AI Blindspot: AIシステムのバイアスを見逃さない方法
AI Blindspot: 目次
- AI倫理への声明の活発化
- AIシステムにおけるバイアスの評価の必要性
2.1. AIシステムの目的に関する問いかけ
2.2. 代理人による差別
2.3. AIシステムの解釈性
2.4. 最適化基準
2.5. 一般化誤差
2.6. 正当な異議
2.7. AIシステムに欠けているもの
2.8. 指導者との協力
2.9. 相談すべき専門家
AI Blindspotとは、AIシステムにおける無意識のバイアスと構造的な不平等を見つけるための発見プロセスです。本図は、AIシステムを計画、構築、展開する過程でチームが自然に抱える可能性のある盲点を表しています。目的、代表的なデータ、利用可能性、プライバシー、代理人による差別、解釈性、最適化基準、一般化誤差、異議、そして競争に注目しています。これらの盲点には、AIシステムのバイアスが引き起こされ、意図しない結果によって脆弱な人々に害を及ぼす可能性があります。
AI Blindspotは、単なる色彩豊かなダイアグラムではなく、チームが実際に使用できるツールにすることを目指しました。それがBlindspotカードです。Blindspotカードは、アクセスしやすいものにするために作成されました。また、AIシステムのバイアスを評価するための構造やプロセスが存在しなかったため、自己評価の手法を提供することも重要でした。カードには、盲点の詳細な説明、考慮すべき事項、実際のケーススタディ、相談すべき専門家、リソースへのリンクなどが含まれています。
AI Blindspotの効果は、既に多くの企業で評価されています。特に、AIシステムのバイアス評価に関与する人々にとって、Blindspotカードは非常に有用です。プロダクトマネージャーやデータサイエンティスト、市のタスクフォースなど、さまざまな背景やニーズに対応するための柔軟性を持っています。
AI Blindspotの長期的な目標は、IEEEなどの組織を通じて、AIを責任ある方法で使用している組織が認証されるプロセスの一部になることです。このプロセスでは、AI Blindspotのようなプロセスと、Data Nutrition Labelなどのツールを組み合わせて使用することで、組織がAIを適切に使用していることを証明できるかもしれません。しかし、これはまだ時間がかかる目標であり、AI Blindspotチームは現在、Blindspotカードのユーザースタディを行い、受け取ったフィードバックと共にさらなる改善に取り組んでいます。
AI Blindspotの全容を把握するためには、まだ知られていない盲点もあるかもしれません。そのため、AIに関わる皆さんからのアイデアや提案を待っています。AIシステムのバイアスを評価する手法がさらに進化することで、組織がバイアスを詳細に評価し、修正できるようになるでしょう。