人口知能

 

信頼できるAIへのロードマップ📣

NISTのバイアス管理に関する基盤的ステップ

#NIST 特別刊行物 1270（2022）

「人工知能におけるバイアスの特定と管理の標準に向けて」

は、純粋な技術的対処を超えた、包括的な社会技術的アプローチを打ち出しています。

本稿は、#バイアス はデータやアルゴリズムだけの問題ではなく、人間や制度・社会の文脈に深く根ざしていると論じます。

注：この刊行物は2022年に発行されました。EU規制に関しては、その後のアップデートが一部公開されています。

💠AIバイアスの詳細なカテゴリー

NISTは、有害なAIの結果に寄与する3つの異なるバイアスを特定しています。

1️⃣システミック・バイアス：

長年にわたり制度や社会に組み込まれてきた歴史的・制度的・社会的なバイアスです。人種やジェンダーなど特定の社会集団を不利にする組織手続きから生じ、明示的な偏見がなくても発生します。

2️⃣統計的／計算的バイアス：

学習用データセットが現実世界の母集団を代表していない場合に発生します。

3️⃣人間のバイアス：

人間の思考における系統的な誤りです。個人のバイアスと、集団思考（グループシンク）などの集団的バイアスに分けられます。これは、データ収集から課題設定に至るまであらゆる段階に影響します。

💠AI開発における重要課題

文書は、3つの中核領域にわたる主な課題を概説しています。

🔸データセット：

代表性の欠如や、複雑な概念を不正確な「代理変数」で置き換えることが主要な問題です。元の文脈外でデータを再利用すると、意図しないバイアスが入り込む可能性もあります。

🔸テスト、評価、妥当性確認、検証（TEVV）：

バイアスを測定するための「真値」を確立することの難しさをNISTは指摘します。技術指標だけでなく社会的影響を捉えるために、複数指標での報告とステークホルダーの関与を推奨しています。

🔸人間要因：

問題が定式化される「事前設計」段階の最も早い時点で、バイアスが入り込むことがよくあります。

組織は、初期段階のリスクを見極めるため、戦略チームに多様な専門的バックグラウンドを含めることが推奨されます。

🔄 AIライフサイクル全体にわたるバイアス管理

NISTは、バイアスは継続的に管理すべきプロセスであると強調します。

🔺事前設計：

コードを書き始める前であっても、課題設定の仕方がバイアスを生みうる重要な分岐点です。

🔺設計・開発：

前処理などの手法を通じて技術的な緩和が可能です。

🔺展開・モニタリング：

AIツールは当初の目的と異なる文脈で使われることが多いため、運用後も継続的に監視し、新たな害や「モデルドリフト」を特定する必要があります。

この画期的な文書は、NISTの包括的な #AIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF 1.0）への道を切り開きました。

AIガバナンスにおける次の重要ステップもお見逃しなく！

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人工知能（AI）技術には、商取引や医療から交通やサイバーセキュリティ、さらには環境や地球規模の課題に至るまで、社会と人々の暮らしを変革する大きな可能性があります。AI 技術は、包摂的な経済成長を牽引し、世界の状況を改善する科学的進歩を支えることができます。しかし一方で、AI 技術は個人、集団、組織、コミュニティ、社会、環境、そして地球に悪影響を及ぼすリスクも伴います。他の技術と同様に、AI のリスクはさまざまな形で表れ、長期・短期、高確率・低確率、システミック・局所的、高影響・低影響といった特性で捉えることができます。

AI RMF は、AI システムを「所定の目的に対して、予測、推奨、意思決定などの出力を生成し、現実または仮想の環境に影響を与えるよう設計された、エンジニアリングされたまたは機械ベースのシステム」と定義します。AI システムは、さまざまな自律性レベルで動作するよう設計されています（出典：OECD『AI に関する勧告』（2019）、ISO/IEC 22989:2022 を改変）。

従来型のソフトウェアや情報系システムのリスク低減を支援する規格やベストプラクティスは数多く存在しますが、AI システムがもたらすリスクは多くの点で固有です（付録 B 参照）。たとえば AI システムは、時間とともに、時に大きく予期せず変化しうるデータで学習されることがあり、その結果としてシステムの機能性や信頼性が理解しにくい形で影響を受ける可能性があります。さらに、AI システムおよびそれが導入される文脈はしばしば複雑であり、障害が発生した際の検知と対応を困難にします。AI システムは本質的に社会技術的な性質をもち、社会的な力学や人間の行動に影響されます。AI のリスク（および利点）は、システムの利用方法、他の AI システムとの相互作用、運用者は誰か、導入される社会的文脈など、技術的側面と社会的要因の相互作用から生じます。

これらのリスクにより、AI は組織にとっても社会にとっても、導入と活用がきわめて困難な技術となっています。適切な管理がなければ、AI システムは個人やコミュニティにとって不平等または望ましくない結果を増幅・持続・悪化させる可能性があります。適切な管理があれば、AI システムは不平等な結果を緩和し、適切に管理することができます。

NIST🚨信頼できるAIへのロードマップ🚨：

4つの中核機能の深掘りと業界アクション 🧪💊

もっと詳しく、とお約束しました。その続編です‼️

今日は、ハイレベルな概念を超えて、#NIST AIリスクマネジメントフレームワーク（#AIRMF）の不可欠な構造であるGOVERN（統治）、MAP（把握）、MEASURE（測定）、MANAGE（管理）——#ResponsibleAIを実装するための4本柱——を詳しく解説します。

#AIRMFPlaybook は、これらの成果を実現するための実践的提案を提供し、抽象的な原則を具体的な組織プロセスへと変換します。

🏛️ 1. GOVERN：基盤を築く

🎯重要なポイント：

この機能は、組織全体に強固でリスクに敏感な文化を根付かせることに関するものです。たとえば差別の禁止やデータプライバシーといった法的・規制要件を、理解するだけでなく、積極的に管理し、記録することを求めます（GOVERN 1.1）。

⭐️プレイブックの注目点：

AIリスクの許容度を明確に定め、標準化された尺度（例：レッド・アンバー・グリーン）にリスクを割り当てる仕組みを整えることで、最も重要な課題に資源を配分できるようにします（GOVERN 1.3）。

🗺️ 2. MAP：文脈と帰結

🎯重要なポイント：

コードを書く前に、システムの文脈、潜在的な利点、個人・コミュニティ・社会への潜在的な悪影響を理解する必要があります（MAP 1.1）。

特に高リスク環境における「適応外（オフラベル）」の利用可能性も検討します。

⭐️プレイブックの注目点：

この段階では、マネジメントの意思決定に資するため、信頼性特性間のトレードオフを明確化・文書化します。

📏 3. MEASURE：検証と指標

🎯重要なポイント：

特定したリスクを評価・分析・監視するための適切な手法と指標を選定・適用する段階です。

システムが目的に適合し、主張どおり機能していることを実証します。

⭐️プレイブックの注目点：

測定プロトコルは、システム性能の許容範囲を定義し、その範囲を外れた場合の是正ステップをあらかじめ示す必要があります。

さらに、AIシステムのプライバシーリスクを精査・文書化することを求めています（MEASURE 2.10）。

⚙️ 4. MANAGE：優先順位付けと対応

🎯重要なポイント：

最終的なアクション段階です。MAPとMEASUREの分析結果に基づき、AIリスクに優先順位を付け、対応し、実行します。

そのために形式化されたリスク対応計画とリソースが必要です。

⭐️プレイブックの注目点：

組織は、AIシステムが意図した目的を達成しているか、開発または展開を進めるべきかを判断し、負のリスクと便益を正式に秤にかけます（MANAGE 1.1）。

🚨 業界スポットライト：

化学・製薬 🧪💊

化学・製薬のような厳格に規制されたセクターでは、AI RMFは任意ではありません——GCP/GMP準拠の #AIGovernance のモデルです‼️

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