科学＆テクノロジー

AI 実装における利益相反。これらの費用については言及されていません

経営者は、組織内での人工知能の使用が、収益の増加と同時にコストの削減という形で目に見える経済的利益をもたらしたことを認めています。 回答者の半数は、このテクノロジーが社内の少なくとも 2 つの部門で導入されていると認めています。それは50パーセントです。 2023年と比較して増加 組織は AI 分析ツールに最大 20% を費やします。デジタル予算全体。 視点の違い 人工知能によって生じる課題の中で、起業家が最も懸念しているのは データ破損、著作権問題、サイバーセキュリティ問題の可能性。環境への影響と平等な待遇の問題は大きく取り残されています。 一方、公の議論では、AI に関する主な議論は、仕事、データ セキュリティ、プライバシーとアルゴリズムのバイアス、環境の脅威という文脈における人間への影響に関するものです。イノベーションの実装と持続可能な開発と責任あるビジネスの考え方をどのように統合するかという問題が生じます。 PwCの専門家がアドバイス導入された技術プロセスとCSR価値を調和させるためには、事業全体の考え方に根本的な変化を導入する必要があると考えています。基本的なステップは、さまざまな分野の専門家の作業を調整し、各グループの利益を保護するために学際的な変更管理チームを作成することです。次に、各当事者の利益を組み合わせたイノベーション実装戦略を策定します。 責任あるAI 欧州委員会は、人工知能に関する独立したハイレベル専門家グループと協力して、責任ある AI の倫理に関する推奨事項を作成しました。このガイドラインは、実施されるメカニズムが持続可能で人々のニーズに沿ったものであることを保証するために取るべき手順を明確に定義しています。 それは主に次のとおりです。 システムの実装と使用プロセス全体、およびサプライチェーン全体の評価、 システムトレーニング中のリソースとエネルギー消費の制御、 システムのサプライチェーン全体にプロエコロジカルなアプローチを確保する措置を適用する、 アルゴリズムの透明性を確保し、 人工知能システムの定期的な監査を実施する 適切な組織文化を促進します。 従業員のトレーニングに投資し、外部サプライヤー (ChatGPT や MidJourney など) から公開されている AI モデルを使用するという点で組織の「緊密さ」を制御することも重要です。 AIを活用してAIの影響から地球を守る 逆説的ですが、上記のプロセスの多くは人工知能を使用して実行できます。市場には、サーバー…