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この動画では、AIフルーエンシー・フレームワークの「確認責任」の力を見ていきます。AIフルーエンシーとは、AIと、効果的に・効率的に・倫理的に・安全に協働することでした。

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ほかの3つの力が主に「効果」と「効率」に関わるのに対し、確認責任は、AIとの協働の成功に同じくらい欠かせない「倫理」と「安全」の側面を、おもに受け持ちます。

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確認責任の核心は、自分のAIとのやり取りに「責任を持つ」こと。あなたのAIの使い方を、生産的なだけでなく、

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ていねいで・透明で・説明できるものにする——それが、この力です。おもに結果を出すことに重きを置くほかの力と違い、確認責任はそれでも、

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AIとの協働に——とくに仕事の場面で——欠かせない、より広い問いを考えるよう促します。たとえば、このAIと協働することには、どんな意味合いがあるか？　作られたものや、協働そのもの、

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あるいは見逃した誤りによって、誰が影響を受けうるか？　この出力を作るのに使ったデータに、誰がアクセスできるか？　自分のやり取りと結果が、倫理的な基準や

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価値観に沿うようにするには、どうすればよいか？　車の運転を思い浮かべてください。私たちは、ただ効率よくA地点からB地点へ行くことだけを考えるのではありません。安全にも気を配り、交通ルールを守り、自分の運転が

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道路の他の人にどう影響するかにも注意します。同じように、確認責任は、AIや、AIとのやり取りが、何もない真空の中に存在するのではないと認めます。責任を持ってAIと協働するには、より広い文脈と

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その意味合いに気を配ることが必要です。確認責任はまず、どのAIと協働するか・どう協働するか・その協働がどんな影響をもたらすかを、より批判的に・ていねいに考えることから始まります。

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次のような問いの答えを探しましょう。このシステムは、どう学習し・どう作られたか？　どんなデータが使われたか？　いま自分が入力しているデータは、誰のものか？　共有されたあと、誰がアクセスしうるか？

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自分や他人のプライバシーと安全を、どう守っているか？　このシステムには、ほかにどんな影響があるか？　このやり取りは、自分の個人的・職業的な価値観や、組織の

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方針に沿っているか？　たとえば、社外秘の会社情報をAIアシスタントに共有する前に、そのサービスに適切なデータ保護の方針があるか、あるいは

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自分の組織がそうした共有を許可しているかを、まず確かめることが大切です。この種の確認責任を「制作の確認責任」と呼びます。どのAIを選んで協働するか、

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どう協働するかについて、批判的に・意図を持って考える力です。個人・学業・創作・仕事——場面が違えば、AIのやり取りについて求められる「開示」の期待も違うかもしれません。けれど、その責任は

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私たち一人ひとりにあり、その期待を理解し・満たすことが求められます。自問しましょう。この仕事におけるAIの役割を、誰が知る必要があるか？　どう・いつ伝えるべきか？　どのくらいの詳しさで

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共有するのが妥当か？　透明性——言いかえれば、率直で正直であること——への期待に応えるのは、ただ規則や規制に従うためだけではありません。それは、人との関係における

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信頼と敬意を保つためです。AIが、コンテンツ作りや、自分に影響する決定に大きく関わったとき、人にはそれを知る権利がある——そう認めることです。たとえば、AIを使って

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チームの提案書の下書きを手伝ってもらったなら、どの部分がAIの助けによるものかを同僚に伝えることで、より正直な協働ができ、全員の認識がそろいます。これを「透明性の

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確認責任」と呼びます。AIとのやり取りについて、知る必要のある全員に、率直に・正確に開く力です。前に話したように、AIは間違えることがあります。AIが生成した

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コンテンツを世界に共有するとき、その正確さと適切さの責任を最終的に負うのは、AIではなく「あなた」です。つまり、事実を検証し、バイアスを点検し、正確さと利用権を確かめ、そのほか

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必要な確認を行って、共有するものに自信を持てるようにする、ということです。AIを使って記事の下書きをする記者を考えてみましょう。公開の前に、彼らは

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すべての事実と出典を検証し、最終的な記事が——自分ひとりで書いたとしたら当てはまるのと同じ——あらゆる報道の基準を満たすようにする必要があります。これを「公開の

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確認責任」と呼びます。AIの助けで作られたあと、自分が使う・共有する成果物について、よく理解したうえで責任を引き受ける力です。これらの確認責任の検討は、

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いつも簡単とはかぎりません。文脈や関係者が違えば、期待や基準も違うかもしれません。だからこそ、AIと協働するための「自分なりの指針」を持つことが助けになります。

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自分自身の倫理と価値観に沿った指針です。そして仕事の場面では、組織の方針や業界の標準を、よく知っておきましょう。さらに、AIをめぐる法律や

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規制の枠組みは、まだ生まれつつあり、これからも進化し続けることを忘れずに。情報を追い続けることも、確認責任の大切な一部です。おさらいすると、制作・透明性・

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公開の確認責任が組み合わさって、確認責任という力の全体ができあがります。確認責任を伸ばすことで、あなたのAIの使い方は、効果的で効率的なだけでなく、

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倫理的で安全なものになります。確認責任は、AIとのやり取りには責任が伴うことを思い出させてくれます。どんなシステムを選び・どう使うかをよく考えること、

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自分の仕事におけるAIの役割を正直に伝えること、そして最終的に、AIと協働して作ったものに、自分が責任を持つこと。私たちはみな、公平で安全で

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社会の役に立つAIを望んでいます。それを実現できるかどうかは、私たち自身のふるまいにかかっています。