生成AIは組織の業務に大きな変革をもたらすが、ハルシネーション（虚偽の情報生成）や偏見などのリスクが伴う。企業はAIの活用に関して、使用を厳しく制限するか、ポリシーやガードレールを設けながら慎重に導入するかの選択を迫られている。
ポリシーや個人の判断だけでなく、チームレベルの判断を組み込むことがAI活用のリスク管理に不可欠である。組織は、議論を通じた多角的な評価、専門知識の活用、学習の共有を通じて、安全で効果的なAIの活用を目指すべきである。
チームレベルの判断：3つのタイプ
- 集団判断
- AIのアウトプットをチームで議論し、正確性やリスクを検証する。
- 多様な視点を取り入れ、倫理的・法的影響も含めて評価する。
- 領域判断
- AIのアウトプットに疑問がある場合、最も専門知識のある人に判断を委ねる。
- 適切な専門家の意見を取り入れることで、誤情報の拡散を防ぐ。
- 反省的判断
- チームで定期的にAIの活用経験を共有し、継続的に学習する。
- 振り返りを通じて、AIの理解を深め、安全かつ効果的な利用を推進する。
実践例
- AIを活用して業界レポートを作成するチームのケースを紹介。
- 誤った判断（シナリオ1）では、ハルシネーションによる誤情報が他のメンバーに広がり、誤った報告が作成された。
- 適切な判断（シナリオ2）では、チームレビュー（集団判断）、専門家への相談（領域判断）、学びの共有（反省的判断）を実施し、誤情報を事前に防いだ。
詳細は下記参照。定期購読登録が必要です。
“To Mitigate Gen AI’s Risks, Draw on Your Team’s Collective Judgment,” HBR.org, November 20, 2024.