フォロー
先端領域では若手社員もシニア同然に初心者
プロジェクトレベルでの介入とは、たとえば「コンサルタントとマネジャーが、生成AIを信頼して使用できる条件を決定する」というように、特定のプロジェクトにおける対策を決めておくことで、予期せぬ問題を避けることを目指す手法を指している。
これに対して生成AIの専門家は、システムを提供する側や、AIのモデルを開発する開発者など、生成AIに関わる「エコシステム」全体で解決を目指すべきだと指摘している。
たとえば、システム開発者・導入者がAIの精度を評価するフレームワークをあらかじめ定めておき、さらにそれを継続的に監視する仕組みを組み込んでおくことで、自動的・組織的にリスクを把握できるようにするといった具合だ。
また、生成AIのモデルを開発する側に対し、危険な質問がされた場合にそれに反応しないよう、モデルを厳格にトレーニングしておくよう要請するといった対応も考えられる。
若手社員はどうしても、目の前の作業や、参加しているプロジェクトだけに目が向いてしまい、それを越えた提案ができなくなることが多い。それはある意味で当然のことであり、第3のポイントはリバースメンタリング自体が抱えるリスクと言えるだろう。
特に生成AIの場合、社外で開発されたモデルやシステムを導入することが一般的なため、エコシステム全体で考えようという姿勢が希薄になるのも仕方ない。この点では逆に、シニア社員の方が有効な提案ができるかもしれない。
生成AIのように急速に進化する新技術を利用する際、メリットだけでなくリスクも生じる。それに対処するという点においては、いくらその新技術に日ごろから接している若手社員であっても、シニア社員と同様に依然として初心者なのだ。
だからといって彼らを排除するのではなく、若手社員とシニア社員が対等な立場で、協力して新技術のベストプラクティスを模索する姿勢が求められていると言えるのではないだろうか。
変化の早い先端領域では若手社員もシニア同然に初心者（写真：chartchai suwanachun/shutterstock）【小林啓倫の生成AI事件簿】
◎482億円相当が不正流出したDMMビットコインは氷山の一角、なぜ暗号資産取引所で流出事件が相次ぐのか？
◎生成AIに依存し過ぎると人間はバカになるのか？実験が明らかにした、生成AIを賢く使える人、使えない人
◎Googleは対話型AI「Bard」のミスで時価総額1000億ドルが吹き飛ぶ、現実味を帯びる生成AI倒産
◎どんどん賢くなる生成AI、最新の道徳チューリングテストが明らかにしたAIのモラル
◎ダークウェブでやり取りされる小児性愛者向けマニュアル、英裁判所では性犯罪者の生成AI利用を禁止する措置
◎“大川隆法化”し始めたAIサービス、「ゴーストAI」でリアルに実現するイタコ的世界
◎【生成AI事件簿】ヒトラーの人格を再現したチャットボットも、AIで強化される右派・保守系SNSのヤバすぎる言論空間
◎未来予測は無理だとしても、ChatGPTに人間の予測精度を向上させることはできるのでは？そんな仮説で進めた実験結果
◎全米が震撼！Xで拡散された超大物アイドルのディープフェイク・ポルノの衝撃
◎診断での誤答率はまさかの8割強、なぜChatGPTはヤブ医者に成り下がったのか
◎倫理的・社会的に許容できない「人の死期を予測するAI」、実現は目と鼻の先
◎映像に証拠能力はなくなる？生成AIの登場で困難になる「事実」の把握
◎生成AIの幻覚を利用した犯罪をどう防ぐか、早急に必要なハルシネーション研究
（ほか多数）
【小林 啓倫】
経営コンサルタント。1973年東京都生まれ。獨協大学卒、筑波大学大学院修士課程修了。
システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米バブソン大学にてMBAを取得。その後コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業、大手メーカー等で先端テクノロジーを活用した事業開発に取り組む。著書に『FinTechが変える! 金融×テクノロジーが生み出す新たなビジネス』『ドローン・ビジネスの衝撃』『IoTビジネスモデル革命』（朝日新聞出版）、訳書に『ソーシャル物理学』（草思社）、『データ・アナリティクス3.0』（日経BP）、『情報セキュリティの敗北史』（白揚社）など多数。先端テクノロジーのビジネス活用に関するセミナーも多数手がける。
Twitter: @akihito
Facebook: http://www.facebook.com/akihito.kobayashi
