AI製品は増えるばかりで、洞察力はますます失われていく。

企業は現在、AIを活用したアプリケーションを急速に展開している。しかし、それらの背後にあるモデル、すなわち大規模言語モデル（LLM）については、しばしば不明瞭なままである。

「AI支援型」や「生成型AI搭載」といった表現は広く使われているが、技術的な基盤に関する具体的な詳細が全く示されていない場合が多い。

これは孤立した事例ではない。透明性、ガバナンス、シャドウAIといった用語のもと、業界でますます議論されている構造的な問題である。

何が欠けているのか、そしてそれがユーザーにとってなぜ重要なのか

使用されているモデルを知らなければ、顧客やユーザーは重要な質問に確実に答えることができない。

◉ データ保護：データはどこで、どのような条件下で処理されますか？

◉ 依存関係：特定のプロバイダーやインフラストラクチャに対するイデオロギーやコミットメントはありますか？

◉ パフォーマンス：このモデルはどのようなタスクに適しているか、またその限界はどこにあるのか？

◉ バイアス：モデルにはどのような歪みが内在している可能性があるか？

この情報がなければ、適切なリスク評価は著しく困難になり、事実上不可能になる。

シャドウAIが追加的な問題となる

さらに悪いことに、多くの組織では、AIツールが公式の承認プロセス以外でも使用されている。

このような状況下では、内部的にも外部的にも、実際にどのモデルが使用されているのかが明確ではない。

いわゆるシャドウAIは、内部統制と外部監査の両方の仕組みを回避する。

AI法は情報開示への圧力を高める

規制の枠組みは変化しています。 欧州AI法 透明性に関する義務は、特にAIシステムの提供者や運用者にとって、ますます注目を集めている。

使用したモデルの完全な公開は必ずしも義務付けられているわけではないが、文書化、トレーサビリティ、およびユーザー情報に関する要件は著しく増加している。

AI製品を開発または販売する企業は、今後、自社のシステムがどのように機能するのか、そしてどのような技術的基盤に基づいているのかを、より明確に説明する必要が出てくるだろう。

モデルの透明性が評価基準となる

専門ユーザー、購入者、コンプライアンス担当者にとって、この開発は次のような意味を持ちます。

基礎となるモデルの問題とは、もはや技術的な詳細ではなく、調達、リスク評価、規制上の分類における中心的な基準となっている。

AIソリューションを評価する者は、使用されているシステムに関するモデルカード、技術データシート、契約情報を積極的に要求すべきであり、透明性の欠如はリスク要因として考慮すべきである。

Sierks Media / PR Agent / © 写真: Nahrizul Kadri、Unsplash