AI規制は現在複雑な状況にあり、議員らはイノベーションの促進と国民の権利の保護との間でバランスを取ることを模索している。 AI の導入は複数の業界にわたって拡大するため、ビジネス リーダーが最新の動向を把握しておくことが重要です。
広告やマーケティングに携わる人々にとって、これは特に重要です。 AI を活用したコンテンツ作成、視聴者の洞察、市場調査などには大きなチャンスがありますが、これらは透明性、信頼、消費者の信頼を維持するという課題と比較検討する必要があります。
多くの企業が、ブランド価値も反映する既存の業界標準に基づいた自己統治のための新しい枠組みの確立に取り組んでいます。この野心を念頭に置いて、知っておくべきことを検討してみましょう。
AI 規制: 英国における現状
英国全土での Al 技術の急速な発展を支援するために、新政府は新たに「AI 機会部門」を設立し、2024 年第 4 四半期に「AI 機会行動計画」を発表する予定です1。
同様に、英国の AI 安全性研究所は、フロンティア AI の影響と安全性を評価するための研究とインフラストラクチャの構築を継続しています。フロンティア AI は、英国政府によって「さまざまなタスクを実行でき、同等またはそれを超える高性能の汎用 AI モデル」と定義されています。今日の最も先進的なモデルに備わっている機能を備えています。」
どのアプローチが普及するかは完全には明らかではありませんが、AIおよびデジタル政府担当国務次官フェリアル・クラーク氏は最近、どのような法案も次のようなものになると認めています。 [will] 未来のシステムに焦点を当てて、AI を使用する人々のための新しいルールを作成することは避けてください。」
その間、潜在的なリスクに応じて AI モデルを分類する EU AI 法の施行が継続されます2。おそらく英国は、最も高いリスクカテゴリーに対するガードレールや、企業の既存の自発的なAI安全性への取り組みに法的拘束力を持たせる動きなど、この国際基準や他の国際基準との整合性を追求することになるだろう。
インフラストラクチャから透明性へ: ビジネスにとっての重要な課題
効果的な AI モデルは、計算能力と大量のデータの組み合わせに依存します。インフラストラクチャの使用と複雑さが増すにつれ、民間部門と公共部門の両方において、コアインフラストラクチャへの投資を継続する必要性が非常に重要になります。
「これは最先端の物理インフラストラクチャであり、効果的に導入して会社に最大の利益をもたらすには、新たな投資、新たなスキル、新たなトレーニングが必要です」と、AI コンピューティング企業である NVIDIA の英国政策責任者、マックス ベバートン パーマー氏は述べています。課題は、AI をビジネスの中心に位置付け、それをアドオンと見なさないことです。これを達成することは次のことを意味します。
- 長期目標に適した規模で AI インフラストラクチャの開発をサポートするための計画と予算を作成する
- データが適切に保存、管理、処理され、強固なデータ プライバシーとセキュリティ プロトコルが整備されていることを確認する
- 消費者の信頼を維持し、将来の規制遵守を確保するために、システムの透明性と説明責任を高める戦略を採用する
- 既存のスタッフのトレーニングを含む、AI システムの開発と監督に適切な人的資源への投資
- モデルが目的に適合し、ビジネス ニーズを満たしていることを確認するために、モデルを監査、測定、再評価します。
じっとしていることは遅れをとることを意味する
これらの戦略的課題に対処することに加えて、企業は、特に消費者の信頼を維持することが重要である広告などの分野において、できる限り規制の先を行く必要があります。
マーケティング業界全体で、新しい標準が登場しています。 ASA のような自主規制機関は、規制に取り組む方法 3 や AI を活用した監視ツール 4 を構築する方法について有益な洞察を提供しているため、政府の取り組みをフォローするだけでなく、その取り組みの最新情報を常に把握しておくことが重要です。
AI によって消費者がターゲットにされる方法が変化する中、企業の AI ガバナンスが「合法的、誠実、まともで誠実であるという基本原則を順守することが出発点として適切です」と、商務および最高プライバシー担当法務顧問の Vicky Brown 氏は述べています。 WPPの役員。
たとえば、広告主は明確な AI ガイドラインを確立して、アルゴリズムのバイアス、プライバシー侵害、誤解を招く情報の不用意な取り込みなどのリスクと、AI トレーニングや AI トレーニングに完全かつ包括的で破損していないデータセットを使用するなどの関連リスク軽減策を概説できます。 AI の使用について透明性を保つこと。
自治とブランド価値
ブラウン氏にとって、ブランドにとっての重要な課題 (および機会) の 1 つは、AI アプリケーションをブランドの中核的価値観にマッピングし、これに基づいて政策枠組みを開発することです。
その先頭に立っているブランドの 1 つが Dove です。Dove は、コンテンツ内で「女性のイメージを作成したり歪めたりする」ために AI を決して使用しないことを約束し、積極的な姿勢をとりました5。これにより、自社の AI 戦略と、本物の美しさを促進する長年のキャンペーンとを一致させることができました。
このような慣行がより一般的になるにつれて、AI の使用に対する明確で一貫したアプローチ、およびこれをいつ、どのように消費者に伝えるかが重要になります。 MMTN Research による 2023 年の調査によると、調査対象となった消費者の 78% が、ブランドが AI7 を使用する際に完全な透明性を確保することを望んでいました。
結局のところ、これはキャンペーンまたは製品の詳細に依存します。たとえば、AI によって生成された背景の使用は、たとえば、ホリデー リゾートなど、一見現実にあるような設定を描写しており、視聴者に重大な誤解を与える可能性がある場合には、ラベル付けが必要になる場合があります。結局のところ、重要なのは、ブランドの価値と、AI が広告を生成または実現する方法とを一致させることです。
ブランドのメッセージングとクリエイティブな成果物の両方に細心の注意を払うことが重要ですが、常に堅牢なワークフローと内部プロセスによってバックアップされる必要があります。これには、視聴者調査をまとめる際のバイアスを避けるために、トレーニング データの評価方法を管理するプロセスが含まれる可能性があります。あるいは、AI 主導の意思決定に対する明確な責任範囲を確立することを意味する可能性もあります。
これを強化するために、ブラウン氏は AI ガイドラインの実装に対する組織横断的なアプローチを提唱しています。法務チームは規制順守を管理し、クリエイティブチームはブランドの信頼性を維持し、政策専門家は戦略的調整を監督し、連携してサプライチェーン全体で一貫性を構築し、クライアントに対する明確性を確立できます。
AI 主導の世界で評判を管理する
これは、Burson 社のデジタル イノベーション (EMEA) シニア アドバイザーである Kate Joynes-Burgess 氏も同様の見解であり、次のように述べています。責任を持って、そして適切な解決策を導き出すために適切な質問をする方法についてです。」
多くの人にとって、これは、AI を含む複雑なテクノロジーがますます推進する世界で、ブランドの評判と消費者の信頼を維持するための鍵となります。
しかし、AI 自体もおそらくこのソリューションの一部となるでしょう。 AI の使用がブランドの認識に新たなリスクをもたらすのと同様に、AI は視聴者の行動と認識をリアルタイムで監視および予測するための強化されたツールと技術もブランドに提供します。
「AI は、評判の管理から曲がり角の確認まで、私たちのワークフローを変えています。最終的には、現在管理している多数のチャネル全体で機会を特定し、潜在的な課題が発生する前に対処する方法が進化しています」と、Burson の EMEA 最高データおよびインテリジェンス責任者のアリソン・スプレー氏は述べています。
Spray は、コグニティブ AI を使用して、新たな広範な社会的または政治的テーマがブランドの評判にどのような影響を与えるかを評価する「Decipher Index」8 などのツールを参照し、ユーザーがコミュニケーション上の課題が発生する前に先回りできるようにします。
同様の AI モデルをトレーニングして、強化されたオーディエンス セグメンテーションをサポートしたり、消費者に関する洞察を収集したり、大量のデータを処理したりすることで、チームがより創造的または戦略的な作業領域に集中できるようになります。
それにもかかわらず、いかなる事態が起こっても、特に責任ある規制と評判の管理という難しい問題に対処する場合には、人間の専門知識、創造性、批判的思考が最も重要であり続けるでしょう。
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