精度99％では足りない？ こうすれば統計でAIの性能や安全性を証明できる (2/3ページ)
そして、性能と安全性はトレードオフの関係にあると考える、シリコンバレーのトップ経営者たちの間では、AIの開発スピード（性能向上）と安全性（リスク管理）のバランスをめぐり、歴史的な「ペース調整論（開発減速論）」の大論争が巻き起こっています。
正確性とは何かを考える必要があるでしょう。AI開発各社は、AIの知的能力を高めれば、正確性も高まるという仮説の下、AIのディープラーニング競争を行っていますが、これが問題だと考えています。
視点を変えれば、「正確性とは、基準通りに判断すること」ということに他なりません。AIが基準通りに判断して、この基準に安全性が内包されていれば、正確性と安全性が両立するはずです。端的に言えば、交通ルールを正確に遵守するAI運転は安全運転だということです。
「高性能と高安全性の完全両立」がトレードオフではなく必然であることを、統計データとともに提示します。
事例：自動運転PoCにおける性能と安全性評価結果（概要）
本アプローチの有効性を検証するため、悪天候、死角からの飛び出し、複合サイバー攻撃、国際安全基準（WP29）法規境界など、自動運転の認識・判断・制御の限界を突く「10シナリオ×各1,000ケース＝合計10,000ケース」の過酷なカオス環境下でA/Bテストを実施しました。
