノロジー企業がデータを使用して影響力を発揮する機会がさらに増えます。


また、メタバースにより、ビッグテック企業は、ユーザー エクスペリエンスをより詳細に制御できるまったく新しい仮想エコシステムを作成できるようになります。これにより、ビッグテック企業がプラットフォームを収益化し、社会にさらに大きな影響を与える新たな機会が開かれる可能性があります。


しかし、この力には大きな責任が伴います。ビッグテック企業は、データ処理について透明性を保ち、収集したデータが倫理的かつ責任ある方法で使用されることを保証する必要があります (欧州 GDPR 法)。また、自社のプラットフォームが少数の強力なプレーヤーによって管理されるのではなく、包括的で誰でもアクセスできるものであることを保証する必要もあります。


ビッグテックの成長はこれらの企業に信じられないほどの力を与えており、今後の包括的なインターネットへの移行によってその影響力はさらに増大するばかりです。これにより多くのエキサイティングな機会が開かれますが、大手テクノロジー企業は自社の力が倫理的かつ責任を持って使用されることを保証するために積極的な措置を講じる必要があります。そうすることで、一部の選ばれた人だけではなく、社会全体の利益のためにテクノロジーが使用される未来を築くことができます。確かに、大手テック企業が自発的にこれを行うと考えるのは単純であり、規制によって大手テック企業は別のアプローチを取ることを余儀なくされる可能性が高い。


AI技術によるデータ収集と利用

AI テクノロジーの最も大きな影響の 1 つは、データの収集と使用方法です。人工知能システムは、膨大な量のデータを分析することで学習し、改善するように設計されています。その結果、AI システムによって収集される個人データの量は増加し続けており、プライバシーとデータ保護の懸念が生じています。私たちのデータ (記事、画像、ビデオ、購入、地理データなど) がどのように使用されているかを確認するには、ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Midjourney などのさまざまな生成 AI ツールを見るだけで済みます。他のツールも開発中です。

さらに重要なことは、AI システムによる個人データの使用が常に透明であるとは限らないということです。人工知能システムで使用されるアルゴリズムは複雑な場合があり、個人が自分に影響を与える意思決定を行うために自分のデータがどのように使用されるかを理解するのが難しい場合があります。透明性の欠如は、AI システムに対する不信感や不快感を引き起こす可能性があります。

これらの課題を克服するには、人工知能テクノロジーを使用する組織や企業が人々のプライバシーを保護するための予防措置を講じることが不可欠です。これには、堅牢なデータ セキュリティ プロトコルの実装、データが意図された目的のみに使用されることの保証、倫理原則に従った AI システムの開発が含まれます。


AI システムによる個人データの使用における透明性が重要であることは言うまでもありません。人々は自分のデータがどのように使用されるかを理解し、制御できる必要があります。これには、データ収集を拒否したり、データの削除を要求したりする機能が含まれます。


このようにして、人々のプライバシーとデータを保護しながら、人工知能テクノロジーが社会の利益のために使用される未来を構築することができます。


偏見と差別の問題

人工知能テクノロジーが引き起こすもう 1 つの問題は、偏見と差別の可能性です。人工知能システムは、トレーニングに使用されるデータに応じて不偏になります。それらのデータに偏りがあれば、結果として得られるシステムも影響を受けます。これは、人種、性別、社会経済的背景などの基準に基づいて人々に影響を与える差別的な決定につながる可能性があります。 AI システムがさまざまなデータに基づいてトレーニングされ、バイアスを防ぐために定期的にテストされていることを確認することが重要です。


表面的には、人工知能とプライバシーにおける偏見と差別との関連性はすぐには明らかではないかもしれません。結局のところ、プライバシーは個人情報の保護と放っておかれる権利に関連する別個の問題として扱われることが多いのです。しかし実際には、これら 2 つの問題は密接に関連しており、その理由は次のとおりです。


まず、多くの AI システムがデータに依存して意思決定を行っていることは注目に値します。このようなデータは、オンライン アクティビティ、ソーシャル メディアの投稿や公的記録、購入、位置情報がタグ付けされた写真の投稿など、さまざまなソースから得られます。これらのデータは一見無害に見えるかもしれませんが、人種、性別、宗教、政治的信念など、個人の生活について多くのことを明らかにすることができます。その結果、人工知能システムに偏りや差別がある場合、そのようなデータを使用してそれらの偏りを維持し、個人にとって不公平な結果や有害な結果につながる可能性があります。


たとえば、求人企業が求人応募を審査するために人工知能システムを使用していると想像してください。このシステムが女性や有色人種に対して偏見を持っている場合、候補者の性別や人種に関するデータを使用して候補者を不当に検討から除外する可能性があります。これは個々の応募者にとって有害であり、労働力における体系的な不平等を強化します。


人工知能技術に関連する 3 番目の問題は、潜在的な雇用喪失と経済危機です。人工知能システムがますます洗練されるにつれて、以前は人間が行っていたタスクを実行できるようになってきています。これは、雇用の喪失、特定の業界における経済的混乱、および新しい役割のために人々を再訓練する必要性につながる可能性があります。


しかし、失業の問題は多くの重要な点でプライバシーにも関係しています。まず、AI テクノロジーによって引き起こされる経済危機は、労働者の経済的不安の増大につながる可能性があります。その結果、人々が生活をやりくりするためにプライバシーを犠牲にしなければならない状況が生じる可能性があります。


たとえば、自動化のせいで労働者が職を失ったと想像してください。彼らは請求書の支払いや家計のやりくりに苦労しているため、ギグエコノミーでお金を稼ぐことを余儀なくされています。新しい仕事を得るには、所在地、職歴、以前の顧客からの評価などの個人情報をプラットフォームに提供する必要がある場合があります。これは仕事を見つけるために必要な場合がありますが、これらのデータは第三者と共有されたり、ターゲットを絞った広告に使用されたりする可能性があるため、プライバシーに関する重大な懸念も生じます。


しかし、プライバシーと失業の問題はギグエコノミーだけに限定されるものではありません。これは、採用プロセスにおける AI テクノロジーの使用方法にも当てはまります。たとえば、一部の企業では、人工知能アルゴリズムを使用して求職者を選別し、ソーシャル メディアでの活動やオンラインでの行動を分析し、特定のポジションに適しているかどうかを判断しています。これにより、求職者はデータがこのように収集および使用されていることを知らない可能性があるため、使用されるデータの正確性とプライバシーの問題に関する懸念が生じます。


AI テクノロジーによって引き起こされる失業や経済的混乱の問題は、最終的にはプライバシーと密接に関係しています。変化する経済の中で生き残るために人々がプライバシーを犠牲にしなければならない状況を引き起こす可能性があるからです。


結局のところ、AI テクノロジーによって引き起こされるもう 1 つの深刻な問題は、悪意のあるユーザーによる悪用のリスクです。 AI を使用すると、説得力のある偽の画像や動画を作成でき、それを悪用して偽情報を広めたり、世論を操作したりすることさえできます。さらに、AI は、人々をだまして機密情報を開示させたり、悪意のあるリンクをクリックさせたりする可能性のある高度なフィッシング攻撃の開発に使用される可能性があります。


偽のビデオや画像を作成および配布すると、プライバシーに重大な影響を与える可能性があります。これは、これらの捏造メディアでは実在の人物が頻繁に取り上げられており、そのような方法で自分の画像が使用されることに同意していない可能性があるという事実によるものです。これにより、偽メディアの配布が人々に関する誤った情報や有害な情報を広めるために使用されたり、プライバシーを侵害する方法で悪用されたりするため、人々に損害を与える可能性がある状況が発生する可能性があります。


たとえば、悪意のある攻撃者が人工知能を使用して、違法または不道徳な行為を行っている政治家の偽ビデオを作成した場合を考えてみましょう。ビデオが明らかに偽物であっても、ソーシャルメディアで広く共有される可能性があり、影響を受けた政治家の評判に深刻なダメージを与えることになります。これはプライバシーを侵害するだけでなく、実害を引き起こす可能性があります。


最新の人工知能テクノロジーは、倫理的かつ責任ある方法で使用されるようにするために解決する必要のある多くの課題を引き起こしています。最近の AI ソフトウェアがこれらの問題に関連している理由の 1 つは、AI ソフトウェアが大量のデータでトレーニングされた機械学習アルゴリズムに依存していることが多いためです。これらのデータにバイアスが含まれている場合、アルゴリズムにもバイアスがかかり、人工知能が既存の不平等や差別を永続させる状況が生じます。人工知能は進化し続けるため、プライバシーの権利に悪影響を与える違法な目的ではなく、公益のために人工知能が使用されることを確実にするために、これらの問題に常に注意を払うことが重要です。


人工知能テクノロジーの最も物議を醸しているアプリケーションの 1 つは監視です。 AI ベースの監視システムは、法執行とセキュリティを劇的に変える可能性を秘めていますが、プライバシーと市民の自由に対して重大なリスクももたらします。

AI ベースのビデオ監視システムは、アルゴリズムを適用して、カメラ、ソーシャル メディア、その他のオンライン ソースなど、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析します。これにより、法執行機関や治安機関は個人を追跡し、犯罪行為が始まる前に予測できるようになります。


AI ベースの監視システムの導入は、犯罪やテロと闘うための貴重なツールのように見えるかもしれませんが、プライバシーと市民的自由への懸念が生じます。批評家は、これらのシステムが個人の監視と制御に使用される可能性があり、潜在的に自由と市民的自由を犠牲にする可能性があると主張しています。


さらに悪いことに、AI ベースの監視システムの使用は必ずしも透明であるとは限りません。自分がいつ、どのような目的で監視されているのかを理解するのは難しい場合があります。この透明性の欠如は、法執行機関や治安機関に対する信頼を損ない、一般の人々に不安を引き起こす可能性があります。


これらの課題を克服するには、AI ベースの監視システムの適用は厳格な規制と監督を受ける必要があります。これには、これらのシステムの使用に関する明確なポリシーと手順の確立、および独立した監督とレビューのメカニズムの創設が含まれます。


法執行機関と治安機関は、これらのシステムがいつどのように使用されるかについて透明性を確保する必要がありますが、一方で人々は自分のデータがどのように収集され悪用されるかについての情報にアクセスできる必要があります。 AI ベースの監視システムの統合は、間違いなく法執行機関と治安機関に大きな利益をもたらしました。しかし、これらのシステムが私たちの基本的な権利と自由に及ぼす潜在的なリスクを認識することが重要です。透明性の欠如と差別のリスクは、プライバシーと市民的自由を確実に保護するために規制機関が対処しなければならない問題のほんの一部にすぎません。


厳格なルールと監督メカニズムの実装は、個人の権利と自由を損なうことなく、人工知能テクノロジーが社会の利益のために使用される未来に向けた重要な一歩です。 AI ベースの監視システムの使用を規制し、その適用における透明性を確保するための明確なポリシーと手順を確立することが重要です。さらに、説明責任を確保するために、独立した監督およびレビューのメカニズムを導入する必要があります。


欧州連合 (EU) 議会は最近、AI 時代における個人のプライバシーの保護に向けて重要な一歩を踏み出しました。欧州議会議員の大多数は現在、公共の場所での監視のための人工知能の使用を禁止する提案を支持しています。この提案は、公共の安全に対する特別な脅威がない限り、公共の場での顔認識やその他の形式の AI 監視の適用を禁止するものです。この決定は、個人のプライバシーやその他の基本的権利を侵害する方法で人工知能テクノロジーが使用される可能性についての懸念の高まりを反映しています。欧州議会は、公共の場での AI 支援による監視の適用を禁止することで、個人のプライバシーやその他の倫理的配慮を尊重した方法で AI テクノロジーが開発および使用されることを確保するという強い立場をとっています。


私の観点からは、監視のための人工知能技術の使用は、それが責任ある倫理的な方法で実行される場合にのみ正当化されます。個人のプライバシーと市民的自由を優先することで、私たちを自由で民主的な社会として定義する価値観を犠牲にすることなく、AI テクノロジーを使用してセキュリティを強化し、社会を保護する未来を築くことができます。


AI 時代のプライバシーの未来

人工知能テクノロジーが進化し続け、私たちの日常生活にさらに統合されるにつれて、プライバシーの将来は重要な点に達しています。メタバースが進化し、作成するデータの量が増加するにつれて、これらのテクノロジがデータのセキュリティとプライバシーに将来どのような影響を与えるかを考え始めることが重要です。


私たちが今日行う決定は、将来の世代に広範な影響を与えるでしょう。AI テクノロジーが社会全体に利益をもたらす方法で使用され、個人の権利と保護が尊重される未来を確実に構築できるかどうかは私たちにかかっています。自由。このセクションでは、人工知能時代における潜在的なプライバシーの機会のいくつかを検討し、より前向きな未来を築くためにどのような措置を講じることができるかを探ります。


規制の必要性

人工知能システムがますます複雑になり、膨大な量のデータを処理および分析できるようになるにつれて、このテクノロジーが悪用されるリスクが増大しています。

人工知能テクノロジーが個人の権利と自由を尊重した方法で開発および使用されることを保証するには、効果的な規制と監督の対象となることが基本です。これには、人工知能システムによるデータの収集と使用だけでなく、システムの透明性、説明可能性、公平性を確保するためのシステムの設計と開発も含まれます。


人工知能テクノロジーを効果的に規制するには、政府、業界、社会が協力して、人工知能の倫理的適用に関する厳格な基準とガイドラインを確立する必要があります。また、これらの基準への準拠を継続的に監視および制御することも含まれます。


適切に規制されないと、人工知能技術の使用が増加し、プライバシーと市民的自由がさらに侵害されるだけでなく、社会に存在する不平等や偏見が強化されるリスクがあります。 AI の規制枠組みを確立することで、個人の権利と自由を保護しながら、この強力なテクノロジーが公共の利益のために確実に使用されるように支援できます。


データのセキュリティと暗号化の重要性

データ侵害やサイバー攻撃は、個人情報の盗難、経済的損失、風評被害などの深刻な結果を引き起こす可能性があります。近年のいくつかの大きなデータ漏洩により、データセキュリティの重要性が強調されており、機密情報を保護するための暗号化の使用がますます重要になっています。


暗号化は、不正なアクセスを防ぐために情報を読み取り不可能な形式に変換するプロセスです。これは、保存中と送信中の両方でデータを保護する方法です。暗号化は、個人情報、財務データ、企業秘密などの機密データを保護するために不可欠です。人工知能テクノロジーが進化し続けるにつれて、堅牢なデータ セキュリティと暗号化の必要性がさらに重要になってきています。人工知能は膨大な量のデータに依存しているため、侵害があれば広範囲に影響を与える可能性があるため、データの損失や盗難を防ぐセキュリティ対策を実装することが重要です。


たとえば、AI テクノロジーを使用して患者データを分析する医療施設を考えてみましょう。このようなデータには、病歴、診断、治療計画などの機密情報が含まれる場合があります。これらのデータが盗まれたり、権限のない個人によってアクセスされたりした場合、関係する患者に深刻な影響を与える可能性があります。堅牢な暗号化を使用してこれらのデータを保護することで、医療機関はデータの機密性と安全性を保証できます。


もう 1 つの例は、AI を使用して顧客データを分析し、不正行為を検出する金融機関です。機関によって収集されるデータには、口座番号や取引履歴などの個人情報や財務情報が含まれる場合があります。これらのデータが悪者の手に渡った場合、個人情報の盗難やその他の詐欺に使用される可能性があります。暗号化を実装してこれらのデータを保護することで、金融機関は不正アクセスを防止し、顧客の情報を安全に保つことができます。

どちらの例も、データのセキュリティと暗号化の重要性を明確に強調しています。人工知能を使用する組織は、データ セキュリティを真剣に受け止め、収集した機密データを保護するために堅牢な暗号化を実装する必要があります。これを怠ると、データがハッキングされた組織と個人の両方に重大な影響を与える可能性があります。



量子コンピューティングとの相関関係


量子コンピューティングの発展は、データのセキュリティと暗号化に深刻な脅威をもたらしており、高度な暗号化方式への投資増加の必要性が浮き彫りになっています。

量子コンピューターは、金融取引、医療記録、個人情報などの機密データを保護するために現在使用されている従来の暗号化アルゴリズムをハッキングする可能性があります。これは、量子コンピューターが従来のコンピューターよりもはるかに高速に計算を実行できるため、暗号キーをハッキングして基礎データを明らかにすることが可能になるためです。


人工知能時代におけるプライバシー保護は、個人として、そして社会の一員として、私たち全員に影響を与える問題です。私たちにとって、この問題に対して技術的解決策と規制的解決策の両方を含む包括的なアプローチをとることが重要です。分散型人工知能テクノロジーは、安全で透明性があり、アクセス可能な AI サービスとアルゴリズムを可能にすることで、有望な前進をもたらします。これらのプラットフォームを活用することで、集中型システムに伴うリスクを軽減しながら、AI ソリューションの民主化とアクセシビリティの向上に貢献できます。


同時に、政府や規制機関が AI テクノロジーの開発と展開を監督するために積極的なアプローチをとることが重要です。これには、個人のプライバシーの権利を保護しながら、人工知能の責任ある倫理的な使用を保証できる規則、基準、監督機関の確立が含まれます。


最後に、人工知能時代のプライバシー保護には、政府、業界、市民社会など、さまざまな関係者間の協力と協力が必要です。プライバシーとセキュリティを促進する戦略の開発と導入に協力することで、すべての個人のプライバシーと尊厳を尊重し、倫理的で責任ある持続可能な方法で人工知能の利点が確実に実装されるように支援できます。