生成AIとリスク

 

サードパーティの AI リスクが問題になる前に管理する☢️

AI システムは、事前トレーニング済みのモデル、サードパーティのデータセット、API、オープンソース ライブラリに依存しているため、単独で構築されることはほとんどありません。これらの依存関係のそれぞれが、セキュリティの脆弱性、規制上の責任、ビジネスやコンプライアンスの失敗につながる可能性のあるバイアスの問題などのリスクをもたらします。

AI ベンダーへの盲目的な信頼から脱却し、#ISO42001 (#AIMS) に基づく実用的で強制力のあるサプライ チェーン セキュリティ制御を実装する必要があります。

➡️AI サプライ チェーンの主なリスク

AI サプライ チェーンは、隠れた脆弱性をもたらします。

🔸事前トレーニング済みのモデル – バイアス、著作権で保護されたデータ、または有害なデータでトレーニングされましたか?

🔸サードパーティのデータセット – 合法的に取得され、バイアスがありませんか?

🔸API ベースの AI サービス – 安全で、説明可能で、監査可能ですか?

🔸オープンソースの依存関係 – バックドアや敵対的リスクはありますか?

💡欠陥のあるベンダーの AI システムにより、組織は GDPR の罰金、AI 法の不適合、セキュリティの悪用、または偏った意思決定訴訟にさらされる可能性があります。

➡️AI サプライ チェーンを保護する方法

1. ベンダーのデューデリジェンス – 明確な要件の設定

🔹モデル カードの要求 – ベンダーはデータ ソース、既知の偏り、およびモデルの制限を文書化する必要があります。

🔹AI リスク評価アンケートの使用 – ISO42001 および #ISO23894 のリスク基準に照らしてベンダーを評価します。

🔹契約に規制遵守条項を確実に盛り込む – コンプライアンス違反に対する法的補償を含めます。

💡これが機能する理由: 多くのベンダーはまだ ISO42001 の認証を取得していませんが、構造化されたリスク評価により、潜在的な AI の責任を可視化できます。

2️. 継続的な AI サプライ チェーンの監視 – 追跡と監査

🔹バージョン管理されたモデル レジストリを使用する – モデルの更新、データセットの変更、バージョン履歴を追跡します。

🔹四半期ごとにベンダー モデル監査を実施 – バイアス ドリフト、敵対的脆弱性、パフォーマンスの低下を監視します。

🔹敵対的テストのために AI セキュリティ企業と提携 – 攻撃者よりも先にリスクを特定します。(Gemma Galdon Clavell、PhD、Eticas.ai)

💡これが機能する理由: AI モデルは時間の経過とともに進化するため、調達時に評価するだけでなく、リスクを継続的に再評価する必要があります。

3️.契約上の保護 – 説明責任を定義する

🔹AI パフォーマンス SLA を設定する – 正確性、公平性、稼働時間について測定可能なベンチマークを確立する。

🔹ベンダーのインシデント対応義務を義務付ける – ビジネスに影響を与える障害に対してベンダーが責任を負うようにする。

🔹導入前のモデルリスク評価を義務付ける – ベンダーは統合前にモデルリスクを文書化する必要がある。

💡これが機能する理由: AI の障害は避けられません。明確な契約により、責任転嫁や責任の混乱を防ぐことができます。

➡️ 理想主義から現実主義へ

AI サプライチェーンのリスクはなくなることはありませんが、管理することはできます。最善のアプローチは?

🔸盲目的な信頼よりもリスク認識

🔸1 回限りの評価ではなく継続的な監視

🔸責任を吸収するのではなく、責任を分散するための強力な契約AI サプライチェーンのリスクを管理しなければ、他人のリスクを引き継ぐことになります。そのことを忘れないでください。