2024.8.7 日本経済新聞の記事「私見卓見：『正義志向するAI』を国産で」から

偽情報が正しい情報を量的に圧倒し、有意義な情報が手に入らない状況も想定

コラムの著者 鳥澤 健太郎氏(情報通信研究機構フェロー）によれば、ChatGPTの公開以来、パンドラの箱を開けたように、さまざまな素晴らしい応用とともに、偽情報やマルウェアの作成など濫用が後を経たない。生成AIをめぐり人類は厳しい局面に立っていると言える。生成AIはデータとコンピュータがあれば質はどうであれ、誰でも作れ、開発者が不明な「野良AI」まで現れてきている。このような野良AIの攻撃に対処することは極めて困難となっているという。

○複数の異なる「正義のAI」を開発し、人間も介在して相互に検証し妥当な正義を実現する

鳥澤氏によれば、野良AIの恐ろしさは、膨大な偽情報を作成し社会にばら撒き、正しい情報を量的に圧倒することである。本当に必要な情報を手に入れにくくなる最悪の事態もありえるという。これまで近代以降、社会は「根拠ある、正しい」情報の共有を前提として動いてきた。偽情報を発せれば、発信者は信用を失い、罪と問われる。しかし、この共通規範が吹っ飛べば、その影響は甚大である。

鳥澤氏はこれに対抗するには、「正義を志向するAI」を開発して偽情報をチェックさせ、可能な限り根拠ある反論を行わせる以外に方法はないと考えている。ただし、正義の定義は人や集団、組織によって異なるので、「唯一」の正義のAIを主張しているわけではなく、複数の異なる正義のAIの出力を相互検証し、議論させ、人間が介在して、妥当な正義を実現できる可能性もあるという。日本としては、このような正義のAIを開発すれば、固有の文化を主張でき、そうならなければ、国のアイデンティティーが他国のAIによってかき消されることになろう。💬👦👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.8.4  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞『紅麹』サプリにみた二律背反、機能うたう制度、1つに」から

特定保健用食品、機能性食品、栄養機能食品の相違がわかりにくく混乱を招く

テクノロジーとシステムには必ず「安全性」と「利便性」という二律背反（トレードオフ）が存在する。ICTでは情報セキュリティーがこれにあたり、原子力発電では安全規格が堅固になるにつれ、電力会社からみれば利便性が低下した。ここに挙げた、「紅麹」サプリも二律背反のジレンマから逃れられず、健康食品による健康被害を引き起こしたのではないかと疑われている。コラムの著者 矢野 寿彦氏(日本経済新聞社 編集委員)によれば、小林製薬の国民の関心が高いヘルスケア製品を扱う際に安全性よりも利便性をばかりに目を向けたのではないかと考えているが、その背景に多くの健康関連の制度が輻輳して未整理のまま一本化もできずにいることに課題があると指摘している。

○機能性表示食品の制度維持はメーカー側の性善説が前提

矢野氏によれば、機能性表示食品を巡る規制のあり方に大きな不備があると指摘している。この制度は規制改革の流れの中で15年までに開始されたという。製造・販売には事業者が安全性や機能（効果）に関する論文やデータを「自ら」集め提示すればよいというもので、日本政府や専門家による審査はない。

そこで問題になるのが、巧みな広告宣伝で希薄な科学的根拠（エビデンス）であってみ「医薬品」のような効果があると消費者に訴求している点である。健康ビジネスを主軸に考えるメーカーにとってはうってつけの制度であろう。実際次々と先生品が登場し、市場は急成長、スタートから7年ほどで5,000億円の市場となっている。制度自身がメーカーの性善説によるものとなっており、消費者にとっては安全性が第1であるはずなのに、事業拡大を考える一部の企業では誇大広告を駆使してしまう。すでに15年前に大手日用品メーカーが手がけヒットした「体に良い食用油」から、分解すると発がん性物質を生成する疑いのある成分が検出され、社会問題となった。結局、当時のメーカーが特定保健用食品の表示許可を取り下げ事態は収拾した。

日本政府としても健康食品を高齢化社会におけるセルフメディケーション（自分自身の健康に責任を持ち、軽度な身体の不調は自分で手当てする）の一環として見るなら、政府や第三者機関の審査やチェックは不可欠であろう。エビデンスも消費者に正しく明確に伝える必要があろう。さらに、特定健康用食品、機能性表示食品、栄養機能食品の3種類を明快に誤解の生まない形で制度を一本化して整理し、サプリメント法などの制定も考える必要があると矢野氏は提唱している。💊🎓🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.8.2 日本経済新聞の記事「私見卓見：Z世代のリスク回避を理解して」から

人事採用担当は「何がしたいのか」ではなく「何をしたくないのか」を問うべきか？！

コラムの著者 林 佳杜氏(慶應義塾大学経済学部4年生）によれば、Z世代の視点から就職活動と企業の採用担当の間にあるギャップについて触れている。

○Z世代はやりたくないことを避けることが安全で幸福な人生の基本と考えがち

林氏は現役4年の大学生で就職活動を終えたZ世代（1990年半ばから2010年後半生まれ）であるという。Z世代の目線で就職活動を見ると、価値観は多様であるが、ある1つの共通点があるという。それはZ世代はあらゆる局面で「リスク回避」をする傾向にあるという。

同級生の集まりでは

• 「働きやすいホワイト企業で給料が高いのが最高」

• 「転職できないのはリスク」

といった本音が出ると言う。同様に同級生で言うリスクの中にはテレビドラマが見れないといった内容を上げる人もいた：

• 「9時、5時で働いて、生活できるだけの給料がもらえればそれでよい。毎日、韓国ドラマを見ることだけは譲れないので、定時退社できそうな会社にした」

確かに荒唐無稽のようだが、この学生にとって、定時退社が最優先するリスク回避の方法だったという。さらに、やりたいことに没頭できることを最優先と考えた学生もいた：

• 「この会社は自分のやりたいことに合致していたが、18時になったら強制的にパソコンがシャットダウンされるらしい。ホワイトなのは良いが、若い時はたくさん働いて成長したいから内定を辞退した」

という。多くの企業がホワイト企業であることをアピールするが、やりたいことに没頭できる環境をアピールする企業は少ないと言う。

Z世代は一見わがままに見える就活を行なっているように見える。だがこの世代はリスク回避が幸福の本質だと信じてもいる。つまり苦痛を避けることが幸福に繋がると思っている。多くの社会人が現代は先の読めないVUCAの時代だと言っている。仕事でやりたいことを見つけるよりも、やりたくないことを把握する方が容易である。つまりZ世代の人生の基本戦略はやりたくないことを避けることで、安全で幸福な人生を送れると考えがちであると言う。

このようなZ世代に対して、企業の人事採用担当はどうすべきか。たとえば、担当から就活生に対して「何がしたいのか」ではなく、「何をしたくないのか」と問いかけることであるという。その問いかけの答えに学生の本音とリスクが見え隠れするという。転勤や配属だけの問題ではないことがわかると言う。👦👧📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.7.31  日本経済新聞の記事「私見卓見：ESG情報開示はAI活用で」から

企業はESG情報をAI活用を前提に量・質共に充実、透明性を確保すべき

コラムの著者 中久保 菜穂氏(シェルパ・アンド・カンパニー CEIO、ESG責任者）によれば、膨大で広範囲な情報となるESG（環境・社会・企業統治）の確認や分析にはAIが活用されていくことが増えるという。人間のアナリストに比べ、その評価に情報処理速度より高速で、正確であり、参考情報の範囲は広く、量も多く、客観性も向上するという。さらにAI活用によるこれまでの課題解決にもつながるという。

○AI活用で、ESGウォッシュ対策や人間の持つ無意識の心理バイアスを排除できる効果が期待できる

中久保氏によれば、現在の企業のESG情報は、有価証券報告書や統合報告書など多様な文書で開示されている。ファイルの形式も多岐にわたり、評価時には日本政府や第三者機関による調査データも参考にする必要があるという。このように膨大で広範囲な情報となるESG（環境・社会・企業統治）の確認や分析にはAIが活用されていくことが増えるという。

さらにAI活用による効用もある。例えば、ESGウォッシュ対策である。実態が伴わない見せかけのビジネスにより、ステークホルダーに誤解を与える「ESGウォッシュ対策」にも有効である。AIを用いれば、企業はモニタリング機能を向上させることができ、SNSやNGOなどの報告がほぼリアルタイムで参照でき、サプライチェーン全体のモニタリングができる。

さらに、人間の意識に潜む無意識のバイアスを排除して、評価の客観性を担保できる期待がある。ただ、AIにも学習データによってバイアスを持ちうることも認識しておく必要がある。

このようにESG評価でAIを使うことはもう不可逆となっており、それなら企業側もAI活用とアナリストの評価の両者があることを前提に情報の量と質の向上、さらに透明性の確保をこれからも進める必要があろう。🧠📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.7.29  日本経済新聞の記事「私見卓見：認証不正、制度設計は柔軟に」から

ルールの前提となる状況や条件は刻一刻と変化し予測不能

コラムの著者 吉野 直人氏(西南学院大学商学部教授)が提唱するのは、国が安全基準を決めて具体的な試験方法や条件はメーカーに一任することで、現状の課題解決を図れるのではないかという。自動車メーカーの型式指定を巡る認証不正問題で明るみに出た国の規定とは異なる試験方法や手順が取られていた。その原因とは。

○医薬業界で行われている市販後調査も必要

吉野教授によれば、今回の不正はメーカーの順法精神の低さと不正を指摘できない職場風土を批判する一方で、元来の国の規制のあり方やルール自体の問題を指摘する声もあるという。

自動車メーカーが例え国の基準よりも厳しい方法で実施しても、ルールに則らないことには違いなく「不正」となる。確かに虚偽記載やデータの改竄のケースは問題外であるが、規制する側に課題はないのであろうか。

組織においてルールと現場の手順に乖離があることはしばしばであるという。これは、ルールの前提となる状況や条件がダイナミックに変化していることにも影響を受けている。事前にこのダイナミックスを予測することは難しい。そうなると現場ではルールから切り離されて、安全性が求められる現場ではリスクの温床となっていく。

このリスクを抑えるため、認証制度にも当局への申請を通じて試験方法の見直しの道がある。ただし、多くの車種や技術の多様化で、モデルチェンジや設計変更が頻繁に行われる中で試験方法の変更に対するコストは大きくなり、実質的には見直しされない状態となる。さらに現場でいくら工夫しても国の規定に反するのであれば検査不正として問題視されてしまう。

つまり規制と裁量のバランスが中途半端な状況が続いていることが不正の要因にもなっている。他業界である医薬品業界の安全基準のように、国は基準だけを決めて、試験方法や条件はメーカーに一任するといった設計の方が柔軟であるのではないかと、吉野教授は提案している。その際も、市販後調査のようなフィードバックでルールの見直しを考えられることも重要であろう。🚗🚕🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵