テクノロジー
この記事はUchenna OkpaguがTechCabalに寄稿したものです。
AIの導入が世界的に加速する中、アフリカは計り知れない可能性と大きなリスクの両方を抱える岐路に立たされている。既存の大規模言語モデルを微調整するにしても、アフリカ大陸に合わせたフロンティアAIモデルをトレーニングするにしても、AIに関連する倫理的・社会的課題に対処する必要がある。 AIの導入 は極めて重要である。アフリカには多様な文化や言語があるため、データプライバシー侵害、偏見、誤報などのリスクを軽減しながら、アフリカ独自のアイデンティティを反映したAIモデルを構築することが不可欠である。
テクノロジー リスクを理解する
AIモデルには、倫理的で責任あるAIの導入を保証するために対処しなければならないリスクが存在する。データ・プライバシーに関する懸念は、フィーチャー・エンジニアリングの過程で機密性の高い個人情報が不注意に暴露された場合に生じるため、強固なプライバシー対策が必要となる。
ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）の学習や微調整のために、患者（医療記録など）や学生（学業記録など）の個人情報など、ライセンスされていないデータを使用することは、非常に非倫理的である。この行為はプライバシーを侵害するものであり、AIモデルがそのようなデータを使用して他のユーザーの予測を行う可能性があるため、不注意にも機密性の高い個人情報を暴露することになる。そのようなデータを使用しなければならない場合は、関係する個人から明示的な同意を得る必要があり、プライバシーを確実に保護するためにデータは徹底的に匿名化されるべきである。出力バイアスは、不均衡なトレーニングデータセットに起因することが多く、特定のグループの不当な扱いにつながる可能性がある。
訓練用データセットの収集と準備の際に、特定の民族グループや部族からのデータを除外すると、重大な結果につながる可能性がある。そのような不完全なデータでトレーニングされたAIモデルは、除外されたグループに対して偏った結果や不公平な結果を出す可能性が高く、不公平さを強化し、そのモデルを活用してソリューションを提供するアプリの有効性や包括性を低下させる。
モデルの幻覚や学習データの誤りによって引き起こされる誤情報は、不正確な出力を生み出すことで信頼を損なう。
AIモデルの品質は、その学習データの信頼性に大きく依存する。訓練データに誤った情報が存在すると、モデルはそれを伝播し、社会経済や健康に深刻な影響を及ぼす可能性がある。AIシステムからの不正確な出力は広範囲に悪影響を及ぼす可能性があるため、この問題の重要性はいくら強調してもしすぎることはない。
さらに、適切でバランスの取れたデータ抽出プロセスを経ても、特定の集団が不利益を被った場合、意図しない結果が生じる可能性がある。このことは、公平性を確保しバイアスを軽減するために、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）や継続的なモニタリングを通じてAIモデルを調整するなど、強固で継続的な事後学習活動の重要性を強調している。
テクノロジー 倫理的で責任あるAIの柱
安全性
モデルは安全で無害な出力を生成しなければならない。高度なAIモデルによる有害な反応のような最近の事件は、より厳格なアライメント・プロトコルの必要性を浮き彫りにしている。RLHFの段階で主題の専門家を関与させることは、AIの出力が安全で、責任感があり、社会にとって無害であることを保証するために不可欠である。
例えば、14歳のティーンエイジャーが、AIチャットボットに「一緒にいる」ための方法として自殺を勧められ、自ら命を絶ったという悲劇的な事件があった。この悲惨な結果は、もしプラットフォームが感情的苦痛を検知し、そのような会話を阻止またはブロックすることによって介入するための強固なガードレールを実装していれば防げたかもしれない。
堅牢性
AIシステムは、完全性を維持するために、ジェイルブレイクやプロンプトインジェクションのような敵対的攻撃に耐えなければならない。
悪意のあるユーザーの多くは、AIシステムに組み込まれたガードレールを積極的に迂回しようとする。コンピューター・ユーザーをサイバー攻撃から守るためにウイルス対策ソフトウェアが不可欠であるように、AIモデルも敵対的な悪用に対抗するために、強固で気密性の高いガードレールを備えていなければならない。さらに、このような攻撃をプロアクティブに検知して対応し、迅速な解決とシステムの完全性を維持するためには、常時監視が不可欠である。
信頼性
特にヘルスケアのような重要な分野では、モデルはトレーニングの範囲内で一貫して予測を行い、関連性と正確性を保証する必要がある。
AIモデルのアライメントにおいて、主題専門家は重要な役割を果たし、より信頼性が高く、文脈に適した出力を確保する手助けをする。このアプローチの最近の例は、OpenAIのテキストからビデオへの生成モデルであるSoraの開発に見ることができる。この特殊なケースには複雑さがありましたが、基本的な原理は健全なままです。学習後のアライメントにドメインの専門家を参加させることで、AIシステムを実世界の専門知識とプロの基準に基づかせることができます。
説明可能性
AIシステムの意思決定プロセスにおける透明性は、利害関係者の信頼を築く上で極めて重要である。MetaのLlamaのようなオープンソースのモデルは、モデルの重みを一般に公開していますが、これだけではアルゴリズムの明確性や意思決定の透明性を保証するものではありません。最新の大規模言語モデルは、オープンソース化されていても、その内部推論プロセスを監査し理解することが困難なまま、大部分が「ブラックボックス」のままである。真の透明性を確保するためには、オープンソースの重み付け以外にも、解釈可能性の研究や堅牢な評価フレームワークなどのメカニズムが必要です。
公平性
偏りのないモデル予測には、代表的で慎重に検証されたデータセットが必要である。アフリカのAI開発にとって、これはデータの収集と準備に民族や部族のリーダーを参加させることを意味する。彼らの関与は、多様な文化的価値観や視点を捉えるのに役立ち、モデル開発を開始する前のトレーニングデータにおける体系的バイアスを低減する。
テクノロジー アフリカの視点
アフリカでAIの可能性を最大限に引き出すには、我々の文化的・言語的多様性に深く根ざしたモデルでなければならない。私たち独自の文脈を正確に反映したデータセットの構築は、厳密な学習後のアライメントや人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）と同様に不可欠である。これらのステップにより、AIモデルは真の価値を提供し、アフリカのユーザーの信頼を得ることができる。
アフリカAI安全委員会の設立は待ったなしである。アフリカの アフリカ連合（AU） は、大陸全体におけるAIシステムの倫理的な開発と展開を監督する2025年アジェンダの一環として、このイニシアチブを優先させるべきである。
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ウチェンナ・オクパグはAIと機械学習の専門家。認定AIサイエンティスト（CAISTM)に認定されている。 米国人工 人工知能研究所. レミタ・ペイメント・サービス・リミテッドのチーフAIオフィサーとして、AIのイノベーションと全社的な採用を指揮し、現実世界の課題に対処するAIソリューションの統合を推進。
