AI の 3 つの主要な制限

人工知能 (AI) は急速に発展している分野であり、私たちの生活のさまざまな側面に革命を起こす可能性があります。ただし、AI には多くの利点があるにもかかわらず、考慮しなければならない制限も数多くあります。この投稿では、精度、解釈可能性、倫理に関連する問題など、AI の主な制限のいくつかを検討します。

これらの制限を理解することで、AI の機能と制限をより深く理解し、将来の AI の使用方法について、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

人工知能は人類を変革し、企業はさまざまな方法で効率を高め、コストを削減し、ビジネスを強化できるようになりました。それでも、2023 年の時点で欠陥がないわけではありません。

AI の 3 つの主な制限は、提供されるデータの品質、アルゴリズムのバイアス、およびその「ブラックボックス」の性質によってのみ AI がインテリジェントまたは効果的になることができるということです。

データ分析の不正確さ:

AI プログラムは、私たちが提供するデータからのみ学習できます。ただし、プログラムに提供されたデータが不完全であるか信頼できない場合、結果は不正確または偏っている可能性があります。その結果、AI は、供給されるデータと同等のインテリジェントまたは効果しか発揮できません。

たとえば、Amazon は AIプログラムこの研修は、過去 2014 年間の履歴書を使用して訓練されましたが、その大半は男性でした。システムは男性の応募者が新規採用者に優先されると誤って想定し、女性の応募者を除外し始めました。

アルゴリズムのバイアス:

アルゴリズムは、特定のタスクを達成するためにマシンが従う一連の命令であり、人間のプログラマーによって書かれた場合とそうでない場合があります。しかし、アルゴリズムに欠陥や偏りがあれば、不公平な結果しか生み出さないため、信頼することはできません。バイアスが発生する主な理由は、プログラマーが部分的には、特定の望ましい基準または利己的な基準を優先するようにアルゴリズムを設計したためです。アルゴリズムのバイアスは、ソーシャルメディアサイトや検索エンジンなどの大規模なプラットフォームでよく見られます。

たとえば、2017 年には、Facebook のアルゴリズムがヘイトスピーチを削除するアルゴリズムを作成しました。しかし後に、このアルゴリズムは白人男性に対するヘイトスピーチをブロックし、黒人の子供に対するヘイトスピーチを許可していたことが判明した。このアルゴリズムがこのヘイトスピーチを許可したのは、カテゴリの特定のサブセットではなく、「白人」、「黒人」、「イスラム教徒」、「テロリスト」、「ナチス」などの広範なカテゴリのみをフィルタリングするように設計されていたためです。

AI の「ブラックボックス」の性質:

AI は、大量のデータから学習し、基礎となるパターンを特定し、データに基づいて意思決定を行う能力で知られています。ただし、このシステムは一貫して正確な結果を生成しますが、重要な欠点の 1 つは、AI システムがその結論に至った経緯を表現または説明できないことです。このため、国家安全保障、ガバナンス、賭け金の高い事業など、非常に機密性の高い分野でシステムをどのように信頼できるのかという疑問が生じます。

2023 年のその他の AI の制限 (OpenAI および ChatGPT)

AI の主な制限には次のようなものがあります。

限られた精度: AI モデルは、特に複雑なデータや曖昧なデータを扱う場合にエラーが発生しやすい可能性があります。
解釈可能性の欠如: 多くの AI モデルは「ブラックボックス」とみなされます。つまり、特定の決定や予測にどのように到達したかを理解するのが難しい場合があります。
倫理的懸念: AI は、トレーニングに使用されたデータのバイアスを永続化し、さらには増幅する可能性があります。また、プライバシー、自主性、離職の問題が生じる可能性もあります。
限られた範囲: AIは人間の感情、推論、意識の微妙な違いを理解することはできません。
データの依存関係: AI は学習と予測を行うために高品質のデータに大きく依存していますが、データの取得は困難で費用がかかる場合があります。
オーバーフィット: AI モデルは、一般化可能な特徴を学習するのではなく、トレーニングデータを「記憶」する場合があるため、新しい目に見えないデータに一般化することが困難になります。
敵対的な攻撃: AI モデルは、入力データを操作してモデルに誤った決定をさせようとする悪意のある攻撃者に対して脆弱になる可能性があります。
ハードウェアの制限: AI モデルには大量の計算リソースが必要であり、組織によってはコストが法外に高くなる可能性があります。
規制: AI の法的規制環境は依然として進化しているため、組織が要件を満たし、コンプライアンスを確保することが困難になる可能性があります。