AI 規制 EU

 

すべての AI が AI というわけではありません。EU が定義しました。💡

EU AI 法が施行された今、1 つの疑問が波紋を呼んでいます。実際に AI システムとみなされるものは何でしょうか?

新しい委員会ガイドライン (2025 年 2 月) は、これを完全に明確にしています。

AI 法 (規則 2024/1689) によると、AI システムとは:

👉 さまざまなレベルの自律性で動作し、展開後に適応性を発揮し、データから推論して予測、推奨、または物理環境または仮想環境に影響を与える決定などの出力を生成する、マシンベースのシステムです。

詳細: AI システムの 7 つの主要要素

1️⃣ マシンベース – AI システムは、計算ハードウェアとソフトウェアで実行されます。

2️⃣ 自律性 – AI は、人間の制御からある程度独立して機能できます。

3️⃣ 適応性 – AI は、展開後に学習して動作を変更する場合があります。

4️⃣ 推論 – AI は入力から推論して意味のある出力を生成します。

5️⃣ 出力生成 – AI は予測、推奨、コンテンツ、または決定を生成します。

6️⃣ 環境への影響 – AI は物理環境または仮想環境のいずれかに影響を与える必要があります。

7️⃣ AI 技術 – 機械学習、ロジックベースの推論、またはその両方の組み合わせ。

AI と見なされないものは?

すべての自動化システムが AI 法の対象となるわけではありません。これらは AI として適格ではありません:

❌ 基本的なデータ処理 – 単純なルールベースのソフトウェア、スプレッドシート、または記述的分析。

❌ 数学的最適化モデル – システムが確立された公式を単純に適用する場合。❌ 静的予測モデル – 推論、適応性、学習能力がない場合。

❌ 古典的なヒューリスティック システム – 事前に定義されたルールに基づく意思決定 (例: ミニマックス アルゴリズムを使用するチェス エンジン)。

これで明確になったと思いますが、もちろんエッジ ケースは常に存在します。LinkedIn や法廷ですぐに議論されるのを楽しみにしています。

AI システム影響評価📐

AI ガバナンスの最も重要でありながら、見落とされがちな要素の 1 つが、AI システム影響評価 (または単に影響評価) です。#ISO42001 に取り組んでいる場合、組織は AI システムが個人、グループ、社会にどのような影響を与えるかを評価する必要があることに気付いたことがあるでしょう。

AI 影響評価はわかりにくく、対処するのが大変に感じるかもしれませんが、#ISO42005 のガイダンスにより、このプロセスははるかに明確で実行可能になります。

➡️ 重要な理由

AI システムは孤立して動作するのではなく、人々、企業、さらには社会規範に影響を与えます。しっかりとした影響評価は、次のような重要な質問に答えるのに役立ちます。

🔸このシステムは公平ですか? 意図せずに差別する可能性がありますか?

🔸個人や環境にどのような害を及ぼす可能性がありますか?

🔸誤用や乱用のリスクは何ですか?

ISO42005 は、プロセスが徹底的かつ透明で、より広範なリスク管理に結びついていることを保証しながら、これらの質問を総合的に評価するためのツールを提供します。

➡️ ISO42005 からの主なポイント

🔹構造と文書化 - この規格は、システムの目的、潜在的な誤用、および利害関係者への予測可能な影響を文書化するためのガイドです。プロセスを簡素化するためのテンプレート (付録 E) も含まれています。

これにより、重要なリスクを見逃すことなく、重要な詳細を確実に把握できます。

🔹リスク管理との統合 - 影響評価はサイロ化されるべきではありません。ISO42005 は #ISO23894 (AI リスク管理) に直接リンクしており、特定されたリスクがより広範な組織管理に反映されるようにします。この整合性により、評価は実行可能で関連性が保たれます。

🔹プロアクティブなしきい値 - このガイダンスでは、機密性の高い使用や制限された使用に対するしきい値の設定を強調しています。たとえば、融資の決定や診断を自動化するには、厳格な精査が必要になる場合があります。先を見越して考えることで、展開前にリスクを軽減できます。

🔹環境への配慮 - 大規模モデルのエネルギー需要など、AI システムの環境コストは無視されません。ISO42005 では、システムのライフサイクル全体を通じて直接的および間接的な環境影響の両方を評価するように求められます。

➡️ 開始方法

これは単なる意見ですが、1 つのシステムまたはユースケースから始めてください。 ISO42005 のテンプレートとガイダンスを使用して潜在的な影響をマッピングし、結果がリスク管理プロセスと一致していることを確認します。時間の経過とともに、このプラクティスは AI ガバナンス フレームワークのより流動的で重要な部分になるはずです。

AI リスク管理と説明責任の強力なエコシステムの重要性は近年ますます高まっていますが、監査、影響評価、レッドチーム、評価、保証などの重要な概念はしばしば互換的に使用され、基礎となる説明責任の実践を推進する特定の目標をより深く理解しなければ、その意味が失われるリスクがあります。これらの目標を政策提案や実務者の行動と照らし合わせて明確に表現することは、説明責任の実践を望ましい目的に最も合うように調整するのに役立ちます。 AI の評価と検証の目標は、一般的に次のカテゴリに分類されます:

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情報提供: システムの特性とリスクの理解を促進する実践

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評価: システム、セーフガード、または実践の妥当性を評価する実践

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伝達: システムとその影響を関係者にわかりやすくする実践

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変更: アクターの行動の変化を奨励する実践

調査の範囲、または評価または検証によって提起される質問の幅広さや特異性を理解することは、その活動が