人工知能（AI）に関する公共の議論は、多くの場合、極端に陥ることがあります：完全自動化への熱狂や、専門家の置き換えへの恐怖。 しかし、真の緊急性は人間の監督にあります。 確率に基づくAIモデルには固有の誤差範囲がありますが、金融から医療までの重要な場面で適切な管理なしにますます使用されています。 この実践は単に危険なだけでなく、技術的にも誤っている。 厳格な検証なしにAIを盲信すると、倫理的、法的、運用上の重大な影響を伴う深刻な失敗につながる可能性があります。 人間の監督はアクセサリーではありません。それは、責任ある持続可能な技術の使用の基盤です。
AIの限界は実用的な応用において明らかです。 スタンフォード大学とGitHub Copilot（2023年）の研究によると、AIによって生成されたコードの45％が脆弱性を持つか、良い開発慣行に違反していることが明らかになった。 AIが正常に機能しているように見えても、問題は残る：解決策は安全でない可能性があり、規制基準を満たさない可能性があり、ビジネスの目標に合わない可能性がある。 厳格なテストと継続的な検証なしには、いかなる回答も単なる推測に過ぎません。
AIの絶対性への信念は商業的な言説や非現実的な期待によって煽られているが、技術は人間がその出力を解釈し、調整し、修正することに依存しているという根本的な真実を無視している。 規制された分野、例えば法務において、監督の欠如は自動化された意思決定の透明性を要求する一般データ保護法（LGPD）などの法律に違反する可能性があります。 マッキンゼー（2023年）の最新レポートによると、一般的なGenAIの使用に完全に備えている企業はほとんどなく、より正確には、これらのツールがビジネスにもたらす可能性のあるリスクに対して十分な準備ができている企業はほとんどない。 AIの導入を報告した回答者のうち、わずか21％が、組織にこれらのツールの使用を導くガイドラインがあると述べています。 健康分野では、世界保健機関（WHO、2023年）が、人的監督のないAIシステムが誤った指示を生み出し、個人データの侵害や誤情報の拡散を引き起こす可能性があると警告しています。
監督はしかし、重大な課題に直面しています。人工知能は完璧だという信念は、商業的な言説や非現実的な期待によって煽られる歪みを反映しており、専門家の不足も深刻です。ブラジルのコンサルティング会社ベイン・アンド・カンパニーの最近の調査によると、39％の経営者が内部の専門知識の欠如を、生成AIの導入を加速させる上での最大の障壁として挙げており、データセキュリティに関する懸念を上回っています。
技術の進歩を否定するのではなく、それが依然として、そして今後も依存し続ける、解釈、調整、必要に応じて修正できる能力を持つ専門家に依存していることを認識することです。 特に金融、法務、医療などの規制されたまたは高影響度の分野では、技術的および倫理的な監督の欠如が深刻な法的および運用上の結果を招く可能性があります。 ブラッスコムの調査はこの不足を明らかにしており、ブラジルは年間わずか53,000人のIT専門家を育成している一方で、2021年から2025年の間に合計797,000人の才能が必要となる。
グローバルな取り組みは改善への道筋を示している。国連のAI倫理的使用に関する方法論は、設計から運用までシステムの全ライフサイクルにわたる人的監督を推奨している。 Salesforceのような企業はこれを実践で示しています：彼らのプラットフォームEinsteinは倫理委員会を利用してアルゴリズムを監査しています。 このアプローチは、監督が単なる技術的なものだけでなく、戦略的なものであることを示しており、透明性、責任、そして能力向上への投資を必要とします。
AIには産業を変革する力がありますが、人間の監督なしでは、その潜在能力は倫理的、法的、運用上のリスクによって曇らされます。 金融詐欺や医療ミスの可能性のあるケースは、盲目的な技術への信頼が持続不可能であることを示しており、Salesforceの例は、堅牢なガバナンスが利益を最大化し、失敗を最小限に抑えることができることを証明しています。 2025年には、AIに関する議論は、責任あるイノベーションの柱としての監督を優先し、コスト、才能の不足、文化的抵抗といった課題に取り組むべきである。 リーダー、企業、規制当局は、AIの力と人間の感受性を組み合わせたシステムを構築する責任があり、技術が問題を拡大するのではなく、進歩を促進することを保証しなければならない。 AIの未来は盲目的な自動化ではなく、知的な協力にあり、それを明確さ、倫理、コミットメントを持って形作るのは私たち次第です。
