AI リスク

 

AIリスク軽減策に関する新たな知見！

MIT AI Risk FutureTechによる「AIリスク軽減策のマッピング：証拠調査と軽減策分類案」

💠概要💠

#MIT チームは、13の文書を分析し、831件ものAIリスク軽減策を抽出しました。

彼らの作業は、実用的な分類案を作成し、これらの軽減策を4つの重要なカテゴリーに分類することに成功しました。

🔸ガバナンスと監督のための統制：

🔸技術およびセキュリティに関する統制：

🔸運用プロセスに関する統制：

🔸透明性と説明責任に関する統制：

👀‼️興味深いことに、#運用プロセスに関する統制が最も頻繁に言及されたカテゴリー（全軽減策の36%）として浮上し、様々なフレームワークにおけるその広範な重要性を浮き彫りにしました。

👀‼️この中で、最も多かったサブカテゴリーは「#テストと#監査」でした。

👀‼️本レポートでは、#AIリスクマネジメント自体の進化についても触れており、定義が多様な新興概念であるため、連携に課題が生じる可能性があると指摘しています。

💠化学・製薬業界への応用💠

本文書は、創薬、プロセス最適化、品質管理、個別化医療などの分野でAIの活用が進む#化学・製薬業界におけるAI関連リスクへの対応に適応できる堅牢なフレームワークを提供しています。

🔷ガバナンスと監督管理：

🎯応用：

研究開発、製造、臨床試験におけるAIの利用に関する明確な社内ポリシーを確立する。

医薬品の処方や患者診断など、重要なAIアプリケーションについては、多者間レビュープロセスを導入する。

🔷技術およびセキュリティ管理：

🎯適用：

機密性の高い研究データ、患者情報、または独自の化学式を扱うAIシステムには、厳格なサイバーセキュリティ対策を実施します。

AIモデルを共同開発する際には、フェデレーテッドラーニングなどの技術を用いてデータプライバシーを保護します。

AIが化学プロセスにおいて危険な化合物を生成したり、安全でない推奨を行ったりすることを防ぐために、モデル安全性エンジニアリングを採用します。

🔷運用プロセス管理：

🎯適用：

特に薬剤効能予測、毒物学、化学プロセス制御といった重要なアプリケーションにおいては、AIモデルの広範な「テストと監査」を優先します。

これらの業界におけるAIの精度向上に不可欠なデータの品質と整合性を確保するために、堅牢なデータガバナンスフレームワークを実装します。

製品の品質、安全性、または規制遵守に影響を与える可能性のあるAIの障害に対する、明確なインシデント対応および復旧プロトコルを策定します。

🔷透明性と説明責任のコントロール：

🎯適用：

すべてのAIシステムについて、アーキテクチャ、学習データ、使用目的、制限事項、パフォーマンス指標を詳細に記載した包括的なドキュメントを維持します。

👀‼️これは、規制遵守と外部監査において特に重要です。

AIを活用した製品やプロセスの制限事項と潜在的なリスクについて、関連するステークホルダーに明確なリスク開示を行うためのメカニズムを導入します。