From:山極綾子
「異文化適応のリーダーシップ」
という記事がハーバードビジネスレビューに載っていました。
https://dhbr.diamond.jp/articles/-/9544
この記事内ではとある論文を動画で紹介しているのですが、
国ごとに異なる権威の捉え方および意思決定手法に着目することで、
誤解を避けて円滑にリーダーシップを取ることができる、とのことでした。
平等主義であるかヒエラルキーを重視するか。
合議で決めるかトップダウンで決めるか。
そのそれぞれに相関はなく、各国様々なポジションを持っているそうです。
それらをきちんと把握しておくことがリーダーシップに重要である、そんな結論が出ていました。
ちなみに、日本はトップダウンかつ合議型の、しかも極端なところに位置していました。
…なぜ私がこの会議にいなければいけないのだろうかと
疑問に思ったことも多々あったのですが、少し謎が解けた気分です。
それはさておき、意思決定にはさまざまなプロセスがあれど、人間がかかっている以上、
その意思決定の根拠は（基本的には）明らかになっているはずです。
将来のリスクを考慮したのか。
それとも時勢を読んでのチャレンジなのか。
何を重要視するかの違いはあるはずですが、
理由は説明可能であることがほとんどであるように思います。
一方、AIたちは必ずしも理由を説明できるわけではありません。
とある文章を翻訳してもらったとき。
AIに「どうしてこの文章に訳したの？」と尋ねても、
答えは「そう学習されたから」となってしまいます。
翻訳であればまだ、正しい結果が得られればいいという観点もあるため
それほど問題にはならないかもしれませんが、
経営の意思決定に使うものであればそうもいっていられません。
「売れる商品はこちらです」「オススメの商品はこちらです」
理由もなく言われても、周りを納得させることはできませんし、
そもそも信じてももらえないような気がします。
そんなAIの問題を解決するために、昨今は「説明可能AI」というものが注目されています。
深層学習などの複雑なモデルに対し、モデルそのものは分からなくても、
どの要因でこの結果が出ているのかだけでもわかるようにしたい！
そんな取り組みや
そもそも解釈ができるシンプルなモデルで考えよう！
そんな取り組みもあります。
アプローチの形は様々ありますが、分からないものを分かるように。
そしてAIが多くの人に受け入れられるように。
研究者の方々の本当の気持ちはわかりませんが、そんなモチベーションであったらいいなあ、
と思う今日この頃です。
山極綾子
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