AI 活用のための確かな基盤を提供するライオンブリッジの TRUST フレームワーク

AI を受け入れる: トラストの新時代

AI テクノロジーの進化により、AI はかつてのように決定性を備えた予測可能な結果を出力するツールではなくなりました。今や、生成する情報の信頼性が問われる時代に移行したと言えます。私たちは人間の認知過程により近く、さまざまな出力が可能な判断を機械に求めるようになっています。そうした判断はブラックボックス内で行われるため「私たちは AI による判断を信用できるのか」という重大な疑問が生じます。

ビジネス プロセスに AI を取り入れることに慎重な態度を取る人もいます。Wired の記事によると、EY の委託による 1,000 名の従業員を対象とした調査では、回答者の 66% が AI の出力の品質について懸念を持っており、77% が「責任ある AI」に関するタスク フォースを設置していると回答しました。

幸いなことに、AI トラストを実現するうえで役立つ具体的な戦略があります。その一例が、テクノロジーとそれを管理するパートナーの信頼性を確保するためのフレームワークの採用です。ライオンブリッジでは「TRUST フレームワーク」を策定しており、その詳細を簡潔な資料にまとめています。このフレームワークは、信頼性の基準となる 5 つの要素の頭文字を取って「TRUST」と名付けられており、AI における以下の要素を確保するものです。

• T: Transparent (透明性)
• R: Reliable (信頼性)
• U: Useful (有用性)
• S: Scalable (拡張性)
• T: Timely (適時性)

Amazon Web Services、Cisco、ライオンブリッジの専門家が AI トラストについて詳細に議論する模様を収めた、ウェビナー「AI を受け入れる: トラストの新時代」の録画版をご覧ください。また、AI トラストに関するウェビナーのまとめもご用意しています。

TRUST フレームワークは、REACH フレームワークとともに責任ある AI への体系的なアプローチの一翼を担うものです。

REACH フレームワークは、測定可能なビジネス成果、オーディエンスの妥当性、そして人間による監視に重点を置いています。TRUST フレームワークと REACH フレームワークを組み合わせることで、コンテンツ トランスフォーメーションのライフサイクルのあらゆる段階で AI を効果的に利用できるようになります。

ライオンブリッジでは TRUST と REACH の両フレームワークを日常業務に組み込んでおり、その実践の顕著な例が、AI ファーストのグローバル コンテンツ プラットフォームである Aurora AI™ です。

注: このブログ記事は 2024 年に公開された記事の改訂版です。