人工知能の開発にあたり、倫理的であることは大切な要素になり始めています。
多くの人が恩恵を受けることが予測されている人工知能ですが、その進化の過程で、偏りをなくす取り組みが重要だと考えられています。
今回は、学習データの多様性と偏りに考えて行きたいと思います。
学習データの多様性が重要な理由とは？偏りをなくすために必要アプローチ
人工知能において、学習データはとても重要です。学習データは、人工知能が学習して進化するために使われるデータとなるため、正確で、多様な、そして偏りのないデータが必要になります。
しかし、現在活用されている多くの人工知能の学習データには偏りが存在することがあります。なぜなら、人工知能が学習しているデータは、インターネット上に存在するデータがベースになっているからです。
インターネット上に存在する情報の多くが英語で、先進国によって情報発信されたデータです。
このように、学習データにおいてある属性が極端に多い、または少ない場合など偏りがある場合、機械学習モデルの精度を下げたり、不公平な予測を引き起こす可能性が高いです。
例えば、顔認識システムで問題になった、黒人やアジア人の顔を識別する際に誤認識を起こすケースが多く、そのデータセットには人種の偏りが存在していると言われています。
また、学習モデルに、特定の思想に偏っていたり、男女を差別する傾向があった場合、そのモデルには判断の偏りが存在している可能性があります。
このような偏りが存在するデータを使用することで、機械学習モデルは偏った予測を行う可能性があるため、学習データの偏りをなくすことが重要です。
そのため、学習データの選定において、学習データの多様性が求められます。
これは、普段私たちが生活をする中でも生まれる個人間の思想の違い、価値観の違いと同じように生まれてしまう問題です。
未来の社会を危機に陥れる？人工知能の倫理的問題とは
人工知能には、様々な倫理的問題があります。例えば、誰を守るべきかの問題（自動運転で死亡事故がどうしても避けられない時に誰を優先して救うのか？）や、データ活用においての個人情報やプライバシー問題が発生する可能性があります。
これらの問題に対して、倫理的な観点から検討を進める必要があります。
また、人工知能の透明性の問題も課題です。多くの場合、人工知能の学習モデルの仕組みが複雑であるため、どのように意思決定が行われているかが不透明であり、予測の根拠を理解することが困難な場合が多く、そうしたブラックボックス問題をどのようにクリアにしてゆくかが大きな課題です。
先に述べたように、学習データに偏りがある場合、学習モデルによって差別的な予測が行われる可能性もあります。そのため、多様性を考慮した学習データの作成が求められます。
そして何よりも、人間と機械の共存の問題が重要になります。人工知能によって仕事が自動化されることが増えことにより、人々の仕事や社会的役割が変化が生まれた時に、その変化に適応できる人と適応できない人が生まれてしまいます。平等に、スキルや教育をアップデートすることは、本人の意思も影響するため困難です。
人工知能がもたらす問題とは？フィルターバブルと偏りが招く社会的分断とは
近年、私たちの生活に欠かせない存在となりつつある人工知能ですが、人工知能がもたらすフィルターバブルや偏りによる問題が指摘されています。
フィルターバブルとは、人工知能が個人の嗜好や過去の行動履歴を分析して、その人に合わせた情報を提供することで、与えられる情報が偏ったものになってしまう現象のことです。
こうしたフィルターが掛かることで、自分とは異なる意見や情報に触れることが減り、社会的分断や偏見の増加につながる可能性があります。
見たいものだけを見る世界、興味がないものや嫌いなものを排除してみる世界によって、多様性の存在すら忘れてしまう危険性があるのです。
また、人工知能が学習する際に使われるデータに偏りがある場合には、そのデータを元にした予測や意思決定にも偏りが生じるため、差別的な予測や不公平な判断を示すリスクが高いのです。
こうした問題に対して、多くの技術者が警笛を鳴らし、倫理的な観点からのアプローチを模索しています。まず第一に、透明性を向上させ、判断基準の偏りを排除し、多様性を考慮した学習データの使用などの取り組みを進めることが求めらます。
人工知能は社会に革新的な変化をもたらす一方で、その技術によって新たに生まれてします問題を解決することも重要にあんります。
未来は、技術と共に進化してゆくものですが、より良い社会を目指す人類共通の意思が重要になります。
その前提がありつつも、人工知能が特定の企業や国、人物に恩恵を与える技術である以上、払拭は難しい問題だと思われます。
