2024年5月29日

EUのAI法が技能ベースの知性に与える影響

EUのAI法が技能ベースの知性に与える影響

ここSkyHive by Cornerstoneでは、責任ある倫理的なAIに対するSkyHive'のコミットメントを検証するものとして、EUのAI法を歓迎している。 

本稿では、EUのAI法と、AIを活用したスキルベースのインテリジェンスとの関連性について論じる。 

EUのAI法は、米国のAI安全研究所コンソーシアムや東南アジア諸国連合(ASEAN)のAIガバナンスと倫理に関するガイドなど、他の地域の規制にも影響を与える可能性がある。 

EUのAI法について

EUのAI法は、OECDのAIの定義を反映している。AIシステムは、ある程度の自律性を持って動作し、仮想または物理的環境に影響を与えるコンテンツ、予測、推奨を生成する方法を入力から推測する。 

AI法は、データプライバシーに関するEUのGDPR指令に基づいている。 

同法は、AIシステムを導入または輸入するEU内の組織および個人に適用される。ただし、軍事目的のみに開発または使用されるAIシステムは除外される。 

数百ページに及ぶ長さにもかかわらず、この法律には不明瞭な点がいくつか残っている。法律事務所ウィルマーヘイルは、「EUのAI法がディストリビューターをどのようにカバーするかに関して、明確さや正確さはほとんどない」と指摘する。

EUのAI法は、データの質、透明性、人的監視、説明責任に関するEU全体のルールを定めている。コンプライアンス違反に対する罰金は、最高3500万ユーロまたは全世界の年間売上高の7%のいずれか高い方とされている。 

欧州議会は2024年3月13日、AI法を採択した。同法は官報公布の20日後に発効する。次に来るのは、2024年後半から2026年半ばにかけての段階的施行である。禁止されているAIシステムの使用禁止は6ヵ月後に始まる。 GenAI大規模言語モデル(LLM)のような汎用AIの義務は2025年半ばに始まる。 

KPMGは、"Decoding the EU AI Act"の中で有用な年表を提供している。 

2021年4月に欧州委員会が新たなAI法の提案を発表したのを皮切りに、EUの法制化の道のりは複数の段階を経て、2024年前半に最終文書が完成し、2026年春から施行される。

EUのAI法では、リスクの範囲を「許容できないリスク」「高いリスク」「限定的なリスク」「最小限のリスク」の4つに分けている。 

  • 容認できないリスクには、公的機関による社会的スコアリングが含まれる。適切なスキルを持つ人々を利用可能な仕事にマッチングさせるのに役立つスキルベースのインテリジェンスとは異なり、この禁止は社会的行動によるプロファイリングや差別に適用される。 
  • 高リスクのAIシステムは許可されているが、最も厳しい要件を満たさなければならない。EUのAI法は、求人応募の分析と求職者の評価を高リスクとしている。 
  • 限定的なリスクは、スキル・インテリジェンスデータの自然言語による質問を容易にするGenAIモデルのような汎用AIの使用をカバーする。
  • 最小リスクには、電子メールのスパムフィルターやビデオゲームが含まれる。マーサーによれば、「何をもって低リスクとするかは依然として不明確」である。

EUのAI法では、リスクのレベルを「最小」、「限定」、「高」、「容認できない」の4段階に分け、それぞれのレベルに該当するものの例を示している。

画像の出典KPMG "EUのAI法を読み解く"

SkyHive EUのAI法への対応

同法の規定は、AIシステムが不公平または不適切な結果をもたらす可能性のあるバイアスを最小限に抑えることを求めている。これはSkyHive にとって身近な問題である。 

SkyHive 当社は、EU AI法およびGDPRの遵守を、責任ある倫理的なAIに対する当社の長年のコミットメントに不可欠なものと考えています。 

SkyHive スキルモデルは、AIのバイアスがないとしてArmilla Verifiedされており、EUのAI法、ニューヨーク市の地方法144、および今後の規制によって設定された厳しい基準を満たしています。

SkyHive 倫理的AIは、100を超える大企業や政府機関の顧客によって審査または監査されている。SkyHive 共同設立者兼CTOのモハン・レディは、Responsible AI Instituteの専門家顧問を務めています。

私たちのデータ収集、処理、プライバシー保護は、倫理的で責任あるAIの6原則(透明性、説明可能性、堅牢性、信頼性、機密性、説明責任)に従っています。 

雇用から技能への移行を促進する 

AIを活用したスキル・インテリジェンスのリーダーとして、SkyHive は、組織やコミュニティが需要の高いスキルを持つ人材を雇用、管理、維持し、労働力のスキルアップや再スキルアップを行えるよう支援します。 

SkyHive は、欧州連合(EU)の機関である欧州革新技術研究所(EIAT)の資金援助を受けて、欧州の漁業・養殖業部門の移行を進めている。 

SkyHive 履歴書、職務経歴書、LinkedInのプロフィールにとどまらず、学歴、趣味、資格などを含む。 

人は自分のスキルを自己申告するとき、制限を課してしまう。彼らは自分のスキルの高さを十分に理解していないのだ。平均して、人は自分の特定の役割について11のスキルを認識している。SkyHive を使えば、その数は平均34に跳ね上がる。 

より幅広いスキルや、習得可能な隣接スキルを特定することは、専門能力開発、業績管理、学習・能力開発にとって重要なメリットがある。

ファスト・カンパニーは、SkyHive を「2023年に社会的利益に貢献する次のビッグ・テクノロジー」の1つに選出し、SkyHive 「AIを利用して、適職とは思っていなかったかもしれないが、実は転職可能なスキルを持っている仕事と人々をマッチングさせる......さらに、新しいキャリアに入るためのスキルギャップを埋めるのに役立つ学習機会まで示す」と説明している。

SkyHive 説明可能なAI 

マーサーは、「文書化や透明性に乏しい人事プロセスを自動化する "ブラックボックス "AIツールなど、リスクの高い技術ソリューションの構築や使用は避けるべき」とアドバイスしている。EUのAI法を考慮すると、これらが禁止されたり、導入が困難になったりするリスクがある。" 

ブラックボックス化された」AIツールとは対照的に、SkyHive 、説明可能なAIとヒューマン・イン・ザ・ループのアプローチを採用し、人間がモデルの出力を理解し解釈できるようにしている。 

SkyHive レイバーマーケットインテリジェンス (SkyHive 、200の国と地域で1日平均28TB以上の生データをインジェストしている。  

SkyHive アプローチは、スキル抽出と推論をLMIベースのレコメンデーションと組み合わせたものです。当社は、ヒューマン・キャピタル・データに関する市場最大のナレッジグラフを作成しています。これには50億以上の職務記述書と10億の匿名化された職務プロファイルが含まれます。 

SkyHive neverは、モデルのトレーニングに顧客データを使用しています。私たちは、求人情報サイト、履歴書、コースの概要、国勢調査データ、企業の年次報告書、政府の労働市場統計などから、労働市場や需要のあるスキルに関するパブリックドメインのデータを収集します。 

LMIは、特許出願や学術ジャーナルに注目し、需要が高まっている新しいスキルを導き出している。 

SkyHive データソースの詳細については、SkyHive.ai ウェブサイトのFAQページをご覧ください。 

SkyHiveGPTについて 

SkyHive では、SkyHiveGPTと呼ばれる独自の大規模言語モデル(LLM)を開発しています。私たちのAIシステムは、社内で開発したアルゴリズムとモデルに基づいて構築されています。SkyHiveGPTは、ドメインごとに微調整され、事前に訓練されたLLMです。モデルは継続的に監視され、AI基盤の改善と緩和を図っています。 

私たちの専門チームは、モデルのアウトプットを継続的に監視し、人間のレビュアーやエンドユーザーからのフィードバックを収集し、モデルのパフォーマンスの改善に取り組んでいます。 

これには、追加データでのモデルの微調整、ハイパーパラメータの調整、モデルの再トレーニング、またはプロンプトエンジニアリング戦略の改良が含まれる。 

SkyHive は、Transformerベースのディープラーニングモデルを技術スタックの中核として使用し、その強力な自然言語処理機能を活用して大量の労働力関連データを分析・理解する。 

SkyHive これらのモデルは、職務記述書の解析、関連スキルの抽出、職務要件と従業員 スキルプロファイルのマッチングなどのタスクに適用される。

SkyHive AIバイアスの緩和

SkyHive 機械翻訳、感情分析、言語モデル、単語埋め込みアナロジーなど、状況に応じてさまざまなバイアス緩和方法を採用している。

我々は雇用している:

  • 識別発見のためのアルゴリズム。
  • 公平性を意識したデータによる差別防止。
  • ヒューマン・イン・ループのアプローチ。

公平性を考慮したモデリングのフレームワークには以下のようなものがある:

  • ベースライン: 保護された属性を含む、ソースデータセットの利用可能なすべての入力変数でモデルをトレーニングする。 
  • 保護された属性を取り除く:保護された属性のない入力変数でモデルをトレーニングする。これはいわゆるナイーブ・フェアネス・アウェア・アプローチです。 
  • ターゲット変数のリラベル Relabeling fairness-awareメソッドを使用してモデルをトレーニングする。 
  • 反実仮想的に公正なモデル Additive Counterfactually Fair 法を使ってモデルを訓練する。 
  • 拒否オプション分類: Reject-option Classification法を使ってモデルを訓練する。

SkyHive ヨーロッパのお客様への取り組み 

SkyHive は2023年11月に欧州事業を拡大すると発表した。SkyHiveの顧客ベースの30%以上がヨーロッパに本社を置いています。我々はダブリンでいくつかの新しい職務を担当しています。 

コーナーストーンについてSkyHive

仕事の未来への貢献で世界経済フォーラムやガートナーから評価され、SkyHive 、ベスト・バイ、カナダ政府、コレージュ・ラ・シテからユニリーバ、ジニアまで、世界中の組織やコミュニティが仕事からスキルへの移行を実現できる。アクセンチュア、SAP、Workday 、非営利団体Opportunity@WorkやJobsFirstNYCなどのパートナーシップに支えられている。 

当社の製品Skill Passport™、SkyHiveエンタープライズ 、SkyHive Platform、および基盤となるHuman Capital Operating System™は、組織やコミュニティが需要の高いスキルを持つ人材を雇用、管理、維持できるようにする一方で、個人のスキルアップとリスキルをサポートします。人間の潜在能力を引き出す方法については、skyhive.aiで詳細をご覧ください。 

人間の潜在能力を引き出す方法については、skyhive.aiで詳細をご覧ください。

コーナーストーンオンデマンド株式会社は2024年5月22日にSkyHive 。エキサイティングなニュースはプレスリリースをご覧ください。AIを活用した完全なワークフォース・アジリティ・プラットフォームであるコーナーストーン・ギャラクシーにより、企業はスキルギャップや能力開発の機会を特定し、優秀な人材を維持しエンゲージし、現代の労働力の多様なニーズに応えるマルチモーダルな学習体験を提供することができます。詳細はcsod.comをご覧ください。 

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