AIリスクマネジメント

 

信頼できるAIへのロードマップ🚨

NIST AIリスクマネジメントフレームワーク

（AI RMF 1.0）

シリーズの導入に続き、今日は#NIST のAI #RiskManagementFramework（AI RMF 1.0）に基づき、#AIsystem を本当に信頼できるものにする中核要素に踏み込みます。

👉「信頼性」は単一の機能ではなく、相互に依存する7つの特性の重要なバランスです。

1️⃣有効性と信頼性：

システムは正確で頑健でなければなりません。正確性とは「結果が真の値にどれだけ近いか」と定義されます。

#Robustness（頑健性）は「[逆境]の下でもシステムがその性能レベルを維持できる能力」です。

#Accuracy（正確性）の測定は、明確に定義され現実的なテストセットと常に組み合わせる必要があります。

2️⃣安全性：

計画・設計の段階できるだけ早期から安全性の観点を取り入れます。

実務的な手法には、厳密なシミュレーション、リアルタイム監視、停止・変更・人間による介入を可能にする仕組みが含まれます。

3️⃣セキュアでレジリエント：

AIシステムは、環境の予期せぬ逆境や変化に耐え、必要に応じて機能を維持するか、安全かつ優雅に劣化できる場合、レジリエントであると言えます。

4️⃣説明責任と透明性：

この特性はすべてにまたがる横断的なものです。

AIシステム内部のプロセスや活動、ならびにその外部環境に焦点を当てます。

5️⃣説明可能性と解釈可能性：

AIがどのように出力に至ったかを理解することは、効果的なリスク管理とユーザーの信頼構築に不可欠です。

6️⃣プライバシー強化：

ユーザーデータの保護は最優先です。

#Privacy と #cybersecurity のリスクマネジメントは、AIシステムの設計・開発・展開・評価・運用の全期間を通じて適用すべきです。

7️⃣公正性と有害なバイアスの管理：

適切な管理がなければ、AIシステムは不公平または望ましくない結果を増幅・固定化・悪化させるおそれがあります。

一方で、適切な管理があれば、こうした結果を緩和・管理することが可能です。

👀👉信頼できるAIには、AI専門職が持つ固有の影響力を踏まえた「#professionalresponsibility に則った」組織的実践が必要です。

あなたの組織では、これらの柱のうちどれが最大の課題だと感じますか❓

コメントで教えてください！👇

次回はAI RMFの4つの #CoreFunctions（GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE）について配信予定。お見逃しなく！

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生成AIは、説得力はあるものの虚偽の情報を生み出すハルシネーション、より複雑な手法の利用に伴って現れる予測しにくい振る舞い、意思決定プロセスの説明に関する根本的な課題など、十分に理解されておらず対策が難しいリスクももたらします。その他のリスクとしては、プロンプトインジェクション攻撃のようなセキュリティ上の脆弱性、サードパーティのサービスを利用する際のデータ漏えいによるプライバシーリスク、著作権付きコンテンツでの学習や既存の著作権を侵害し得る出力の生成に起因する知的財産権の侵害、少数の支配的な生成AIプロバイダーへの過度な依存による集中リスク、そして生成AIへの過度な依存に起因する人間要因のリスクが含まれます。