- AIが研究プロジェクトやニッチなアプリケーションから一般的なビジネスツールへ
- GenAIはGoogleのBard、Mistral、ChatGPTなどによって職場に影響
- Gartnerによると、2026年までに95%の労働者がGenAIを日常業務で使用
- GenAIツールは偏った結果や全く真実でない結果を生み出すと指摘
- AI Actにより組織はAIの使用についてより慎重で透明になる必要がある
- AIの品質はデータの品質に依存し、数少ない組織がAIに適したデータを持っている
- AIモデル同士を連携させると、最終的な結論への信頼性が低下
- データサイエンティストはAIシステムにガードレールを組み込んでリスクを軽減
- データの信頼性はAIの信頼性につながる
- AIツールの使用に対する信頼はユーザーによって大きく影響される
- 人間はAIツールの出力に対して自身の判断を無視する傾向がある
AIの普及に伴い、データの品質と透明性が重要になっています。特にAIの結果はデータの品質に依存し、データの信頼性がAIの信頼性に直接影響します。組織はAIモデルを慎重に構築し、リスクを最小限に抑えるためのガードレールを設ける必要があります。AIツールの使用に対する信頼は、ユーザーがAIツールを利用するかどうかや、顧客がアドバイスや推奨事項を信頼するかどうかに大きな影響を与えます。
元記事: https://www.computerweekly.com/news/366586593/Why-reliable-data-is-essential-for-trustworthy-AI