企業がパーソナライズされた AI であなたを操作する方法

人工知能を使用してコンテンツと推奨事項を調整する機能により、消費者にとって価値のあるパーソナライゼーションが可能になります。

しかし、注意しないと、生成 AI 開発サービスは企業の利益のためにユーザーを操作する危険性もあります。

AI の利点と悪用に対する保護のバランスをどのようにとるべきでしょうか?

パーソナライゼーションの魅力

各ユーザーに固有のカスタマイズされたエクスペリエンスを提供するために、アプリやプラットフォームが AI を活用するケースが増えています。

レコメンデーション エンジンは、ユーザーの好みに合わせたメディアや製品を表示します。

チャットボットは、会話パターンに基づいて対話的に関与します。 生成 AI は、パーソナライズされたメッセージやクリエイティブなコンテンツをその場で作成することもできます。

生成 AI 開発サービスを活用したこの個人的なタッチは、明らかな有用性を提供します。

顧客は理解されていると感じ、ニーズに合った提案を受け取ります。

ユーザー エクスペリエンスは一般的ではなくなり、より魅力的に感じられます。 ブランドは関連性を通じてロイヤルティを構築します。

しかし、パーソナライゼーションの魅力の中で見落とされやすいのは、これらの同じテクニックによって、企業が非常にパーソナライズされた方法でユーザーに戦略的に影響を与え、活用し、操作することが驚くほど簡単になるということです。

監視マーケティングモデル

多くのパーソナライゼーション モデルは、ユーザーの行動、人間関係、感情、位置パターンなどを追跡する膨大なデータ監視に依存しています。 これらの豊富な行動モデルは、操作のリスクを増大させます。

生成 AI サービスは、この個人データをマイニングして、悪用されると標的を絞った影響を受けやすくする、私たちの圧力ポイント (恐怖、不安、欲望) を特定します。 ユーザーに対して強大な権力が働いています。

一部のプラットフォームでは、エンゲージメント指標を追いかけて、徐々に二極化したコンテンツをユーザーに提供しています。

怒りと恐怖が増幅されます。 客観的な真実はアルゴリズムの急進化に曲がります。

データは関連性を高める一方で、監視への過度の依存はユーザーの自主性や社会的一体性を脅かします。 実用性と保護のバランスを慎重に考慮することが重要です。

調和ではなく依存症

さらに、何よりもユーザー エンゲージメントを最適化する生成 AI サービスは、ユーザーの幸福との整合性を失うリスクがあります。

注意を引き、衝動を引き起こし、ユーザーをスクロールさせ続ける最善の方法を動的に学習するシステムは、健康、共感、人間の可能性を最適化できる同じ AI 技術を活用します。

しかし、企業は目的との整合性よりも依存症を奨励することがよくあります。

AI システムが真実よりも幻想に報いる指標によって導かれる場合、エンゲージメント アルゴリズムが心を制御する結果、コミュニティ全体が現実、思いやり、理性とのつながりを失う可能性があります。

これは、集団の幸福ではなく個人の利益のみを目的として最適化された AI が野放しにされるのを防ぐための監視と設計上の制約の必要性を強調しています。

倫理との整合性は交渉の余地のないものでなければなりません。

生成 AI サービスを利用したパーソナライゼーションは、共有現実を断片化して孤立したフィルターバブルにし、世界観を歪める危険性もあります。

AI モデルがユーザーの既存の視点に合わせて情報を提供する場合、前提条件は揺るぎません。

批判的な言説は衰退する。 ニュアンスが失われます。 その差は脅威となる。 真実は細分化されます。

代わりに、生成 AI を適用して、共感を育み、新しいアイデアを導入し、溝を埋め、共通の理解を育むことができます。

しかし、包摂よりも孤立を推進するビジネスモデルは再検討される必要があります。

インフォームドコンセント

ユーザーのエンゲージメントや行動を操作するために、生成 AI システムが電子コンテンツをパーソナライズするかどうか、いつ、どのようにカスタマイズするかをユーザーに確実に理解させることも、重点的に取り組むべき重要な領域です。

ユーザーには十分な情報が提供されていますか?

人間による指導と AI による指導の間の境界があいまいになることで倫理的な懸念が生じる治療や教育などの分野では、透明性に関して特別な保護が必要になる可能性があります。

AI におけるインフォームド・コンセントに関する基準には注意が必要です。

全体として、倫理面における生成 AI の利点を実現するには、慎重な監視が必要です。 しかし、具体的には何が誤用に対する保護を強化できるのでしょうか? ガードレールはどこに設置すべきでしょうか?

ユーザーのプライバシー保護の拡大

生成 AI 開発サービスが個人データにアクセス、利用、保持する方法を制限する法的なプライバシー保護措置を強化することで、悪用に対する基本的な保護が提供されます。

特に、生成 AI パーソナライゼーションに使用されるユーザー行動モデルを構築する際に、生体認証、通信、位置、関係パターンなどのデータの同意のない使用に対する制約が役立ちます。

ユーザーのどのデータが生成 AI に使用されるかを監査し、その削除を要求することに関する強化された権限をユーザーに与えることも、同意をサポートします。

ユーザーが必要に応じてパーソナライズされたシステムを完全にオプトアウトできるようにすることも同様です。

ただし、匿名データの集約のみに限定された生成 AI サービスでは、操作的なパーソナライゼーションのリスクがはるかに低くなります。 倫理を組み込んだモデルを開発することが最も重要です。

能力に関する透明性のあるコミュニケーション

画像ソース

生成 AI がコンテンツをパーソナライズするかどうか、またその方法を説明するユーザーへの明確なコミュニケーションも重要であり、制限について適切な期待を設定します。

生成 AI サービスの高度さを誇張すると、欺瞞の危険があり、詳細に検査した結果、機能が主張に応えられなかった場合、ユーザーの信頼を裏切ることになります。

生成 AI 開発企業は、モデルの機能、トレーニング データ、パーソナライゼーションを導く評価指標に関する透明性も高める必要があります。

どの倫理との整合性が優先されますか? 社会的影響を説明することは説明責任を示します。

強化された公開アルゴリズム監査

外部の研究者が生成 AI サービスを導くアルゴリズムを監査できるようにする法的権利とリソースを拡大することで、悪用に対する説明責任がサポートされます。

偏見、操作、認知的幸福への影響などの問題についてパーソナライゼーション モデルを評価する独立した分析は、AI を公共善と整合させるための重要な監視を提供します。ただし、企業は安全なアクセスを促進する必要があります。

市民社会団体と学術機関が国境を越えて協力し、監査能力を共有することで、グローバルな AI システムに対する監視が強化されます。 公的監査は企業に倫理への取り組みを示すよう圧力をかけます。

ユーザーに選択権を与える

生成 AI サービスが情報をどのようにパーソナライズするかについてユーザーが好みを表現できるようにする明確なインターフェイスを提供することも、エンパワーメントを促進します。

コンテンツのトピック、観点、データ使用法、トーンなどに関連するパラメーターを調整するオプションにより、個人は自分の目標や価値観に沿ったエクスペリエンスをオプトインできます。

AI によって生成された情報環境に設定がどのような影響を与えるかを視覚的に示すツールも理解を深めます。

最終的には、情報エコシステムに対する人間の主体性を維持することが、自律的な繁栄をサポートします。

AI の多元性を促進する

少数の企業内での生成 AI サービスとデータの統合を防ぐことで、システム操作のリスクが軽減され、独自の価値提案を持つサービスの多様性がサポートされます。

強力な競争政策、相互運用性標準、およびデータポータビリティ権により、代替手段を制限する生成 AI 機能の独占的な獲得が防止されます。

倫理を中心とした明確なイノベーションを備えた複数のサービスがユーザーに力を与えます。

利益の最大化だけを目的とするのではなく、ユーザーの幸福を第一に考えた非営利の公益プラットフォームをサポートする投資は、さらなる選択肢を提供します。

AI の多元性を追求し、公平に分散することで抑制と均衡が生まれ、社会に利益をもたらします。

合成メディアに関する透明性の構築

生成 AI がディープフェイクのようなますます説得力のある合成メディアを生成する能力を獲得するにつれて、何が本物で何が虚偽なのかについての透明性を確保することが重要になります。 勤勉なポリシーがなければ、生成モデルは大量の欺瞞を可能にする危険があります。

義務的な開示基準

ある政策提案では、広告に関する情報開示と同様に、配信前に AI で合成されたメディアにそれ自体を明確にラベル付けすることが求められています。

これにより、合成コンテンツを本物として偽装する試みが防止されます。

AI の出自を示すメディア ファイルに透かしを入れることを主張する人もいます。

再生中に合成起源を口頭で明らかにするテキストまたは音声オーバーレイが必要であると提案する人もいます。 商業的および政治的使用にも基準を適用する必要があります。

法的罰則とプラットフォーム ポリシーによりコンプライアンスが強制されます。

全体として、強制的な開示は、生成メディアの信頼性に関する省略による欺瞞を防止する規範を確立します。

認証インフラストラクチャ

さらに、認証インフラストラクチャの進歩により、メディアの整合性の検証が大規模に容易になる可能性があります。

ブロックチェーン対応のメディア フィンガープリント、フォレンジック分析システム、およびプロダクション パイプラインを通じた出所追跡が登場しています。

これらのテクノロジーにより、プラットフォーム、ジャーナリスト、監視団体は、開示だけに頼るのではなく、メディアのソースと完全性を効率的に検証できるようになります。

指紋データベースは、開示せずに拡散する操作されたメディアを特定するのにも役立ちます。

生成モデルがより洗練されるにつれて、大規模な誤った情報と戦うためには人間の専門知識と技術的な専門知識を組み合わせた堅牢な認証が不可欠になります。

効率的な検証を可能にする標準とプラットフォームにより、アクセスが拡大するはずです。

インフォームド・コンセント・ポリシー

個人は、同意していない状況に自分の肖像が合成されると被害を受けるため、インフォームド・コンセントに関するポリシーも考慮する必要があります。

生成モデルでのデータや肖像の使用を拒否する個人の権利を保障する法律を提唱する人もいます。

識別可能なデータで生成システムをトレーニングするには、オプトイン権限が必要になる場合があります。

事後に同意を取り消し、トレーニングデータを消去し、未承認の合成メディアに異議を唱える権利も、生成型 AI のリスクのバランスを取るのに役立つ可能性があります。

モデルを開発する企業には、アイデンティティと同意を尊重する倫理的義務があります。

生成的欺瞞の防止

認証と開示のほかに、生成 AI を使用した完全に非倫理的な欺瞞を防ぐ制約も強化する必要があります。

法的およびプラットフォームに関するポリシーは、特に政治家や選挙をターゲットにした、明らかに虚偽の合成メディアを意図的に流布することを禁止する必要があります。

生成モデルは、あからさまな欺瞞や詐欺に使用されると、核となる民主的価値観に矛盾します。

また、風刺、パロディ、保護された言論を不用意に検閲するような不釣り合いな範囲を避けるために、基準を慎重に作成する必要もあります。

ただし、意図的な操作を軽減するガイドラインは、規範を強化するのに役立ちます。

国民の信頼と言論を損なう真正でない生成メディアに対する包括的な政策を実施するには、企業、議員、市民社会全体が結託する必要がある。

公益の監視による AI の指導

急速に進歩する生成 AI 機能のガバナンスを民間企業のみに任せると、公共の利益よりも商業的インセンティブが優先される危険があります。 独立した監督が重要です。

専門家諮問委員会

生成型 AI を責任を持って指導するために、大手企業は倫理学者、政策専門家、研究者、公民権運動家を含む専門家諮問委員会を招集する必要があります。

これらのグループは、新たな能力を評価し、影響レビューを実施し、制約を提案し、潜在的な危害にフラグを立て、人権と民主主義原則との整合性を評価することができます。 この入力により内部ポリシーが形成されます。

多様な視点を適用した学際的なレビューは、生成 AI システム全体にわたる複雑な技術的および倫理的側面に批判的かつ包括的に対処するのに役立ちます。 外部からのインプットにより説明責任が強化されます。

政府の規制

政府には、公益のために生成型 AI を指導および制限する規制を作成する義務もあります。 株主に対する説明責任だけでは不十分です。

透明性報告、外部監査、アルゴリズムの社会的影響のレビューを義務付ける法律は、健全な監視を提供して慎重さを促し、国民の議論に対する懸念を表面化させる可能性がある。

操作防止ポリシー、アイデンティティ権の保護、開示要件、認証基準も、生成型 AI が民主主義と人間の尊厳を強化することを保証します。 バランスのとれた規制体制が重要となる。

世界的な規範とプロトコル

生成モデルは急速に世界中に広まったため、共通の原則と禁止行為を明確にする多国間協定も追求する価値があります。

国際社会は、同意、帰属、真実性、操作の禁止、説明責任、監視に関する規範を促進し、世界的な倫理の羅針盤を提供するよう努めるべきである。

国家政策の相違により搾取が可能になります。

コンセンサスには時間がかかりますが、生成型 AI の悪意のある使用とベスト プラクティスに対するレッドラインを明確にする不完全な合意であっても、集団責任に向けた前進をもたらします。 協力がなければリスクは増大します。

解毒剤としての国民の監視

全体として、生成 AI が社会の利益のために機能するようにすることに焦点を当てた、透明性、議論、学際的な批評の文化を育むことは、潜在的な害に対する強力な解毒剤となります。

人権と民主主義の原則との乖離を防ぐことに重点を置いたさまざまなレンズを適用する厳しい国民の監視は、これらの強力なテクノロジーを抑圧ではなく正義に向けて導くのに役立ちます。

設計における積極的な倫理を備えた公的審査の観点に基づいて構築された生成 AI モデルは、チェックされていない利益と影響力のために最適化された不透明なシステムよりもはるかに信頼できることが証明されています。

健全な監督と説明責任が重要です。

経済的影響に対する地域社会の準備

生成 AI が多くのクリエイティブなタスクやメディア制作の役割を自動化するにつれて、社会は

経済への悪影響や、離職した労働者への雇用の中断を最小限に抑えなければなりません。

転職支援

人間の役割への需要を軽減する生成型 AI を導入する企業は、トレーニングや職業紹介のパートナーシップを通じて、影響を受ける労働者の新しいキャリアへの移行を支援するプログラムに資金を提供する責任を負います。

退職金パッケージ、調整手当、授業料支援、キャリアカウンセリングは、技術の進歩が業界を変革する中、労働者が取り残されないように支援します。 大企業もそれに比例して貢献すべきだ。

協同組合移行基金

企業全体の移行支援のための資金を協力的なセクター固有の基金にプールすることで、プログラムの効率を最適化しながらコストを平均化します。

何百もの断片的な取り組みではなく、業界基金は、すべての企業の離職者に対して大規模な再訓練、仕事のマッチング、起業家育成資金を効率的に提供します。

コストを共有することで機会を共有することができます。

代替のビジネスモデル

労働者と所有権と利益を共有する代替的な企業構造を構築することは、自動化の中で包括的な生計への新たな道を提供します。

スタッフが所有する協同組合のサービスに生成 AI を導入するモデルは、外部の株主だけでなく人々に直接経済的利益をもたらします。

これにより、持続可能な生計手段がさらに強化されます。

全体として、社会には、生成型 AI による経済的混乱を最小限に抑え、避難民の機会を促進するという重大な義務があります。 慎重に行えば、技術の進歩はすべてのボートを持ち上げます。

リスクを回避しながら生成 AI の利点を実現するには、ガバナンスにおける注意と知恵が必要です。

しかし、生成モデルを適切に実行すれば、人間の精神を高揚させる驚くべき進歩をもたらす可能性があります。

社会は AI イノベーションの促進と悪用に対する賢明な保護手段のバランスをどのようにとるべきだと思いますか?

このテクノロジーを倫理的に運営する上で、ユーザーはどのような役割を果たさなければなりませんか? 以下で皆様のご意見をお待ちしております。