人工知能の急速な進化に伴い, AIの使用に関する規制はブラジルで中心的かつ緊急のテーマとなった. 新しい技術は、さまざまな分野を革新し変革するための巨大な可能性をもたらします, しかし、倫理に関する重要な問題も提起します, 透明性とガバナンス. ブラジルの文脈で, デジタル変革が加速して進んでいる場所, イノベーションと適切な規制のバランスを見つけることは、持続可能で責任あるAIの発展を保証するために重要です
独占インタビュー, サミール・カラム, Performa_ITのCOO, AIの規制における課題と新たな解決策についての詳細な分析を提供します, 技術分野における革新と倫理のバランスの重要性を強調する
ブラジルにおけるAIの規制はまだ構築段階にある, それは多くの課題と機会をもたらす. “一方では, 規制は、技術の責任ある使用のためのより明確な指針を作成します, 透明性や倫理といった原則を保証する. 別の, 過度な官僚主義のリスクがある, イノベーションを鈍化させる要因. 「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」,サミール・カラムが始まる, Performa_ITのCOO – 会社フルサービスプロバイダー技術的解決策, デジタルトランスフォーメーションと人工知能のリファレンス
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視なしに人工知能を使用することを指す. この行為はさまざまな問題を引き起こす可能性があります, データ漏洩として, 偏った決定と安全リスク
例えば, マーケティングチームがIT部門の承認なしに消費者の行動を分析するためにAIツールを使用している様子を想像してくださいコンプライアンス. 企業を法的リスクにさらすだけでなく, この技術の非規制使用は、機密データの不適切な収集と分析を引き起こす可能性があります, ユーザーのプライバシーを侵害する
別のシナリオは、採用決定のためのAIアルゴリズムの開発です, 適切な監視がないと、トレーニングデータに存在する無意識のバイアスを再現する可能性がある, 不公平で差別的な決定につながる
ディープフェイクの場合と同様に, AIを使って画像を操作する動画や音声が作成される場所, 人の音と動き, 何かを言ったりしたりしているように見せる, 実際に, 決して起こらなかった. この技術は悪意を持って誤情報を広めるために使用される可能性があります, 個人のアイデンティティを詐欺し、評判に損害を与える
解決策はシャドウAIそしてディープフェイクAIの強固なガバナンス政策の策定に向けて進んでいます, サミール・カラムによると, Performa_ITのCOO
これらの政策には、頻繁な監査の実施が含まれています, 組織の倫理と透明性のガイドラインに沿ったAIの実践を保証するために. さらに, 不正な活動を検出し、AIシステムを継続的に監視するツールの使用は、虐待を防ぎ、データの安全を確保するために不可欠です.”
サミールは強調します, これらの措置なしで, AIの制御されていない使用は、消費者の信頼を損なう可能性がある, しかし、組織に深刻な法的および評判の影響をもたらす可能性もある
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によって生成されたものは、もう一つの増大する懸念です. 「AIによって生成されたフェイクニュースとの戦いには、技術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, AI生成コンテンツのラベリングに加えて, 重要なステップです. しかし、また私たちは公衆の意識向上に投資する必要があります, 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ことを教える サミールは主張する
AIの開発における透明性と倫理を保証することは、サミールが主張する柱の一つです. 彼は「いくつかのベストプラクティスには、説明可能なモデル（XAI）の採用が含まれます – 説明可能なAI, 独立監査, 多様なデータの使用によるバイアスの回避とAIにおける倫理委員会の設立.”
AIに関連するサイバーセキュリティの主な懸念の一つは、洗練された攻撃を含む, としてフィッシング – 犯罪者が個人を騙して機密情報を明らかにさせる攻撃手法, パスワードと銀行情報, デジタルコミュニケーションにおいて信頼できるエンティティになりすます. これらの攻撃は、AIと組み合わせることでさらに洗練される可能性があります, 本物と区別がつかないようなカスタマイズされたメールやメッセージを作成する. 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が重要です, 多要素認証を実装し、AIモデルが操作の試みを検出し軽減するように訓練されていることを保証する.”
効果的なAI政策のための協力
企業間の協力, 政府と学界は、効果的なAI政策の策定にとって重要です. サミールは「AIはさまざまな分野に影響を与えます, したがって、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使用に関するビジョンを提供します, 政府は安全とプライバシーの指針を定める, アカデミーはより安全で倫理的な開発のための研究と方法論に貢献している.”
人工知能の多面的な性質は、その影響と応用がさまざまな分野で大きく異なることを意味します, 健康から教育まで, 財務と公共の安全を通過する. その理由で, 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
企業このプロセスにおいて基本的です, それらは大規模にAIを実装し利用するからです. 彼女たちは提供します洞察市場のニーズについて, 最近の技術革新と実践的な課題. 民間セクターの貢献は、AI政策が実際の文脈で適用可能で関連性があることを保証するのに役立ちます
政府, その結果, 市民を保護し、AIの使用における倫理を保証するための指針を確立する責任があります. 彼らは安全に関する問題に対処する規制を作成します, プライバシーと人権. さらに, 政府は異なる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
学術界これはこのパズルにおける第三の重要な要素です. 大学や研究所は、AIが安全かつ倫理的に開発されることを保証するために、堅固な理論的基盤を提供し、新しい方法論を開発しています. 学術研究は、AIアルゴリズムのバイアスを特定し軽減する上で重要な役割を果たします, 技術が公正で平等であることを保証する
この三者協力は、AI政策が堅牢で適応可能であることを可能にします, 技術の使用に関連する利点とリスクの両方に取り組む. この協力の実例は、官民パートナーシッププログラムに見ることができます, 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基準を遵守したAIソリューションを開発する場所
サミールは強調します, その協力的なアプローチなしで, 実際の現実から乖離した規制を作成したり、革新を抑制したりするリスクがある. 規制と革新の自由の間でバランスを見つけることが重要です, AIの利点を最大化し、リスクを最小化できるように,”結論
人工知能に関する神話
現在の状況では, 私たちの日常生活にますます存在する人工知能（AI）, 多くの神話や誤解がその機能と影響について生じる
明確にするために, これらのポイントを解明する, インタビューを終了する, 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ました, 一般的な神話に取り組み、提供する洞察AIの現実についての貴重な情報
- 人工知能に関する最も一般的な神話は何であり、それをどのように解明しますか
AIが無謬で完全に中立であるというのは最大の神話の一つです. 実際に, 彼女は訓練されたデータを反映しています, データにバイアスがある場合はどうなりますか, AIはそれらを再現することができます. もう一つの一般的な神話は、AIが完全な自動化を意味するということです, いつ, 実際に, 多くのアプリケーションは、意思決定のためのアシスタントに過ぎない
- 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ない, しかし、多くの人々を変えるでしょう. 新しい機能が登場します, 専門家に新しいスキルを開発することを要求している. 最も可能性の高いシナリオは、人間とAIの協力です, 技術が繰り返しの作業を自動化し、人間が創造性と批判的判断を必要とすることに集中する場所
- AIが意識を持ち、人類を支配することができるというのは本当ですか, 私たちがSF映画で見るように
今日, AIが意識を持つようになるという科学的証拠は存在しない. 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, しかし、自己の認知や意図の形は持たない
- すべての人工知能は危険であるか、悪用される可能性がある? これについて私たちが知っておくべきこと
どんな技術でも, AIは善にも悪にも使われる可能性がある. 危険はAI自体にはない, しかし、それが使われる方法では. だから, 規制と責任ある使用は非常に重要です
- AIは無謬であるという認識が存在する. 人工知能の実際の限界は何ですか
AIは間違いを犯すことがあります, 主に限られたデータや偏ったデータで訓練された場合. 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ます, 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る場所
- AIは単なる一時的な流行なのか、それとも定着する技術なのか
IAは定着するために来た. その影響は電気やインターネットに匹敵します. しかし, あなたの開発は常に進化しています, 今後数年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中立的な決定を下すことができるのか? 偏見がアルゴリズムにどのように影響するか
どのAIも完全に中立ではない. もしトレーニングに使用されたデータにバイアスが含まれている場合, 結果も偏ることになります. 理想的には、企業がバイアスの軽減策を採用し、定期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う? 人々がプライバシーとAIについて知っておくべきこと
すべてのAIが監視を伴うわけではない, しかし、データ収集は多くのアプリケーションにおいて現実です. 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、それに対してコントロールを持っていることです. 透明性とLGPD（一般データ保護法）やGDPR（一般データ保護規則）などの法律への準拠 – 欧州連合一般データ保護規則は基本的です
