カーニーとエゴン・ゼーンダーがAIの使用における4つの主要なリスクを明らかに

ジャカルタ -- カーニーとエゴン・ゼーナーの共同調査によると、AIはビジネス進化と組織モデルの主要な原動力と考えられているが、AIは労働移転やデータプライバシーの侵害に関する懸念も提起している。

カーニーが実施した別の調査によると、AIはASEAN地域でかなりの経済的利益をもたらすと予測されています。2030年までに、AIはASEANのGDPに最大1兆米ドル貢献し、インドネシアだけでも3,660億米ドルを貢献すると予想されています。

「AIの責任ある統合には、深い技術的理解と効果的なリスク軽減が必要であり、AIの使用に関連する潜在的なリスクを無視してはなりません」とカーニー・インドネシアの社長兼パートナーであるシャーリー・サントソは声明で述べています。

経営幹部は、AIが効率性とイノベーションに及ぼす利点について楽観的ですが、雇用創出の可能性とデータプライバシーのリスクも強調しています。

レポートによると、経営幹部の大多数は、AIが5年以内に組織に影響を与えることに同意しており、ほとんどすべてがこのテクノロジーのリーダーシップを理解することの重要性を強調しています。

このため、報告書は、リーダーが優先しなければならない重要なリスクが少なくとも4つあると述べています。

バイアスデータ:AIモデルの出力の品質は、トレーニングされたデータに直接関連しています。ワークアウトデータが現実世界の多様性をバランスよく反映していない場合、AIは偏った結果を生成できます。

データの幻覚:ジェネレーティブAIモデルは非常に正確ですが、間違っている場合でも100%確実です。これには、モデルの結果を検証し続けるために人間の関与のプロセスが必要です。

膨れ上がるコスト:AIプラットフォームによって保存されるデータの量が増えるにつれて、収集、保管、処理のコストも増加します。

依存と信頼性:AIへの依存とその信頼性について懸念があります。