ダイバーシティとインクルージョンとは

ダイバーシティ（多様性）は、性別、年齢、国籍、障害の有無、専門分野などが異なる人がいる状態です。インクルージョン（包摂性）は、その一人ひとりが排除されずに受け入れられ、参加して力を発揮できる状態です。人がそろっていても、一部の人の声が届かなければ、インクルージョンは実現しません。

AI事業者ガイドラインは、「人間中心のAI社会原則」を引き継ぎ、基本理念の1つに「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会（Diversity and Inclusion）」を掲げています。シラバスでは、インクルージョンが項目17、ダイバーシティが項目18のキーワードです。

AIの恩恵を誰にでも届ける

AIの恩恵が一部の人にしか届かないと、格差が広がります。AI事業者ガイドラインは共通の指針で「多様性・包摂性の確保」を挙げ、いわゆる情報弱者や技術弱者を生じさせないよう、ユニバーサルデザインやアクセシビリティの確保などを示しています。一方で、AIには、障害のある人の社会参加や多文化共生を助ける力もあります。

開発と評価の体制に多様な視点を

AIの偏りは、データだけでなく、作る人の視点の偏りからも生じます。2018年のGender Shadesの研究は、顔画像から性別を判定する市販の3つのAIで、肌の色が濃い女性の誤り率が最大34.7%だったのに対し、肌の色が薄い男性では最大0.8%だったことを示しました。似た背景の人だけで開発や評価をすると、こうした問題に気づきにくくなります。

米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワークは、AIのリスクに関する意思決定に、属性、専門分野、経験などが多様なチームの知見を反映させることを挙げています。AIガバナンスでは、開発チームや倫理アセスメントの担当に、背景の異なる人や開発に直接関わらない人を加えることが、見落としを減らす手立てになります。