AI・データ時代の倫理と責任（後編）~公平性・信頼性を確保するには？

yoshikouc

販売・サービス・事務

総合的に物事を進めることがAI分野でも大切で、広い視野で進めたいと思いました

tanakatake

経営・経営企画

AIは便利である反面、その信頼性に対して不安がある。意思決定する際には、まだ人間が考えて判断することが必要になる。

yuji_345

その他

現在、自分達でAIを開発しようとは思わないが、業務に効果的なAIの導入と利用は進んでいくことだろう。当面はこのAIの効果的な使い方をマスターし、世の中に多く導入されているであろうAIに関してもその存在と使われ方を理解できるようになりたい。
次のステップとして業務に役立つAIの開発をやってみなたい。その際、今回学んだAIの課題を十分留意し社会的責任を果たしていきたい。

sales_supdoctor

金融・不動産　関連職

AIに学習させるデータは、事前に偏見などの公平性や信頼性を組み込んでないかどうかを考える必要がある。AIに期待する結果の利用目的を社会貢献に利する前提であることなどを意識しながら、AIの信頼性を確保についても留意する必要がある。AIの結果から、信頼性そのものが低下しないようにその利用方法は限定的にチェックする体制を維持することも重要と考えます

yuna_hara

マーケティング

AIは諸刃の剣、どう有効活用できるか人間次第です。

shirojpn

メーカー技術・研究・開発

AIの公平性を担保するための、学習データの吟味や、信頼性を担保するための、法規制等の取り組みについてしっかりと理解して、活用するようにする。

abek0509

メーカー技術・研究・開発

今回学んできたレベルでのAI活用が自社に将来訪れるのかは別にしても、気構えだったり考え方について大変深い学びがありました。運用する事になった場合の注意点が腹落ちしました。

ucchiy50

その他

強力なAIの力を、どのような方向で活用するか、人間のルール作りにかかっている。

512177

資材・購買・物流

AIの活用は今後のビジネスには重要なファクターとなる
非人道的な活用にはセキュリティを最大化する必要がある

mbando

マーケティング

AIを活かすためにも、利用する人間が倫理観をもって対応し、課題解決や目的に応じた活用に留意すること、バイヤスをかけず、恣意的な活用をしないことが重要。

hirosugita

IT・WEB・エンジニア

人には一定の悪い人がいるのと同様に、悪いAIもあるのだと思う。
しかし、話せばわかると思いたいし、AIは友達になれるテクノロジーだと思いたい。

happoh

メーカー技術・研究・開発

AIに関する開発をすぐに行うわけではないが、AIの利用、開発がそれほど敷居の高いものでないことが分かった。但し、AIの利用やシステムの開発には考慮しなければならない、問題も沢山あり注意して開発する必要があることも分かった。

koalatori

IT・WEB・エンジニア

どんどんと発展していくAIに付随する問題とどのように向き合えばよいのか、非常に勉強になった。業務においてAIを活用するときは、自分自身の価値観に潜むバイアスに注意し、広く意見を聞くようにする。

wattan_nukki

販売・サービス・事務

ＡＩ活用はまだまだ課題があるのだと思いました。
利用するデータの品質、データ選びの重要さが重要みたいですね。

an14793

メーカー技術・研究・開発

これからのAI利用においては、土台作りが求められることになる。

akirausp

専門職

AIの結果を鵜呑みにするのではなく、最終的には人間による判断が必要であることを意識したい。
そのために、高い情報リテラシーを保てるよう勉強し続けたい。
また、ＡＩを活用した後も、継続的なチェックを実施したい。

taro286

メーカー技術・研究・開発

より快適な職場環境を準備するにあたり、AIを活用したエアコンや照明の制御を行う。AIは人の快適性を学習するが、学習に用いるデータは、性別・体格・年齢などに偏りがないものにする必要がある。また、AIを開発するチームメンバーも、性別・人種・出身地などの偏りがないことが重要になる。このAIの利用方法が、世の中のAIの規制にかかるものかどうかの判断を定期的に行い、AIが適切な状態で利用できていることを担保する必要がある。

hirai_k_san

その他

活用する際の心得として覚えておきたい。

mako_tsuchi

メーカー技術・研究・開発

単純な作業においては、AIは非常に有効である。
例えば、製品の外観不良については、人がやるよりも精度高く早く判断ができる可能性が高い。
一方で、人間の生命や安全にかかわるような判断というのは
AIで行うのは非常にリスキーだと思うし、最後は人間の判断で決める方が良いと考える。
例えば未曽有の大地震などの災害での、
人命救助の状況判断はＡＩの判断に任せるのは危険だと思うし、リスクが高すぎると考える。
過去のデータだけでは判断出来ないし、過去のデータに囚われない経験や考えが必要であると思う。
ＡＩの倫理観について本動画は考えるきっかけとなった。
人間の価値感や倫理観というのは時代とともに変わっていくので、
判断基準となるバックデータや価値観も日々更新されていく必要があると思う。
さもなければ、誤った判断のAIが世の中にあふれてしまい、混乱の元となりそうだ。
不変で絶対的なものだと思わず、付き合っていくのがあるべき姿ではないかと思う。

tennisboy2

営業

AIを活用することで業務の生産性が向上する。しかし、その内容を検証できる知見を保有すること、内容の妥当性を検証することは必須と考える。また、インプットとなるデータ選定にはバイアスがかかっていることもあるということを認識して活用することが必要。いずれにせよ、任せるのではなく、うまく善意に活用することと考える。

phorone

専門職

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micko

営業

AIは絶対的なものではない。間違える可能性もあり、その認識を持ったうえで、倫理観をもってAIを活かして、課題解決を行っていく気構えが必要。

tokoron-c

専門職

AI活用自体はまだ緒に就いたばかりで、具体的活用イメージは湧いていません。しかし、信頼性・公平性の懸念があることを十分に理解して使う、あるいは作ることが重要なことが理解できました。

atussy-f

マーケティング

日本の製造業では、まだ「経緯を説明できない」開発を許容されるほど、上層部がまだAIに詳しくないことが多くあり、そもそも発展はまだ先にあるような気がしてならない上に、この分野はまだ日本の法曹界にとってもろくなシミュレーションもできていないので、個々のスキルを伸ばす程度のことではどうにも溝は埋まらない。

h_kouno

販売・サービス・事務

AIのある社会、職場、生活はもはや避けされない状況ではあるので、AIにできる事できない事、ギャップをどう解決するか意識する必要がある事を認識しました。

iiibc

メーカー技術・研究・開発

AI導入には費用対効果もあり、時間もかかるとは思うが、さまざまな要素について教えていただき勉強になった。

tico0208

その他

以前社内で実施したアンケートからも、AIに対する公平性、信頼性に関するリスクへの懸念を感じている声が多く見られた。
しかし、それはAIが作り出すものではなく、その学習データをつくる人間のバイアスによるものだということに気づかされた。
その状況下で、ただただ、AIはこんなに便利なので、是非活用しましょう、と呼びかけるだけでは、よりよい社会を目指すことはできない。
AIの活用を推進していくにあたり、まずは多様性のあるチームづくりをすること、
そして、会社全体の企業理念や、組織の成し遂げたい目標に沿って、その課題は何か？AIを活用してどう解決できるか？というアプローチが必要であると感じた。

hr-sakai

その他

AIは人が学習させたデータで結果を導いている。その為データにバイアス、誤りがあると、間違った結果を出してしまう。また、都合のいい結果を導くために都合のいいデータを学習させることも有るため公平性を保つために監視する必要がある。

takuya1001

マーケティング

AIの良い面だけでなく、脅威になる面も理解できたので良かった。それとともに、非常に難しい課題であると改めて認識した。

hanz

人事・労務・法務

AIについては、chatGPTなどの生成AIの積極的な活用が必要と感じているが、AIを活用するための環境をしっかりと作っていく重要性について学ぶことができました。
AIを使う人のバイアスがそのまま学習させるAIに反映されてしまうなど、AIを活用する前の意識的な部分などを改めて見直していきたいと思います。

aqueous

メーカー技術・研究・開発

科学的根拠はきちんと押さえて考える習慣をつける(研究職なのでビジネスシーンはあまり考えない)

tantakatan_10

メーカー技術・研究・開発

バイアスをどのように排除していくかが重要だ

w_axl

メーカー技術・研究・開発

バイアスがある中で　公正性を担保したAIが必要で
学習したAIだからと　結果をそのまま使用するにはリスクがあることを
認識しておく必要があることが分かりました

takahirogoto_tg

マーケティング

AIの倫理と責任を学べた

hidekinohanabi

営業

Aiによる情報収集は非常に有益であるが、信頼性に課題があることを常に念頭において、全面的な信頼は寄せずバイアスなどが見られないか、最終的な情報の精度は自らで判断するように心掛ける。

k_ishihara

専門職

利用目的の正当性、学習データの偏りの排除、多様性のあるチームでの開発、等々、AIの開発や利用に当たっては常に検証が必要だと感じた。

a_m_a_m_

その他

AIに対する漠然とした脅威やマイナスのイメージがわかりやすく解説されていて理解が深まったと思う。
自動運転や医療でAIが活用しにくい部分がわかり腑に落ちた。

7031

経営・経営企画

学習バイアスがかからないように、注意し学習データを集める。

okada-ryo

建設・土木　関連職

AIは活用の仕方によったは非常に便利なものである一方、非常に怖いコンテンツと思います。世の中の進化にいつも法律規制などが後送りになっている傾向がよくあり、活用の仕方の規制が非常に大切と思います。私らは将来AIよりもっと便利なアイテムを発見することも必ず出てくることも予測しながら、技術の進化と上手く付き合っていくしかないと思います。

hideo_sugiura

経営・経営企画

AIは学習データによって人間が育てるものであり、教師が悪いとAIも間違えて育つことが理解できた。
例えばAIに需要予測を立てさせる場合、人間がその予測の是非を判断し、間違っていれば学習データを調整するなど、より良いAIを育てていきたい。

hihimaru

販売・サービス・事務

身近な話題から勉強になりました。

soup

その他

人に関わる予測についてはバイアスの怖さをもって取り組む必要性を理解したが、設備そのものの性能・寿命予測にはあまり必要としない。

d--dkk

メーカー技術・研究・開発

AIの公平性を保つためには使う側がしっかり公平にデータを扱えるようになる必要があることが分かった。

kawahara_

その他

AIを活用するには、倫理と責任が不可欠。

saijou

販売・サービス・事務

AIは素晴らしい武器になるのは間違いないが、インプットする側の常識が結果として差別的なものとしてアウトプットされたり、単に悪意がないということではなく注意が必要だと思う。したがって、いまの自分のレベルではこの便利なツールをうまく活用することは言うまでもないが、１００%うのみにはしないよう気持ちにゆとりをもって利用したい。

h-h-h

金融・不動産　関連職

与えられたAIデータにバイアスがかかってないかどうかは、どうやって推測するのでしょうか

hashiryo8

その他

漠然としていたAIへのマイナス面での課題が理解できました。

kaneko-ju

IT・WEB・エンジニア

AIモデルを作成するときバイアスがかからないようにする

doumoto_

IT・WEB・エンジニア

AIの課題・問題はAIを作る人間側に起因することが多いということが理解できた。

kyo1227

営業

AI READYの時代ではあるが、大事なことはヒトとしての倫理観、どう考えるかということだと思います。

sshimode

専門職

業務で生かす上での大前提の部分の問題、思想は誰もが無意識に正しいとしている部分であり、AIによって思想の歪さが表されたのではないかと思います。今一度、倫理について学び直す必要があると思いました。

hirekatsu

メーカー技術・研究・開発

従来通りの常識じゃ計り知れない問題だと思います。

kazu_suzu

営業

設計時のバイアス排除や今後のあるべき姿とギャップを埋める課題解決が必要との認識

ichiya_abe

その他

ＡＩの学習においてバイアスが掛かる可能性があることを理解した。

yfujioka

販売・サービス・事務

AIの課題とそれらに対する心構えについて丁寧に解説されていました。

hayata55

経理・財務

近年急速に利用シーンが広がっているAIツールについて、過度に信用せず何に気を付けて利用すべきかを常々意識する。併せて、世界の技術発展・ルール策定の動向にも目を配る。

sbsb

人事・労務・法務

無自覚な思い込み、暗黙のバイアス、確証バイアスにより、誤ったAI予測を引き起こす。
様々なバイアスの存在を知る、多様性を取り入れることが大切。
倫理的意識を高めることが個人でも企業でも必要。

hi-hiroshi

その他

AIデータの活用は思っていたより、難しいと感じています。しかし、生成AIは無償である程度のものができることが学べた点は非常によかった。やはり、AIはツールであり、目的や達成結果ではないことを十分認知して、今後に生かしていければと思ってます。

oss-ssjiki-kk

その他

ＡＩシステムを構築する際には偏りのないものが出来る体制やデータを活用すること。倫理観に注意することが挙げられる。
チームの構成は多様性を確保する。学習データは偏りのないものを使用する。偏りがあれば是正するなどの対策をとることが挙げられる。
また実際にＡＩを活用する際には、意図的なＡＩ学習で偏りが生じていしまうこともあるので、ＡＩシステムの維持管理には偏りが生じないように
管理者や利用者に倫理観のある運用を周知・徹底し、定期的にＡＩシステムの客観的な確認をおこなうような対応をおこなう。

takadatom

その他

AIについては、公平で、偏りのない情報を入力し活用してゆく

harry111

メーカー技術・研究・開発

自身のプライバシーが侵害されることがないように、各企業の個人情報取り扱いなどに注意したい。

chsugiok

その他

きっと自動車が発明された時代などでも同様に全世界でショックが走ったのだろうな、と思った。全世界的なガイドラインは早かれ遅かれ必要になってくるのだろう、過去にも乗り越えてきたのだから恐れずに取り組めたら良いなとポジティブに捉えた。技術が主にアメリカで生まれ、規制はEUが先行しているという構造も興味深いと思った。日本はどうしても後発になってしまう上に、比較的均質な国民性なので難易度が高いところではあるものの、世界的な動きに興味関心を寄せて開発運用していかなくてはいけないと思った。

9300856

専門職

責任あるAIを設計開発できるよう、日々、倫理規範（ガバナンス）等を意識する活動を心がける

yzerr

営業

AIのルール化はこれからの課題であり、解決しなければならない問題。

k2-star

メーカー技術・研究・開発

AIに触れる際の倫理について勉強出来ました。

11132

営業

学習データを集めたい。

chang_shin

販売・サービス・事務

これからAIを広く学んでいく上で、一旦この時点で警鐘を鳴らしてくれたことはためになった。AIが優れたものであることが喧伝されているが、AIの失敗や、AIが成立している土台のあり方を知ることで、ある程度の危険性や不安定性といったものに備えておくことができる。

kk12645

メーカー技術・研究・開発

使いこなすことで今まで以上に便利になるが、適切にするには自分たちの倫理観が大切になる。

mafaru1005

その他

潜在的なバイアスに気付くことは大変に困難に思える。同じ企業にいる以上、同じバイアスがかかる可能性が高いし、気がついても声をあげづらい環境も考えられる。
特に当社は生命・健康にかかわる業界であることから、一企業ではなく業界全体での倫理指針を作成することが重要だと思う。

14001

資材・購買・物流

AIに対する問題や課題について理解できた。今後、問題や課題が解決に向かうことを願っています。しかしながら、日本は先進国の中で遅れた存在になっており、再び先進国をリードするには新たな知恵を身に付け、人材を獲得し、育成していく必要があると感じるようになってきました。

stani

専門職

参考にさせていただきます。

kei-kata

専門職

AIが学習に使うデータには潜在的にAIが誤った予測を出すバイアスが含まれていることを常に忘れず、AIの学習結果を検証してから、活用することが求められる。

cfmoka

IT・WEB・エンジニア

学習バイアスに潜むリスクについて、充分に留意が必要だと感じた。公平性・信頼性に対しても課題がある等学びが多い内容でした。

tanimotokou

マーケティング

自らの知見を広げる為に受講しました

bee-beechan

その他

正しく使うという基本的な倫理観が必要であると感じた

yu_tako11

IT・WEB・エンジニア

データ収集の段階からバイアスがかからないようにバッググラウンドの異なるメンバーでチーム編成し、
多様な視点でデータのリソース先や選別方法を議論していく必要性を感じました。

mthi

その他

AIを公平に運用するにはできる限りの情報をインプットし、運用や利用にあたってはガイドラインを策定し、これを広く周知する。

kota_1012

メーカー技術・研究・開発

AIを用いることのリスクを企業として把握し、責任あるAIを定義づけ、ガイドラインを制定し、DXのトップイノベーターとして社外にもアピールしていきたいと感じた。

fbj00420

営業

バイアス自体を監視、測定、改善できるＡＩサポートシステムの開発が望まれます。

taigashimoda

クリエイティブ

特にAIのバイアスが印象的。人間の無意識バイアスがAIによって大きな問題に繋がる可能性があるということを、自分事としてとらえる必要があると感じた。。また、AIが悪いのではなく、人間の未熟さが原因という理解をもって、一概にAIが悪いと距離を置くのではなく、きちんと切り分けて考えることが重要だと学べた。
国内外でのAI動向を注視していき、AI-Readyな社会に適応していく。また大きなリスクと可能性を秘めているからこそ、上長、同僚、チームでも積極的に議論して様々なチャレンジをしていきたい。その際にバイアスはかかっていないか？自分自身での振り返りと他社視点のFBを取り入れていく。

ik_hrs

営業

AIの可能性は現時点で無限大の可能性を秘めていると思われるが、AIの取扱いには注意も必要で、そのことを理解した上での活用が必要である。
業務への活用については、人が手を動かす仕組みを自動化することなどが考えられ、事務的業務であれば、システムへの入力・登録などは、言葉でしゃべったら、AIのシステムが自動的に実施してもらうことなどが考えられる。

elnet_yagi

経営・経営企画

AIを何のために利活用するのかを明らかにし、使用することが目的になっていないかに注意する。
日本だけでなく、世界の最新情報に注視すること。

awanoa

IT・WEB・エンジニア

学習データ等に偏りのない開発の重要性、またAIのもつ弱点を再確認しました。

murahiro36

その他

AIを使うことで利便性は高まるが、課題(偏り、信頼性、脆弱性)を考慮し、どのような設計・運用を行えばリスク低減につながるのかという視点も必要。

29000083

経営・経営企画

ﾃﾞｰﾀの取り扱いもさることながら、法をどのように捉えなければいけないかが非常に大きく時間をかけて取り込むことになると思う。

haruka-

その他

AIを利用する懸念を知れてよかった。仕事がすべてAIに奪われるのではといった恐れもあったが、どのように設計し育てていくかは人間次第ということが分かってよかった。知識がない人やコントロールする側の立場になっていないと、議論に入れず置いて行かれる恐怖感は引き続きある。

onihei99

専門職

データ解析にAIを活用し始めている。今後もアンテナを高くし、課題を先に認識しておくことで効率面だ件でなく正しい運用を意識できるようになったと思う。

matsumym

資材・購買・物流

AI・データ時代の倫理と責任について学んだ。
AIの公平性については、AIを設計し、AIを利活用する私たちに潜む問題である。
AIにバイアスを生じさせないためには、私たち一人一人が、さまざまなバイアスの存在を知って自分のものの見方や考え方に謙虚になることが大切である。
AIの信頼性に関する課題はまだ残っている。私たちは、AIが当初の目的を超えて悪用されることがないか、十分意識して開発と運用に臨むことが求められる。
AI活用時代のビジネスパーソンの心得として、自分/会社がAIを活用して成し遂げたい世界や目標を掲げること、AIの信頼性向上にチームや組織で粘り強く取り組むこと、AIの負の側面をめぐる国際的な議論や規制化の最新動向を注視することが重要である。

makidayo

IT・WEB・エンジニア

偏見や思い込みで業務をすることはAIの話がなくてもよいことではないが、AIを設計する立場である場合はより一層注意しなければならないと感じた。特に、長い時間一緒に働いている人たちと何かをする際は、暗黙の了解で分かり合えることが多い分、気を付けなければならないと思う。
また、話は逸れるが、自分の中にあるバイアスがそのまま反映されてしまうのであれば、自分の中のバイアスや性格の癖などを客観的に把握するために、自分の分身のようなAIを作成し、自分を顧みることができたら面白いかもと思った。

koganemaru

その他

AIを活用する時の注意事項が分かった。
今後、AIが社会生活の中にひろがるとおもわれるので　AIの信頼性データのバイアスを見分けられるようになりたい