新たな研究で、嘘の識別を容易にすることを目的としたAIツールが開発されました。従来のポリグラフのように生理反応を測定するのではなく、Googleの大規模言語モデルBERTを基に訓練されたこのツールは、67％の成功率で嘘を識別でき、人間の平均50％を上回ります。しかし、わずか3分の1の参加者だけが、このツールを実践的な検出に使用することに意欲を示しました。実験の結果、このツールを使用する人は、嘘だと非難する声明の割合が58％に達し、ツールを使用しない人の19％を大幅に上回ることが示されました。

世界プライバシーフォーラムの報告書によると、AIガバナンスツールの3分の1以上が「欠陥修正」の問題を抱えており、公平性と説明可能性の評価に影響を与えていることが判明しました。マイクロソフト、IBM、Googleなどによって開発された一部のツールや技術にも問題が見つかり、懸念が高まっています。品質保証と評価基準の欠如が主な問題であり、一部のツールは異なるコンテキストや「ラベル外使用」において問題を引き起こす可能性があります。専門家は、国際機関や標準化機関の協力を通じて、2024年にはAIガバナンスツールの抜本的な改善が見込まれると述べています。