2023 年に AI リスクを軽減するためのマーケティング担当者向けガイド

公開: 2023-08-15

ここ数か月で、ChatGPT はデジタル世界に旋風を巻き起こし、2022 年 12 月に一般公開されてからわずか 1 か月で約 5,700 万人のアクティブユーザーを獲得しました (CBS)。人工知能テクノロジーは定着していると言っても過言ではありません。データ分析や顧客サービスから翻訳や不正行為の検出に至るまで、業界や部門を超えたビジネスリーダーは、AI ツールを導入して、プロセスの効率性、意思決定、人材管理、マーケティングの改善で宣伝されている有望な結果を得るという見通しに興味を抱いています。早期採用者。

生成 AI には多くの利点がありますが、この「白人オバマ」の顔写真を作成した不十分なトレーニングを受けた AI の例など、テクノロジーに組み込まれたバイアスと精度に対する懸念は十分に証明されています。このため、あらゆるレベルの経営幹部はテクノロジーの使用方法に精通し、テクノロジーが各企業の快適さと要件に合った方法で機能するようにガードレールを設定する必要があります。これにより、AI テクノロジーについてまだ意見が分かれているこの時期に、企業は社会からの企業の信頼を守りながら、ビジネス目標を推進するために生成 AI を利用できるようになります。

マーケティングにおける AI の複雑さを乗り越える

生成 AI の用途は数多くありますが、マーケティングはおそらく、最も大きなリスクにさらされながらも最も大きく浸透している分野の 1 つです。

利点としては、キャンペーンの効果を最適化するために特定のユーザーをターゲットにすることに大きく依存しているマーケティング担当者にとって、生成 AI は非常に役立つ可能性があります。生成 AI モデルは、パーソナライズされたコンテンツを生成し、人口統計、興味、行動に基づいて個人をターゲットにすることができます。ただし、マーケティング担当者が注意する必要があるのは、偏ったモデルが差別的なターゲティングを永続させたり、固定観念を強化したりする可能性があり、その結果、特定のグループが排除されたり、不公平な扱いを受けたりする可能性があることです。ターゲティングの公平性と正確性を確保することは、効果的かつ倫理的なマーケティング慣行を保護するために非常に重要です。

生成 AI がマーケティングに役立つもう 1 つの分野は、顧客体験とエンゲージメントの分野です。 Generative AI は、パーソナライズされたコンテンツ、チャットボット、仮想アシスタントを作成して顧客エクスペリエンスを向上させ、これをこれまでよりも効果的かつ迅速に実現しています。ただし、これらの AI システムが人種的にステレオタイプな仮想エージェントや、偏った不正確な応答を生成すると、ユーザーの満足度やエンゲージメントに悪影響を与える可能性があります。顧客は誤解されたり、不当に伝えられたり、差別されていると感じ、その結果、取引量が減少し、ブランドロイヤルティが低下する可能性があります。したがって、AI が生成する正確で公平なインタラクションを提供することは、ポジティブな顧客エクスペリエンスを促進するために非常に重要です。

また、生成 AI は既存の広告法や消費者保護法の対象となる可能性があるため、規制遵守と法的考慮事項という新たな問題も生じています。 AI テクノロジーをめぐる法的環境はまだ形成されつつあります。偏見や不正確さを示すツールは、重大な風評被害だけでなく、法的および金銭的罰金の対象となる可能性を生み出します。

マーケティング幹部は、ポジティブなブランドイメージを作成および維持し、顧客の信頼を獲得するためにたゆまぬ努力をしていますが、これは簡単なことではなく、かなりの時間と投資を必要とします。したがって、生成 AI の領域に足を踏み入れる場合、このテクノロジーの利点と落とし穴の両方を理解し、責任を持って使用する方法を学ぶことが重要です。生成 AI に関連する利点とリスクを十分に認識することで、情報に基づいた意思決定を行い、ブランドの完全性を守ることができるようになります。

解決策は何ですか?

では、マーケティング担当者やその他のビジネスユーザーが生成 AI の利点を享受し、リスクを軽減できるようになるためには、何が考えられるのでしょうか? あらゆるレベルの生成 AI に携わるデータサイエンティストは、ツールに組み込まれた分類器とフィルターがトレーニングされるデータの種類を改善するために懸命に取り組んでいます。この取り組みと次の方法は、生成 AI テクノロジーの影響を強化し、リスクを軽減するための有望なソリューションを提供します。

データセットのキュレーションと多様性: より多様で代表的なトレーニングデータセットをキュレーションすると、バイアスを軽減できます。より幅広い視点を取り入れ、バランスのとれたデータを確保する取り組みが進行中です。研究者は、トレーニングデータのバイアスを特定して軽減する技術を開発しています。
アルゴリズムの改善: 研究者は、バイアスを軽減し、精度を高めるために、微調整、転移学習、敵対的トレーニングアルゴリズムを研究しています。継続的なアルゴリズムの進歩とモデルアーキテクチャは、より正確で公平な生成 AI システムに貢献できます。
生成後の検証とファクトチェック: 生成された AI 出力の精度を評価するための技術が開発されています。外部の知識ソースを統合し、自然言語処理を活用し、各分野の専門家と協力することで、生成されたコンテンツの事実の正確性を検証し、不正確さを特定して修正することができます。
解釈可能性と説明可能性: 生成 AI モデルをより解釈可能かつ説明可能にすることは、バイアスと不正確さを特定して対処するのに役立ちます。これらのモデルの内部動作を理解することは、利害関係者がバイアス関連の問題を検出して解決するのに役立ちます。
倫理的なガイドラインと規制: 倫理的なガイドラインと規制の必要性を認識し、政府、組織、業界団体は、責任ある AI の実践を促進するためのフレームワークとポリシーの策定に取り組んでいます。これらの措置は、倫理的慣行の採用を奨励し、開発者に偏見や不正確さに対する責任を課します。

生成 AI が進化し続けるにつれて、ビジネスユーザー (特にマーケティング担当者) はテクノロジーの機能を理解し、潜在的なツールが許容可能な範囲のデータセットでトレーニングされたかどうかを熱心に判断する必要があります。倫理、多様性、言語学の各分野の専門家との継続的な監視と協力は、導入または広範な使用段階の早い段階で解決する必要がある潜在的な問題に対する認識を高めるのに役立ちます。

結論

いつか、生成 AI 技術が検索エンジンや携帯電話と同じように日常生活に普及する時代が来るでしょう。このテクノロジーは非常に有望であり、私たちはその可能性をまだ完全には把握していませんが、まだ初期段階にあり、不完全性や成長の痛みを改善する必要があります。

多様なデータセットを厳選し、アルゴリズムを改良し、出力を検証し、解釈可能性を促進し、責任ある実践を実装することで、生成 AI におけるバイアスと不正確さの可能性を最小限に抑えることができます。ただし、この課題は複雑かつ継続的であり、複数の分野にわたる研究者、開発者、政策立案者、関係者の継続的な努力が必要であることを認識することが不可欠です。公正、正確、包括的な生成 AI システムの責任ある開発と展開を保証するには、透明性と責任ある実践が不可欠です。