人工知能の急速な進化に伴い、AIの利用規制はブラジルで中心的かつ緊急のテーマとなっています。 新しい技術はさまざまな分野で革新と変革の巨大な可能性をもたらす一方で、倫理、透明性、ガバナンスに関する重要な問題も提起しています。 ブラジルの文脈では、デジタル変革が加速する中で、イノベーションと適切な規制のバランスを取ることが、持続可能で責任あるAIの発展を保証するために不可欠です。
Performa_IT の COO である Samir Karam 氏は独占インタビューで、AI 規制における課題と新たな解決策について詳細な分析を提供し、テクノロジー分野におけるイノベーションと倫理のバランスを取ることの重要性を強調しています。
ブラジルにおけるAIの規制はまだ構築段階にあり、これには課題と機会の両方が伴います。“一方で、規制は責任ある技術利用のためのより明確な指針を作り出し、透明性や倫理性などの原則を保証します。 一方で、過度な官僚化のリスクがあり、それがイノベーションを遅らせる可能性があります。 「規制と革新の自由のバランスは、ブラジルがグローバルなシナリオで競争力を維持するために不可欠です」,Performa_ITのCOO、サミール・カラム氏は次のように語ります。フルサービスプロバイダーテクノロジーソリューションのリーダーであり、デジタル変革と人工知能の基準となっています。
シャドウAIそしてディープフェイク: リスクと解決策
サミール・カラムが論じた最も厄介な概念の一つは、「影のAI組織内で適切な管理や監督なしに人工知能を使用することを指します。 この実践は、データ漏洩、偏った意思決定、安全リスクなど、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。
例えば、マーケティングチームがIT部門の承認なしにAIツールを使用して消費者行動を分析するとします。コンプライアンス。この技術を規制なく使用すると、企業が法的リスクにさらされるだけでなく、機密データが不適切に収集・分析され、ユーザーのプライバシーが侵害される可能性があります。
もう 1 つのシナリオは、採用決定のための AI アルゴリズムの開発です。適切な監督がなければ、トレーニング データに存在する無意識の偏見が再現され、不公平で差別的な決定につながる可能性があります。
ディープフェイクの場合と同様に、作成された動画や音声は人工知能を利用して画像、音、動きを操作し、実際には起こっていないことを言ったりしたりしているように見せる。 この技術は、悪意を持って誤情報を拡散したり、身元を偽ったり、個人の評判にダメージを与えたりするために悪用される可能性があります。
解決策はシャドウAIそしてディープフェイクPerforma_IT の COO である Samir Karam 氏によると、企業は堅牢な AI ガバナンス ポリシーの作成に向けて動いているそうです。
これらの方針には、組織の倫理と透明性のガイドラインに沿ったAIの実践を確保するための定期的な監査の実施が含まれます。 さらに、不正活動を検出し、AIシステムを継続的に監視するツールの使用は不可欠であり、乱用を防ぎ、データの安全性を確保します。
サミール氏は、これらの対策がなければ、AI を無制限に使用すると消費者の信頼が損なわれるだけでなく、組織が重大な法的および評判上の影響を受ける可能性があると強調しています。
フェイクニュースAIにおける倫理的課題
の普及フェイクニュースAIによって生成されることは、もう一つの増大する懸念です。「AI が生成したフェイクニュースに対抗するには、テクノロジーと教育の組み合わせが必要です。自動検証ツール、画像やテキストにおける合成パターンの識別、およびAIによって生成されたコンテンツのラベリングは、重要なステップです。 しかし、また私たちは国民の意識向上に投資し、信頼できる情報源を特定し、疑わしいコンテンツに疑問を持つように教える必要がある」 サミールは言う。
サミールが提唱する柱の一つは、AIの開発における透明性と倫理性を保証することです。 彼は「いくつかの最良の実践には、説明可能なAI（XAI）の採用、独立した監査、多様なデータの使用による偏りの回避、AI倫理委員会の設立が含まれます。
AIに関連するサイバーセキュリティの主な懸念事項の1つは、次のような高度な攻撃です。フィッシング信頼できるデジタル通信を装い、犯罪者が個人を騙してパスワードや銀行情報などの機密情報を漏らさせる攻撃手法。 これらの攻撃は、AIと組み合わせることで、実際のものと区別がつきにくいパーソナライズされたメールやメッセージを作成し、さらに高度になる可能性があります。 これらのリスクを軽減するために、サミールは「éAIに基づく検出ソリューションへの投資を基本とし、多要素認証を実装し、AIモデルが操作の試みを検出・軽減するように訓練されていることを保証します。
効果的なAI政策のための協力
企業、政府、学界の協力は、効果的なAI政策の策定にとって不可欠です。 サミールは「AIはさまざまなセクターに影響を与えるため、規制は協力的に構築される必要があります。企業は技術の実用的な活用を示し、政府は安全性とプライバシーのガイドラインを策定し、学界はより安全で倫理的な発展のための研究と方法論を提供しています。
人工知能の多面的な性質は、その影響と応用が医療から教育、金融、公共安全までさまざまな分野で広く異なることを意味します。 そのため、効果的な政策の策定には、これらすべての変数を考慮した統合的なアプローチが必要です。
企業それらはこのプロセスにおいて不可欠であり、大規模にAIを実装し、活用するのは彼らです。 彼女たちは提供します洞察市場のニーズ、実践的な課題、そして最新の技術革新について。 民間セクターの貢献は、AI政策が実際の状況に適用可能で関連性のあるものとなるようにするのに役立ちます。
政府それに伴い、市民を保護し、AIの倫理的な使用を保証するための指針を策定する責任があります。 彼らは安全性、プライバシー、人権に関する問題を扱う規制を作っています。 さらに、政府はさまざまな利害関係者間の協力を促進し、AI研究のための資金提供プログラムを推進することができます。
学術界それはこのパズルの三つ目の重要なピースです。 大学や研究所は、堅固な理論的基盤を提供し、安全かつ倫理的にAIを開発するための新しい方法論を開発しています。 学術研究は、AIアルゴリズムの偏見を特定し軽減する上でも重要な役割を果たしており、技術が公平で公正であることを保証しています。
この三者協力により、AI政策は堅牢で適応性のあるものとなり、技術の使用に伴う利点とリスクの両方に対処します。 この協力の実例は、公共と民間のパートナーシッププログラムに見ることができ、そこではテクノロジー企業が学術機関や政府機関と協力して、安全性とプライバシーの規範を尊重したAIソリューションを開発しています。
サミールは、この協力的なアプローチがなければ、実際の現実から乖離した規制を生み出すリスクや、イノベーションを阻害する可能性があることを指摘しています。「AIのメリットを最大化しつつリスクを最小限に抑えるためには、規制と革新の自由のバランスを取ることが不可欠です。」結論します。
人工知能に関する神話
人工知能 (AI) が私たちの日常生活にますます浸透している現在の状況では、その機能と影響について多くの誤解や誤解が生じています。
これらの点を明確にし、神秘性を解き明かし、インタビューを締めくくるにあたり、サミール・カラムはピンポン形式でいくつかの質問に答え、最も一般的な誤解を取り上げ、洞察AIの現実に関する貴重な洞察。
- 人工知能に関してあなたが遭遇する最も一般的な誤解は何ですか? また、それをどのように払拭しますか?
最大の誤解の一つは、AIが完璧で完全に公平であるということです。 実際には、それは訓練されたデータを反映しており、そのデータに偏りがある場合、AIはそれを再現する可能性があります。 もう一つの一般的な誤解は、AIが完全な自動化を意味するということですが、実際には多くの応用は意思決定の補助者に過ぎません。
- AIは本当にすべての人間の仕事を置き換えることができるのか？ それについての現実は何ですか？
AIはすべての仕事を置き換えるわけではありませんが、多くの仕事を変革するでしょう。 新しい機能が登場し、専門家は新しいスキルを身につける必要があります。 最も可能性の高いシナリオは、人間とAIの協力であり、技術が反復作業を自動化し、人間は創造性と批判的判断を必要とすることに集中する。
- SF映画で見るように、AIが意識を獲得し人類を支配するというのは本当でしょうか?
現在、AIが意識を持つことができるという科学的証拠は一切ありません。 現在のモデルは、データを処理して回答を生成する高度な統計ツールですが、自己の認知や意図を持つものではありません。
- すべての人工知能は危険ですか、それとも有害な目的に使用される可能性がありますか。 これについて私たちは何を知るべきですか？
どのような技術でもそうであるように、AIは善にも悪にも使われる可能性があります。 危険はAIそのものではなく、それの使い方にある。 だからこそ、規制と責任ある利用が非常に重要です。
- AIは完璧だという認識があります。 人工知能の実際の制限は何ですか。
AIは、特に限られたまた偏ったデータで訓練された場合に、誤りを犯すことがあります。 さらに、AIモデルは敵対的攻撃によって簡単に騙されることがあり、データの小さな操作が予期しない結果をもたらすことがあります。
- AI は単なる一時的な流行なのでしょうか、それとも今後も存続する技術なのでしょうか?
AIは定着する。 あなたの影響は電気やインターネットに匹敵します。 しかし、その発展は絶えず進化しており、今後数年間で多くの変化を見ることになるでしょう。
- AIシステムは本当に完全に偏りのない意思決定を行うことができるのでしょうか。 偏見はアルゴリズムにどのように影響を与えるのか
どのAIも完全に偏りがないわけではない。 トレーニングに使用されたデータに偏りがある場合、結果も偏ることになります。 理想的には、企業は偏見の軽減策を採用し、継続的な監査を実施することです。
- すべてのAIアプリケーションは監視と個人データの収集を伴いますか？ 人々はプライバシーとAIについて何を知るべきか
すべてのAIが監視を伴うわけではありませんが、データ収集は多くのアプリケーションで現実です。 最も重要なのは、ユーザーがどのデータが収集されているかを知り、それをコントロールできることです。 透明性とLGPD（一般データ保護法）やGDPR（一般データ保護規則）などの法令の遵守は不可欠です。
