AI（人工知能）とその概念は何十年も前から存在するが、それが実際にどのようなもので、どのように機能するのかは依然として多くの人には理解されていない。このAIに対する曖昧な理解は、多くの消費者にとって誤解を引き起こし、問題になる可能性がある。
ダイヤモンド業界は、ダイヤモンド原石採掘、カット、研磨、グレーディングなど、ダイヤモンド産業に関連する多くの分野でAIを使用することで進歩を続けている。しかし、ダイヤモンドグレーディングなど、消費者に関連する幾つかの部分に関して、消費者信頼を損なう可能性のある「神話」が業界内には存在するとGIAは指摘する。多くの神話と同様、人々が真実だと思っていることと、事実の間には多くの場合相違が存在するという。
このような誤解がなぜ起こるのか、GIAの副社長兼COOであるプリティッシュ・パテルは、その多くはAIを取り巻く誇大宣伝と流行によるものだと考えている。AIは多くの場合、映画や本などで現在の能力を超越したものとして表現されており、混乱を招いている可能性がある。また一般的に、未知のものへの恐れもその混乱の原因となる可能性がある。
人間による要素
AIとダイヤモンドグレーディングに関しての最も多い一つの「神話」は、AIが熟練した専門家に取って代わる可能性があり、最終的にはそうなるだろうというものだ、とパテルは説明する。実際には、AIは4C評価を自動化することでダイヤモンドのグレーディングをサポートすることが可能だが、依然としてダイヤモンドの処理（トリートメント）やその他複雑な要素を検出するために経験と技術を持つ人間の専門家が必要とされる。
「テクノロジーと人間は共に重要な役割を果たします」とパテルは述べる。「（ダイヤモンドグレーディングの）特定の部分では、依然として人間による要素が必要とされます。テクノロジーは（その部分において）まだ100%信頼できる段階には至っていません。」
ダイヤモンドの処理（トリートメント）の検出はダイヤモンド鑑定プロセスの中核であり、消費者保護の鍵だ。現在では、今まで以上に精巧な処理がダイヤモンドに施されているとパテルは述べている。この処理技術の進化速度に対応するために自動化することは非常に困難だ。「我々が対応しているのは人間だけが検出できる要素であり、それはAIを超えた鑑定の中核を成しています。」と彼は付け加える。
カラーダイヤモンドの鑑定は（無色のダイヤモンドより）複雑で微妙な色のニュアンスがあるため、AIによるグレーディングには課題があるという。また、ラボグロウンダイヤモンドと天然ダイヤモンドの区別に関しても特殊な分析機器が必要だ。「AIは、ダイヤモンドの成長環境（ラボか天然か）や、トリートメント処理の有無を検出するための、専門機器による複雑な分析と、訓練を受けた専門家による視覚的観察と分析を処理できるレベルには達していません。」とパテルは説明する。
それに加えて最も重要なことは、一般的にAIに関して言われる「テクノロジーが人間の仕事を奪う」ことは起こらず、それだけではなくむしろ歴史的にテクノロジーが人間の仕事を新たに創造しているという証拠があることだとパテルは言う。GIAでは、AIが再現性とスピードを必要とする業務を担うことを期待しているとパテルは言う。これにより専門家であるグレーダーは、より新しく、より複雑な課題に取り組むことが可能になる。
人間 VS 機械
人間によるグレーディングとAIによるグレーディングのどちらが優れているのか。この議論は論争の中心となる非常に大きなテーマの１つだ。人間は機械よりも間違いが少ないと主張する人もいれば、その正反対のことが真実だと主張する人もいる。パテルは、事実はその２つの主張の中間のどこかにあると述べる。
「ほとんどのダイヤモンドの4Cグレーディング（カット、カラー、クラリティ、カラット）に関して、AIは人間のグレーダーと同じ能力を持っており、また一貫性に関してはおそらく人間より高いです。しかし、高いクラリティ、トリートメントの検出、難易度の高いダイヤモンドなどの複雑性を要求されるグレーディング作業に関しては、訓練を受けた経験豊富な専門家が依然として必要です。」とパテルは説明する。現時点ではAIは4Cグレーディングに関しては人間の専門家に極めて近い能力を持つが、より複雑なタスクに求められる観察と分析を処理することは難しく、そのレベルに達するためには時間がかかる可能性があると彼は述べている。
また、別のAIに関する恐怖の一部は、テクノロジーが意図的に操作されたり破損したりする可能性があるというものだ。これに関してパテルは、人間とテクノロジーの連携の必要性を強調する。「グレーディングシステムには、人間でもAIでも、その基準が一貫して正確に適用されるように、抑制と均衡、厳格な品質管理が必要です。」と彼は言う。
一貫性
AIによって自動化されたグレーディングは、ラボ（鑑定機関）間でのグレーディングの差異というよく言われる問題を解決する手段になるという考え方は、パテルがよく聞いた別の「神話」だという。AIによるグレーディングはそれぞれのラボの内部で一貫性と再現性を向上させることが可能だが、異なるラボの間で同じ結果をもたらす可能性は低くなると彼は言う。この矛盾が生じる理由は、ラボが異なればAIをトレーニングするために使用される基準が異なるためだと彼は説明する。
「我々のテクノロジーは非常に鋭敏です。ここでの重要な部分は、一定期間にわたって学習できるようにするための基準と、数百万のデータポイントを提供する必要があることです。したがって、テクノロジーは、人間にとって難しい非常に高いレベルの学習の進歩を短時間で実現することができます。AIを訓練するには多くのデータが必要です。GIAには、何百万ものダイヤモンドからのユニークで比類ない情報データセットがあります。技術が発展するにつれて、AIを訓練する時間は短縮されますが、高品質で一貫性があり、独立した信頼できるデータの必要性は残ります。」とパテルは説明する。
彼は、AIのトレーニングには長い時間がかかるが、一度結果が得られると、定期的に一貫した結果が得られるようになると指摘する。「グレーディングに一貫性を持たせることは非常に重要です。知られているように、人間の判断には主観性があるからです。これらの技術の開発におけるGIAの役割は、ラボを通過した何百万ものダイヤモンドに基づく何十年にもわたる知識を活用し、その知識をAIに伝えて、AI がより一貫した方法で私たちと連携できるようにすることです。」
プロセスの信頼
最終的なラボの主な目標は、消費者信頼であり、それがなければビジネスはあり得ない。しかし、消費者は特定のラボのダイヤモンドグレーディング方法についての信頼を求めている。一方で、効率を犠牲にすることはできない。パテルは、AIをグレーディングに活用することで、消費者信頼と効率の両方を実現できると考えている。「グレーディングにおける重要な問題は、常に消費者信頼です。GIAでは、技術と効率を確実に提供すると同時に、消費者信頼を守るために長年にわたって取り組んできました。」と述べる。
パテルは、このテクノロジー自体が消費者信頼を得るためにそれ自体を物語ることを望んでいるが、GIAは消費者や業界と協力してAIグレーディングがどのように機能するかを示し、それが遵守する基準とシステムが常に同じであるというメッセージを伝える準備ができているという。
「消費者信頼を得るには長い時間がかかり、それを維持するには日々努力する必要があります。」と彼は言う。「我々はAIを活用し、GIAのダイヤモンドグレーディングを強化、改善、拡張するために慎重に取り組んでいます。我々が学べば学ぶほど（実際非常に多くのことを急速に学んでいますが）、AIを使用してGIAの基準を適用し、消費者保護の使命を拡張する方法をより多く知ることができます。」
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