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ビッグデータダイジェスト制作 出典: informationweek 編纂者：張大毓 国連の主席AI顧問であるニール・サホタ氏は、主要な国連AIプロジェクトと今日のAIが直面している主な課題について自身の見解を述べました。 人工知能が様々な産業や政府に広く普及している例は、かつてはSFの世界だけのものでした。しかし今日では、多くの映画のようにロボットの手先に倒されるのではないかと心配する必要はありません。 逆に、より大きな問いは今日の私たちの生活に影響を与えています。例えば、社会全体の利益のためにデータをいつ、どのように共有すべきか、そしていつ独自の目的のために保持すべきか？顔認識などの特定のAIアプリケーションは倫理的か？AIの結果の信頼性をどのように検証できるか？AIに偏りがあるかどうかをどのように判断し、どのように対処できるか？ 米国政府の与党交代に伴い、これらの問題は最優先事項となっています。今後数年間、政府や企業で進行中の多くのプロジェクトがこれらの問題の影響を受けるでしょう。 AIを取り巻く重要な問題についてより深く理解するために、InformationWeekは、国連の主席AI顧問であり、国連とのAI for Goodグローバルサミットの共同主催者であり、『AI革命を受け入れる』の著者でもあるニール・サホタ氏にインタビューしました。 以下は会話からの抜粋です。 現在使用されている AI テクノロジーの最も興味深い側面は何ですか? これは実際には「人工共感」と呼ばれる分野です。機械は感情を感じることはできませんが、人間の感情を認識する方法を機械に教えることは既に可能になっています。ボディランゲージ、声のトーン、さらには言葉の選択や身振りといったデータポイントはすべて、機械学習が人の感情状態をリアルタイムで解釈するのに役立つデータポイントです。 メンタルヘルスの問題を抱える人々を支援するという点において、社会の関心は高い。英国には、「レインボー・プロジェクト」という団体があり、家庭内暴力の被害者への支援（具体的には、チャットボットを用いて、虐待の被害者であるかどうかを判断できるように支援）を行っている。 実際には、人間関係に取って代わることはできませんが、いつでもどこでも人々が参加できる安全な空間を提供します。 これは大きな利点です。多くの研究が進行中で、現在利用可能なソリューションはおそらく25種類あります。これらのプロジェクトに取り組むには心理学と言語学の知識が必要ですが、セラピストはまだAIを活用していないため、これは新興分野です。しかし、いくつかの基本的なツールを試している人もいます。 一方、この技術が棚上げされている理由は、機械は人の感情を理解することはできないので、多くの人がそれは不可能だと考えているからだと思います。 実際、もはやそうではないことが既に明らかになっています。これにより、さらに多くの可能性が生まれると信じています。 ニール・サホタ 機械はどのようにトレーニングされるのでしょうか? これは心理学、つまり様々な感情状態とそれに関連する特定の事柄、運動学、ボディランゲージ、言語学、そして実践的な言語符号化能力の指導を組み合わせたものです。そのため、「友達」ではなく「パートナー」という言葉を使うなど、私たちにとっては些細に思えることでさえ、実際には多くの意味を伝えているのです。 人間の感情を伝えることを機械に教える際に、どのようなトレーニングデータが使われるのでしょうか？危機管理センターの通話記録でしょうか？それともカスタマーサービスの通話記録でしょうか？ そういったこともあるかもしれませんが、実際、ソーシャル メディアから得られるデータは非常に優れていることがわかりました。 大学や就職面接で書いたエッセイを使う人はいるかもしれませんが、実際には生の声を反映していない可能性があります。より多くの種類の生の声を集められるほど、より良い結果が得られます。ソーシャルメディアは優れた情報源です。 利用できるオープンソースデータベースはありますか? 多くはありません。データ自体が課題です。データは現代の新たなエネルギーであり、少なくとも収益化されるまでは、人々はデータを共有することを明らかに望んでいません。これが明らかに障害となっています。確かに、共有すべきではないデータも存在します。しかし、たとえ誰もがデータを利用できず、誰もがデータを開示することを望まなかったとしても、特に医療分野では、別の困難が生じます。 医学研究を前進させるために私たちがやりたいことを実行するには、データが不十分です。 医学研究はどのような課題に直面しているのでしょうか？研究者はどのようにしてこれらの課題を克服するのでしょうか？ 残念ながら、機械は自力で物事を理解することはできません。そのため、機械を訓練するためのデータが必要です。潜在的な発見や疾患を報告させたいのであれば、大量のデータが必要になります。 特に肺に関しては、健康な肺、ステージIの癌、ステージIIの癌、肺気腫などのX線検査結果を含む大量のデータが必要です。 クリーブランド クリニックやメイヨー クリニックなどの多くの施設では、実際にこれを行うにはデータが十分ではない可能性があるため、より多くの患者を治療するか、研究センターを持つ大学や研究センターなどの他の協力機関から許可を得てデータを取得します。 国連は、研究者が実際に使用できる大量のデータを生み出す可能性のある、PHI（個人健康情報）を取り除いた医療データベースの構築を試みています。 それはあなたが国連で取り組んだプロジェクトの一つですか? はい！基本的に、全員が自分のデータを一般的な利用のためにここに保存することに同意しますが、識別情報は削除されます。これにより、より大規模なデータセットを全員に提供できます。 このプロジェクトでは、基本的に医療機関を訪問して、「このデータを共有できたら素晴らしいと思いませんか？価値あることではないですか？」と尋ねます。 ぜひとも支持します！なぜなら、共有しないことで意図的にスピードを遅らせているからです。ある企業が、ある企業が7年前に試みた研究の道筋に着手したものの、行き詰まってしまったという例を目にしてきました。結果として、人々の時間、エネルギー、そしてお金が無駄になってしまったのです。 肺がんは開発分野ですか？ 実は、これは肺がんの解決策です。スローン・ケタリング病院がこれを導入し、X線検査で肺がんを検出するために使用しています。このシステムの精度は現在約90%ですが、この機械ができるのはがんの診断だけで、それ以外の診断はできません。 スローン ケタリングは自社の技術を他の組織にライセンス供与する予定ですか? 今ですか？いいえ。彼らはそれを自ら活用しています。なぜなら、それが彼らの強みだからです。私たちは競争にも、社会的企業にも慣れていません。お金を稼ぐことを選ぶことも、非営利団体になることも、両方できるのです！ 国連では、組織に働きかけて「データを共有してもいいですか？それは本当に良いことですよ」と言うときに、いくつかの課題があります。 たとえデータの使い方を知らなかったり、データを使うつもりがなかったりしたとしても、彼らは自分が所有する資産で他人が金持ちになることを望んでいません。私たちは今、データの価値をどう評価すればいいのか、本当に分かっていません。 もっとオープンマインドで前向きなアプローチを取る人もいるかもしれません（適切な表現かどうか分かりませんが）。しかし、こうした考え方を実際に共有する企業は、実際に全員の機会を増やすことに繋がることを認識することが重要です。上げ潮はすべての船を浮かべます。繰り返しますが、これは多くの組織が従来行っている考え方とは異なるものです。 今日の世界で AI が直面している主な課題は何ですか? 確かに、核となる要素は二つあります。一つは倫理的な問題です。責任あるAIシステムが必要です。何かができるからといって、必ずしもそうすべきとは限りません。もう一つの大きな問題は、テクノロジーに対する真実と信頼です。私たちはAIが完璧であることを期待していますが、それは決して実現しません。 人間には本来、偏見があるため、間違いを犯したり、トレーニングに欠陥が生じたりすることがあります。 これらはまさに私たちが現在直面している2つの大きな課題です。 関連レポート： https://www.informationweek.com/big-data/ai-machine-learning/how-ai-can-save-the-world-or-not/d/d-id/1340217? |
