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公開：2024-05-05

ELSIとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

ELSIとは

ELSIとはEthics(倫理)、Legal(法律)、Social(社会)、Institutional(制度)の頭文字を取った略語です。AIやロボット工学、ゲノム編集などの先端技術が社会に与える影響を多角的に検討するための概念として使われています。

ELSIは科学技術の発展に伴って生じる倫理的・法的・社会的な課題を予測し、対策を講じることを目的としています。AIの分野ではプライバシーの保護、アルゴリズムのバイアス、説明責任など、様々な観点からELSIが議論されています。

ELSIの検討は研究者や技術者だけでなく、政策立案者や市民社会を巻き込んだ幅広い対話を通じて行われます。技術の社会実装に向けて、多様なステークホルダーの意見を踏まえながら、ELSIへの対応策を練っていくことが重要だとされています。

ELSIへの取り組みは技術の健全な発展と社会の持続可能性を両立させるために不可欠です。先端技術の潜在的なリスクを見据えつつ、その恩恵を最大化するための道筋を探ることが、ELSIの究極的な目標といえるでしょう。

ELSIの概念は科学技術の発展スピードが加速する中で、ますます重要性を増しています。技術の社会的影響を見据えた責任ある研究・開発・利用を推進するために、ELSIの視点を持つことが、これからの時代に求められています。

ELSIから見るAIの倫理的課題

「ELSIから見るAIの倫理的課題」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• AIによる意思決定の公平性とバイアスの問題
• AIシステムの説明責任と透明性の確保
• AIが人間の雇用に与える影響と対策

AIによる意思決定の公平性とバイアスの問題

AIアルゴリズムによる意思決定は人間の判断に比べて客観的で効率的だと考えられがちです。しかし、学習データに含まれる偏りや開発者の無意識のバイアスが、AIの判断に影響を与える可能性があります。

例えば、人事選考にAIを用いる際、過去のデータに基づいて学習したモデルが、性別や人種などの属性に関して差別的な判断を下すリスクがあります。AIの公平性を担保するためにはデータやアルゴリズムのバイアスを検出し、適切に是正していく取り組みが欠かせません。

また、AIによる意思決定の根拠を説明できるようにすることも重要です。ブラックボックス化したAIシステムではなぜそのような判断が下されたのか、利用者側から理解することが難しくなります。アルゴリズムの透明性を高め、説明責任を果たせる仕組みづくりが求められています。

AIシステムの説明責任と透明性の確保

AIシステムが社会の中で重要な意思決定を担うようになるにつれ、その判断の根拠を説明できるようにすることが求められています。特に、医療診断や金融取引、自動運転など、人々の生命や財産に直結する分野でのAI活用では説明責任が重視されます。

しかし、機械学習モデルの高度化に伴い、AIシステムの判断プロセスはますます複雑になっています。ディープラーニングを用いたAIでは人間には理解困難な特徴量の組み合わせに基づいて意思決定が行われることもあります。

こうした「ブラックボックス」問題に対処するため、説明可能AI(Explainable AI)の研究が進められています。AIシステムの内部ロジックを可視化したり、判断の根拠を人間が理解できる形で提示したりする技術の開発が期待されています。AIの透明性を高め、アカウンタビリティを確保することはELSIの観点から重要な課題となっています。

AIが人間の雇用に与える影響と対策

AIやロボットの導入により、多くの仕事が自動化される可能性があります。単純作業だけでなく、事務職や専門職の一部もAIに代替されるリスクがあると指摘されています。大規模な雇用喪失が起これば、社会的な混乱を招きかねません。

一方で、AIは新たな仕事を生み出す原動力ともなり得ます。AIを活用して効率化を図ることで、人間が創造的な仕事に注力できるようになるかもしれません。AIの普及に伴う雇用の変化を予測し、適切な教育訓練や労働政策を講じていくことが求められます。

また、AIによる雇用の代替が進む中で、収入の再分配をどのように行うかも重要な論点です。AIの恩恵を広く社会全体で享受できるようにする一方で、仕事を失う人々のセーフティネットを整備することが欠かせません。ベーシックインカムの導入など、新たな社会システムの可能性についても検討が必要でしょう。

AIにおけるELSIを踏まえたガバナンスの在り方

「AIにおけるELSIを踏まえたガバナンスの在り方」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• AIの開発・利用に関する国際的なルール形成
• AIガバナンスにおけるマルチステークホルダーの関与
• ELSIの視点を組み込んだAI開発プロセスの確立

AIの開発・利用に関する国際的なルール形成

AIは国境を越えて開発・利用されるテクノロジーであり、各国の規制のバラつきが大きな問題となっています。グローバルに通用するAI倫理の指針やルールを策定し、各国の法制度に反映させていく必要があります。

そのためには国際機関や政府間の対話を通じて、AIのELSIに関する共通認識を醸成していくことが重要です。OECDが2019年に採択した「人工知能に関する勧告」などを基盤として、AIガバナンスの国際的な枠組み作りを進めていくことが期待されます。

同時に、各国の文化や価値観の違いにも配慮しながら、柔軟なルール形成を図ることが求められます。AIのELSIをめぐる議論は技術的な側面だけでなく、社会的・文化的な文脈を踏まえて行われる必要があるでしょう。

AIガバナンスにおけるマルチステークホルダーの関与

AIのガバナンスは技術の開発者だけでなく、利用者や市民社会、政府など、多様なステークホルダーの参画によって行われるべきだと考えられています。AIがもたらす便益とリスクを社会全体で共有し、ELSIへの対応策を協働して練っていくことが重要です。

そのためにはAIの開発・利用の各段階で、ステークホルダー間の対話の機会を設けることが欠かせません。例えば、AIシステムの設計段階から、市民参加型のワークショップを開催して、ELSIの観点からのフィードバックを得るといった取り組みが考えられます。

また、AIの社会実装に際してはその影響を受ける当事者の声に耳を傾け、ELSIへの配慮を怠らないようにすることが重要です。特に、AIによる意思決定の影響が大きい分野では説明責任の確保と、不服申立ての仕組み作りが求められるでしょう。

ELSIの視点を組み込んだAI開発プロセスの確立

AIの開発プロセスにELSIの視点を組み込んでいくことは技術の健全性を担保する上で重要です。ELSIの専門家を開発チームに加えたり、倫理的な課題を検討する場を設けたりするなど、開発の早い段階からELSIに配慮した取り組みが求められます。

また、AIシステムの評価基準にELSIの観点を盛り込むことも有効でしょう。例えば、公平性や説明可能性をシステムの重要な評価軸に位置付け、それらを満たさないシステムの社会実装は見送るといった判断が考えられます。

ELSIに配慮したAI開発を推進するためには技術者の教育も重要な鍵を握ります。AIに関わる研究者や開発者が、ELSIの基本的な考え方を身につけ、倫理的な感度を高められるよう、教育プログラムの充実が望まれます。大学等の教育機関と連携しながら、ELSIの視点を持ったAI人材の育成を図っていくことが期待されます。

ELSIを踏まえたAI社会の実現に向けて

「ELSIを踏まえたAI社会の実現に向けて」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• ELSIの観点からのAIリテラシー教育の推進
• AIの負の影響を最小化する法・制度の整備
• ELSIを重視したAIイノベーションエコシステムの構築

ELSIの観点からのAIリテラシー教育の推進

AIの健全な発展のためには社会全体のAIリテラシーを高めていくことが重要です。AIの基本的な仕組みや、それがもたらす便益とリスクについて、誰もが一定の理解を持てるようにする必要があります。

その際、ELSIの観点を盛り込んだAIリテラシー教育を推進することが欠かせません。AIの技術的な側面だけでなく、倫理的・法的・社会的な課題についても学ぶ機会を提供することが求められます。初等教育から高等教育まで、発達段階に応じたAIリテラシー教育のカリキュラムを整備していくことが望まれます。

また、一般市民向けのAI啓発活動も重要です。AIがもたらす社会変革の大きさを広く知ってもらい、ELSIをめぐる議論に参加してもらうことが、AIの民主的なガバナンスにつながります。シンポジウムやワークショップの開催、わかりやすいコンテンツの発信など、多様な啓発手段を活用していくことが期待されます。

AIの負の影響を最小化する法・制度の整備

AIがプライバシーを侵害したり、差別を助長したりするリスクを最小化するためには適切な法規制の整備が不可欠です。ELSIの観点を踏まえ、AIの開発・利用に関するルールを設計し、実効性のある形で運用していく必要があります。

その際、過剰な規制にならないよう注意することも重要です。イノベーションを阻害しない範囲で、AIの負の影響を抑止できるような、バランスの取れた法制度の在り方が模索されるべきでしょう。

また、AIの進化のスピードに合わせて、法・制度を柔軟に見直していくことも求められます。技術の変化に法が追いつかないことのないよう、定期的な制度のアップデートが必要だと考えられます。ELSIの最新の議論を踏まえつつ、社会の変化に対応した法・制度のアジャイル型の整備が望まれます。

ELSIを重視したAIイノベーションエコシステムの構築

AIの社会実装を進める上ではELSIに配慮したイノベーションエコシステムの構築が重要です。研究開発から事業化、社会実装に至るまでの各段階で、ELSIの視点を組み込んだ取り組みを進めていく必要があります。

例えば、AIスタートアップの支援策として、ELSIを重視したインキュベーションプログラムを提供することが考えられます。単に技術的な指導だけでなく、倫理的・法的・社会的な課題への対処法についてもアドバイスを行い、ELSIに配慮したビジネスモデルの設計を支援するのです。

また、AIの社会実装に際してはELSIの専門家を交えた実証実験を行うことが有効でしょう。実際の利用場面を想定し、ELSIの観点から課題を洗い出し、対策を講じることで、円滑な社会実装につなげることができます。こうした実証実験の知見を共有し、AIビジネスの健全な発展を促していくことが期待されます。

さらに、ELSIに関する情報を発信し、社会の理解を得ていくことも欠かせません。AIがもたらす便益とリスクを分かりやすく伝え、ELSIをめぐる建設的な議論を喚起していくことが重要です。シンクタンクや業界団体、メディアなどと連携しながら、ELSIの観点を重視したAIイノベーションエコシステムの構築を図っていくことが望まれます。

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