07 AIの技術面の課題とリスク

AIの技術面における主な課題とリスクは、以下のように要約できます。

• まず、データの質と量の問題があります。AIモデルの性能は学習データに大きく依存するため、偏りのあるデータセットや不十分なデータ量は、AIの判断に悪影響を及ぼす可能性があります。例えば、画像認識AIが特定の人種や性別を誤って識別するケースが報告されています。
  次に、AIモデルの解釈可能性の欠如が挙げられます。特にディープラーニングモデルは、その複雑な構造ゆえに「ブラックボックス」と呼ばれ、AIの判断プロセスを人間が理解することが困難です。これは、医療診断や金融取引など、重要な意思決定を伴う分野での信頼性に影響を与えます。
• また、AIシステムのロバスト性（頑健性）の問題があります。わずかな入力の変化で出力が大きく変わる「敵対的攻撃」に対する脆弱性が指摘されており、セキュリティ上のリスクとなっています。
• さらに、AIの汎化能力の限界も課題です。特定のタスクで高い性能を示すAIでも、学習データと異なる状況下では予期せぬ誤りを犯す可能性があります。例えば、自動運転車が未知の道路状況に遭遇した際の対応能力に懸念が示されています。
• 最後に、AIシステムの消費電力の問題があります。大規模な機械学習モデルの学習と運用には膨大な計算リソースが必要で、環境負荷が高いことが指摘されています。
  これらの課題に対処するため、説明可能AI（XAI）の研究や、より効率的な学習アルゴリズムの開発、AIシステムの安全性評価手法の確立など、様々な取り組みが進められています。