意思決定における生成AI：落とし穴、および実用的なソリューション-AI-php.cn

近年、生成AIは、コンテンツ生成やカスタマーサポートなどの分野で顕著になりました。ただし、意思決定、計画、および制御を含む複雑なシステムに適用することは簡単ではありません。このペーパーでは、計画や最適化など、意思決定の自動化に生成的AIをどのように使用できるかを調査します。また、これらのアプリケーションで生成AIを効果的かつ正確にするための欠点、リスク、戦略など、このアプローチが提示する課題を強調しています。

また、AIエンジニアと意思決定者との間にダイアログを作成することが、通常、次の例でどのように発生するかを目撃し、生成AIを生産環境に導入する際に考慮すべき最も重要な要因を指摘しました。

この記事は、2024年のTheDatahack Summitで、Harshad Khadilkaronmastering Kaggle Competition（戦略、技術、成功のための洞察）による最近の講演に基づいています。

学習成果

自動化された意思決定システムにおける生成AIの役割と制限を理解します。
計画や制御などのハイステークスアプリケーションで生成AIを適用する際の課題を特定します。
人工知能エンジニアと意思決定者が実際にどのように相互作用するかについては、詳細をご覧ください。
リスクを管理する方法についての洞察を得て、実際のシナリオでリスクを生成AIで適応させます。
ハイブリッドシステムにおけるAIの倫理的および運用管理の原則を実施する見通しについて話し合います。

自動化された意思決定における生成AIの紹介
なぜ私たちはこれらのリスクに生成AIで直面するのですか？
RAG（リレーショナルAIグラフ）がこれらの問題のいくつかを修正する方法
生成AIモデルの長所と短所
エンジニアの実行視点を理解する
実際のアプリケーションにおける生成AIの潜在的および落とし穴
ハイステークスアプリケーション用の生成AIのカスタマイズ
安全で効果的な生成AI統合のための戦略
生成AIの意思決定における倫理的考慮事項
自動システムにおける生成AIの将来の方向
結論
よくある質問

自動化された意思決定における生成AIの紹介

テクノロジーが新しいコンテンツ、デザイン、ソリューションを作成できるようにするため、生成AIは近年広く議論されています。テキスト分析から画像の生成まで始めて、生成モデルはさまざまなタスクを自動化する能力を発表しました。ただし、計画、最適化、制御のための自動化された意思決定ツール内でこのテクノロジーを使用することは、それほど容易ではありません。生成的AIは、新しいアプローチを提供することにより意思決定を補完することができますが、そのようなソリューションは必須サブシステムの精度と一貫性を危険にさらすため、その実装は注意する必要があります。

自動化された意思決定システムは通常、定義されたルールとデータ入力に基づいてプロセスを最適化する確立されたアルゴリズムに依存しています。これらのシステムは、高レベルの精度、安定性、および制御で機能するように設計されています。新しい可能性を探求し、常に予測可能ではない出力を生成する傾向がある生成AIを導入し、問題を複雑にします。したがって、そのような技術の意思決定システムへの統合は、思慮深く行わなければなりません。それは、強力なツールをデリケートなプロセスに導入するようなものです。つまり、意図しない結果を避けるためにそれを行使する方法を正確に知る必要があります。

生成AIは、より柔軟で適応的なシステムを作成することにより、意思決定の自動化に大きな価値を提供できます。たとえば、従来のシステムが不十分な動的環境でリソースを最適化するのに役立ちます。ただし、そのアプリケーションにはリスクがないわけではありません。生成モデルの予測不可能性は、望ましい結果と一致しない出力をもたらすことがあり、潜在的な混乱を引き起こす可能性があります。これは、生成AIの機能と制限の両方を深く理解することが重要になる場所です。

生成AIの重要なリスク

以下の生成AIの重要なリスクを探りましょう。

意思決定における生成AI：落とし穴、および実用的なソリューション

評判：関係するリスク：大小を問わず、独立してコンテンツを作成できるAIモデルと同様に、バイアスコンテンツの公開のリスクがあり、AIを生産する会社に害を及ぼす可能性があります。
著作権の問題：機械学習モデル、特にトレーニングのために膨大なデータを取る生成モデルは、著作権に違反する資料を生成することがあります。
訴訟：生成AIに関連する法的リスクの可能性があります。このリスクは、負傷または違反をもたらすシナリオで、一般的に許容される /法的規範になります。
非繰り返し可能性：これは、生成AIの「ランダム」な性質は、同じ出力の2つを持つことができないことを意味するため、組織内で深刻な問題につながる可能性があります。
サブ最適性：特定の条件では、生成AIによって生成されるソリューションは、最良の結果をもたらさない可能性があります。これは、生成AIが環境内の現実世界内の状況またはアプリケーションによって完全に制約されていないためです。
人間の誤解（自律性）：生成的AIは、誤ったデータを提供したり、コントロールの損失のために人間責任を負わずに決定を下すことにより、人間を欺くことがあります。
制御の喪失： AIシステムが独立してより多くの決定を下すにつれて、人間が自分の行動を区別し、是正介入を制限することが難しくなります。

なぜ私たちはこれらのリスクに生成AIで直面するのですか？

生成AIモデルは、強力ですが、デザインと性質のために固有のリスクが伴います。これらのリスクを理解するには、生成的AIモデルを定義する重要な特性と、それらが実際のシナリオでどのように適用されるかを理解する必要があります。

確率的推論エンジン

生成AIモデルは、確率的推論に依存しています。つまり、決定論的規則ではなく統計パターンと尤度に基づいて出力を生成します。これにより、AI出力は本質的に不確実になり、特にヘルスケアやファイナンスなどのハイステーク環境では、予測不可能または誤った結果につながる可能性があります。

パブリックWebベースのデータセットでトレーニングされています

ほとんどの生成AIモデルは、主にWebから供給される大規模で公開されているデータセットでトレーニングされています。これらのデータセットには、信頼性、偏った、または不完全な情報が含まれる場合があります。その結果、AIモデルは、データのバイアス、不正確さ、またはギャップを反映する出力を生成する場合があります。

特定のタスク用に設計されていません

生成AIモデルは多くの場合、一般的なタスクを実行するために構築されており、通常、特定のアプリケーションや業界に最適化されていません。このカスタマイズの欠如は、AIが特殊なタスクに最も正確なまたはコンテキストに関連する出力を提供しないことを意味し、正確な意思決定プロセスでの使用が困難であることを意味します。

微調整の難しさ

微調整生成AIモデルは、複雑でしばしば難しいプロセスです。調整が行われた場合でも、これらのモデルは常に特定の要件と完全に一致するとは限りません。微調整の問題は、特に動的または高リスクの環境で、特定のタスクに対してAIが効果的に機能していることを保証することを困難にする可能性があります。

RAG（リレーショナルAIグラフ）がこれらの問題のいくつかを修正する方法

Ragsは、生成AIが直面する問題のいくつかに対する解決策を提供しますが、制限がないわけではありません。

参照データセットですべての回答が利用できるわけではありません。RAGSは、AIモデルを参照するためのより構造化されたデータを提供するのに役立ちますが、既存のデータセットに依存しています。正解や情報がデータセットにない場合、モデルは目的の結果を生成できません。
定量的タスクには、参照だけでなくロジックが必要です。特定のタスク、特に複雑な推論または計算を必要とするタスクでは、生成AIモデルにはロジックベースのアプローチが必要であり、現在は完全には提供できません。 RAGは、コンテキスト参照データを提供するのに最適ですが、最適化や正確な意思決定などのタスクに必要な論理処理がありません。
各タスクに固有のロジックの欠如：RAGは関連情報を整理して提供するのに役立ちますが、特定の複雑な課題を解決するために必要なタスク固有のロジックを提供しません。たとえば、金融やヘルスケアでは、意思決定のロジックは非常にドメイン固有であり、ラグが簡単に対応できるものではありません。
生成AIの確率的性質：ぼろは知識を整理し、参照データへのアクセスを改善するのに役立ちますが、生成AIの確率的性質の基本的な問題は解決しません。生成AIは依然として統計的推論に依存します。つまり、不確実性の要素とエラーの可能性が常にあります。

代替として階層/エージェントアプローチがアプローチします

タスクがより小さなサブタスクに分解される階層的またはエージェントアプローチは、生成AIモデルの予測可能性を改善するための約束を示しています。ただし、それらはまだ実験段階にあり、独自の課題があります。

実験段階：これらのアプローチはまだ開発およびテストされています。つまり、ハイステークスアプリケーションでの信頼性の高い大規模な使用を保証する成熟レベルにまだ達していないことを意味します。
出力はまだ完全に再現できません。階層的アプローチは純粋に生成されるモデルよりも予測可能である可能性がありますが、再現性に関しては依然として課題に直面しています。重要なアプリケーションでは、システムの動作が一貫していることを保証することが不可欠であり、これらのモデルはこの点でまだ不足する可能性があります。
サブタスクとサブゴール：これらのアプローチは、サブタスクとサブゴールを手動で指定でき、より構造化されたワークフローを作成するのに役立ちます。ただし、ボトルネックはサブタスクを定義するのではなく、高レベルのAI出力の予測不可能な性質に対処することにあります。
低レベルモデルは安定していない場合があります。低レベルモデルの安定性は依然として懸念事項です。構造化されたエージェントまたは階層的アプローチを使用しても、低レベルモデルが不安定である場合、予期しないまたは最適な結果につながる可能性があります。

生成AIモデルの長所と短所

ここで、生成AIモデルの長所と短所について説明します。

生成AIモデルの強度	生成AIモデルの弱点
膨大なトレーニングデータセット	トレーニングデータの制限
生成AIモデルは大規模なデータセットでトレーニングされており、人間に似た方法で次のトークンを予測できるようにします。	これらのモデルは、主に数学データセットのような専門データではなく、テキスト、画像、コードスニペットでトレーニングされています。
マルチモーダルデータ統合	ベイジアンモデル構造
これらのモデルは、さまざまなタイプのデータ（テキスト、画像など）を単一の埋め込みスペースに統合できます。	それらは大きなベイジアンモデルとして機能し、タスク固有のパフォーマンスのための明確な原子成分がありません。
多様な出力を生成する機能	非繰り返し可能性
生成AIモデルは、同じ入力プロンプトから幅広い出力を提供し、ソリューションに柔軟性を追加できます。	多くの場合、出力は繰り返し不可能であるため、一貫した結果を確保することは困難です。
パターン認識	定量的なタスクを備えた課題
設計上、生成モデルは、トレーニングデータから一般的なパターンを思い出し、情報に基づいた予測を行うことができます。	これらのモデルは、そのようなタスクの典型的なパターンに従わないため、定量分析を必要とするタスクと格闘しています。
使いやすさと少ないショットトレーニング	遅延と品質の問題
生成AIモデルはユーザーフレンドリーであり、最小限の微調整または少ないショット学習でうまく機能します。	より大きなモデルは高い遅延に直面していますが、より小さなモデルはしばしば低品質の結果を生み出します。

エンジニアの実行視点を理解する

多くの場合、AIテクノロジーを開発および理解するエンジニアと養子縁組を推進する幹部との間にはギャップがあります。この切断は、生成的AIが実際にどのようなものを提供できるかについての誤解につながり、時には期待を膨らませることがあります。

生成AI採用の誇大広告対現実のギャップ

幹部は、メディアの誇大広告と有名な支持に続いて、最新のトレンドに一掃されることがよくあります。一方、エンジニアは、研究から実装までのテクノロジーの複雑さを知っており、より実用的である傾向があります。このセクションでは、この繰り返しの衝突の視点を調べます。

意思決定プロセス：研究から製品まで

この繰り返しのシナリオでは、エグゼクティブは新しいAIモデルの可能性に興奮していますが、エンジニアがよく知っている技術的および倫理的な複雑さを見落としています。これにより、「AIの可能性について頻繁に議論することができます。

実際のアプリケーションにおける生成AIの潜在的および落とし穴

以下の実際のアプリケーションでの生成AIの潜在的と落とし穴を探りましょう。

生成AIの可能性

革新と創造性：生成AIは、新しいアウトプットを作成し、産業が創造性を高め、意思決定を合理化し、複雑なプロセスを自動化できるようにすることができます。
データ駆動型ソリューション：コンテンツの生成、シナリオのシミュレーション、および新鮮な洞察とソリューションを迅速かつ効率的に提供する適応モデルを構築するのに役立ちます。
汎用性の高いアプリケーション：マーケティング、ヘルスケア、設計、科学研究などの分野では、生成AIがソリューションの開発と適用方法を変革しています。

生成AIの落とし穴

バイアスのリスク：欠陥または代表的なデータで訓練された場合、生成モデルはバイアスまたは不正確な出力を生成し、不公平または誤った決定につながる可能性があります。
予測不可能性：生成AIは、特にハイステークスの決定に対処する場合、無関係、誤解を招く、または安全でない出力を時々生成できます。
実現可能性の問題：生成的AIは創造的な解決策を示唆する可能性がありますが、これらは実際のアプリケーションでは常に実用的または実行可能であるとは限らず、非効率性や障害を引き起こします。
制御不足：ヘルスケアや自律運転などの精度を必要とするシステムでは、生成AI出力の予測不可能性は、慎重に監視されないと深刻な結果をもたらす可能性があります。

ハイステークスアプリケーション用の生成AIのカスタマイズ

意思決定に重大な結果をもたらすハイステーク環境では、生成的AIを適用するには、より重要なアプリケーションでの一般的な使用と比較して異なるアプローチが必要です。生成AIは、特に最適化や制御などのタスクで有望であることを示していますが、ハイステークスシステムでの使用には、信頼性を確保し、リスクを最小限に抑えるためにカスタマイズが必要です。

一般的なAIモデルがハイステークスアプリケーションに十分ではない理由

大規模な言語モデル（LLMS）は、多くのドメインで使用される強力な生成AIツールです。ただし、ヘルスケアやオートパイロットなどの重要なアプリケーションでは、これらのモデルは不正確で信頼できない場合があります。適切な調整なしにこれらのモデルをそのような環境に接続することは危険です。心臓手術にハンマーを使用するのは簡単だからです。これらのシステムは、これらのドメインの微妙でリスクの高い要因を処理するために慎重にキャリブレーションする必要があります。

AIを重要な意思決定システムに組み込む複雑さ

生成AIは、意思決定に関与する複雑さ、リスク、および複数の要因のために課題に直面しています。これらのモデルは、提供されたデータに基づいて合理的な出力を提供できますが、ハイステークス環境で意思決定プロセスを整理するための最良の選択肢とは限りません。そのような分野では、単一の間違いでさえ大きな結果をもたらす可能性があります。たとえば、自動運転車のわずかなエラーは事故につながる可能性がありますが、他のドメインでの誤った勧告は、大きな経済的損失につながる可能性があります。

生成AIは、より正確で制御された、コンテキストに敏感な出力を提供するためにカスタマイズする必要があります。各ユースケースに特に微調整されたモデルは、ヘルスケアの医療ガイドラインを調整したり、自律運転の交通安全規制に従っているかどうかにかかわらず、不可欠です。

人間のコントロールと倫理的監視の確保

高リスクのアプリケーションでは、特に人間の生活を含むアプリケーションでは、人間のコントロールと監督、および良心を維持する必要があります。生成的AIは提案やアイデアを提供する場合がありますが、それらを承認し、人間のチェックであることを認証することが不可欠です。これにより、全員がつま先を維持し、専門家にそうする必要性を感じたときに干渉する機会を与えます。

これは、ヘルスケアやその他の法的枠組みなどの側面であろうと、すべてのAIモデルにも当てはまります。開発すべきAIモデルには、倫理学者と公平性も組み込まなければなりません。これには、アルゴリズムがトレーニングで使用するデータセットの偏見を最小限に抑え、意思決定手順の公平性を主張し、安全プロトコルを設定するために適合します。

重要なシステムでの安全対策とエラー処理

ハイステークスシステムの生成AIをカスタマイズする際の重要な考慮事項は安全です。 AIに生成された決定は、さまざまなエッジケースと予期しない入力を処理するのに十分堅牢でなければなりません。安全を確保するための1つのアプローチは、AIの決定が他のモデルまたは人間の介入によってクロスチェックされる冗長システムの実装です。

たとえば、自律運転では、AIシステムはセンサーからリアルタイムデータを処理し、非常に動的な環境に基づいて意思決定を行うことができなければなりません。ただし、モデルが予期せぬ状況、つまり障害、異常な交通パターンなどに遭遇した場合、事前定義された安全プロトコルに頼るか、事故を防ぐために人間のオーバーライドを許可する必要があります。

特定のドメインのデータとモデルのカスタマイズ

ハイステークスシステムには、AIモデルが特定のアプリケーションに対してよく訓練されていることを確認するために、カスタマイズされたデータが必要です。たとえば、ヘルスケアでは、一般的な人口データを使用して生成AIモデルをトレーニングするだけでは不十分です。特定の健康状態、人口統計、および地域のバリエーションを考慮する必要があります。

同様に、予測精度が最も重要な金融のような業界では、最新およびコンテキスト固有の市場データを持つトレーニングモデルが重要になります。カスタマイズにより、AIは一般的な知識に基づいて動作するだけでなく、フィールドの詳細に合わせて調整され、より信頼性の高い正確な予測が得られます。

これは、人間で生成されたスタイルで書かれた転写に基づいた「安全で効果的な生成AI統合のための戦略」のより密接に整合したバージョンです。

安全で効果的な生成AI統合のための戦略

特に計画、最適化、制御などの分野で、自動化された意思決定システムに生成AIを組み込むには、慎重な思考と戦略的実装が必要です。目標は、テクノロジーを利用することだけでなく、基礎となるシステムを壊したり混乱させたりしないようにすることです。

トランスクリプトは、ハイステークス設定に生成AIを統合するためのいくつかの重要な考慮事項を共有しました。以下は、AIを意思決定プロセスに安全に統合するために議論されている重要な戦略です。

意思決定における生成AIの役割

生成AIは非常に強力ですが、その主要な使用は魔法の修正ツールとしてではないことを認識することが重要です。転写産物からの類推が示唆するように、それはすべての問題の「ハンマー」になるのに適していません。生成AIはシステムを強化できますが、それはすべてのタスクに適したツールではありません。最適化や計画などのハイステークアプリケーションでは、システムをオーバーホールするのではなく、補完する必要があります。

リスク管理と安全性の懸念

生成AIを安全性の高いアプリケーションに統合する場合、ユーザーを誤解させたり、最適ではない出力を生成するリスクがあります。意思決定者は、AIが時々望ましくない結果を生成できることを受け入れなければなりません。このリスクを最小限に抑えるには、AIシステムを冗長性で設計する必要があります。統合されたHILループメカニズムにより、AIの推奨が望ましくない場合にシステムが反応することができます。

現実的な期待と継続的な評価

生成的AIは高く評価されており、エンジニアや意思決定者が人々の期待を管理することが重要になっています。適切な管理により、テクノロジーの能力と制限を現実的に理解することが保証されます。トランスクリプトバスターは、生成AIがニュースの見出しを破ったときに、ボスまたは意思決定者の典型的な反応に関連する非常に重要なポイントです。この興奮は、AIのコンテキストでの技術システムの実際の準備が整っていることとよく悪化する可能性があります。したがって、新しい研究とアプローチが明らかにされていることを考えると、AIシステムを時々評価し、改訂する必要があります。

倫理的な考慮事項と説明責任

統合の他の社会問題はエチケットの問題です。生成AIシステムは、明確な所有権と説明責任構造で設計する必要があります。これらの構造は、意思決定がどのように行われるかについての透明性を確保するのに役立ちます。また、この転写産物は、潜在的なリスクの認識を高めます。 AIが適切に制御されていない場合、偏ったまたは不公平な結果につながる可能性があります。これらのリスクを管理することは、AIが公正かつ倫理的に動作するようにするために重要です。統合には、生成された推奨事項が倫理的懸念と一致するようにするための検証手順を含める必要があります。このプロセスは、バイアスなどの問題を防ぎ、システムが肯定的な結果をサポートすることを保証します。

制御された環境でのテスト

高リスクの状況で生成AIモデルを実装する前に、シミュレートされた環境でテストすることをお勧めします。これは、偶発事象の潜在的な結果をよりよく理解するのに役立ちます。トランスクリプトは、このステップがシステムのダウンタイムを防ぐために重要であることを強調しています。

エンジニアとリーダーシップの間のコミュニケーション

技術チームとリーダーシップ間の明確なコミュニケーションは、安全な統合に不可欠です。多くの場合、意思決定者は生成AIの技術的なニュアンスを完全に理解していません。一方、エンジニアは、リーダーシップがAIシステムの複雑さを把握すると仮定する場合があります。トランスクリプトは、エンジニアが上司がそれを聞いたずっと前にテクノロジーを知っていたユーモラスなストーリーを共有しました。この切断は、非現実的な期待を生み出し、不十分な決定につながる可能性があります。エンジニアと幹部の間の相互理解を促進することは、関係するリスクを管理するために重要です。

反復的な展開と監視

生成AIをライブ環境に導入するプロセスは、反復的でなければなりません。 1回限りのロールアウトではなく、システムは、フィードバックとパフォーマンスデータに基づいて継続的に監視および洗練される必要があります。重要なのは、システムが予想どおりに実行されるようにすることです。障害または予期しない出力に遭遇した場合、重大な決定に影響を与える前に迅速に修正できます。

生成AIの意思決定における倫理的考慮事項

次に、生成AIの意思決定における倫理的考慮事項について、1つずつ議論します。

利害関係者の信頼に対するAIの影響に対処する：生成AIが意思決定プロセスの一部になるように。利害関係者は、モデルの信頼性と公平性に疑問を呈する場合があります。決定がどのように行われるかを中心に透明性を構築することは、信頼を維持するために重要です。
AIの透明性と説明責任に関する推奨事項：生成AIシステムが予期しない結果を生成する場合、明確な説明責任が不可欠です。このセクションでは、AI駆動型の推奨事項を理解しやすく追跡可能にする方法について説明します。
AI駆動型の自動化の倫理的境界： Genaiの責任を持って実装するには、境界を設定して、技術が倫理的に使用されるようにすることが含まれます。特にハイステークスアプリケーションで。この議論は、AIの倫理的ガイドラインを順守することの重要性を強調しています。

自動システムにおける生成AIの将来の方向

自動システムの生成AIの将来の方向性について詳しく説明しましょう。

意思決定においてAIをサポートするための新しいテクノロジー： AIは急速に進化しており、新しいテクノロジーがその能力を前進させています。これらの進歩により、AIは複雑な意思決定タスクをより適切に処理できるようになりました。ここでは、制御されたシステムで生成AIをさらに有用にする可能性のある新しいツールを探ります。
制御と最適化のためのAIのフロンティアを研究する：制御と最適化のためのAIの研究は、新しい可能性を明らかにしています。そのようなアプローチの1つは、生成AIを従来のアルゴリズムと組み合わせてハイブリッド意思決定モデルを作成することです。
自動化における生成AIの役割の予測： AIテクノロジーが成熟するにつれて、生成AIは自動システムの定番になる可能性があります。このセクションでは、進化する能力や企業の利点など、潜在的な将来のアプリケーションに関する洞察を提供します。

結論

自動化された意思決定システムに生成AIを統合するには、計り知れない可能性がありますが、慎重な計画、リスク管理、継続的な評価が必要です。議論されているように、AIは、万能ソリューションではなく、既存のシステムを強化するツールと見なすべきです。現実的な期待を設定し、倫理的懸念に対処し、透明な説明責任を確保することにより、ハイステークスアプリケーションの生成AIを安全に活用できます。制御された環境でのテストは、信頼性を維持するのに役立ちます。エンジニアとリーダーシップの間の明確なコミュニケーションは、反復的な展開とともに重要です。このアプローチは、効果的かつ安全なシステムを作成し、AI主導の決定が人間の専門知識を補完することを可能にします。