「AIガバナンスの12のコア原則」

『美とファッションのエキスパートが語る「AIガバナンスの12のコア原則」』

倫理とイノベーションのバランス：責任あるAIの指針の紹介

経験豊かなAI開発者のサラは、道徳的な岐路に立たされました。1つのアルゴリズムは効率を最大化するが、プライバシーを犠牲にする可能性があります。もう1つは個人データを保護しますが、速度に欠けます。

あなたがサラであるなら、どのアルゴリズムを選びますか？

こうした決定は日々行われています。しかし、最も正確な決定をするためには考え方の枠組みを考慮することがめったにありません。

• ビデオアクション認識を最適化するにはどのようにすればよいのでしょうか？深層学習アプローチにおける空間的および時間的注意モジュールの力を明らかにします
• Reka AIは、視覚センサと聴覚センサを備えたマルチモーダル言語アシスタントであるYasa-1を紹介しますYasa-1は、コードの実行を通じてアクションを起こすことができます
• 「教師なし学習を用いた秋の検出モデルの作成」

AIガバナンスの枠組みの必要性

真実は、このような決定をするには技術的な専門知識以上が必要です。効率と倫理的な考慮のバランスを取る枠組みが必要です。それがAIガバナンスの役割であり、パフォーマンスと倫理の競合する優先事項を調和させるためのガイドラインを提供します。

AIガバナンスの基本原則は単なる理論的な構築物ではなく、サラのような専門家が正確な決定をするのに役立つ実践的なガイドです。

次のセクションでは、AIの景色を特徴付ける複雑なジレンマを解決する上で重要な役割を果たすAIガバナンスの12つの基本原則を探求します。

1. 説明責任

AIの実施者は、役割、文脈に基づいて、AIのシステムの適切な機能とAIの倫理と原則の尊重に対して責任を負うべきです。

説明責任は、バイアス、エラー、予期しない結果を特定し軽減するためのメカニズムが存在し、法的および倫理的な責任が明確に定義されて守られていることを意味します。

説明責任は次の質問に答えることを目指しています：AIシステムが行う良い（または悪い）決定に誰が責任を持つべきか？

2. 監査可能性

AIシステムは、関心を持つ第三者がアルゴリズムの行動を調査、理解、およびレビューできるようにする情報の公開を通じて監視、チェック、または批判が可能であるべきです。

監査可能性は、AIシステムが独立した第三者によってその意思決定、データ、および操作が検査、評価、および検証可能な方法で設計および運用されることを意味します。

監査可能性は次の質問に答えることを目指しています：AIシステムが意図どおりに動作し、法的および倫理的なガイドラインに準拠していることをどのように保証できるか？

3. 説明可能性

AIシステムは、AIシステムの決定、全体的な動作、結果、および影響につながる要因を評価できる能力を持つように設計する必要があります。

説明可能性は、AIシステムの内部メカニズムと入力データと意思決定の関係が理解可能であるべきであることを意味します。

説明可能性は次の質問に答えることを目指しています：AIシステムの意思決定に影響を与える要因は何であり、意思決定プロセスでどのように活用されているのか？

4. 公平性

AIシステムは、すべての個人とグループを公平に扱い、特定の集団に差別しないように設計されるべきです。

公平さとは、バイアス、偏見、あるいはステレオタイプによって一部のグループを他のグループよりも優遇しないように、AIシステムを公平かつ公正に設計して運用することを意味します。

公平さは次の問いに答えるためのものです：AIシステムはすべての個人とグループに対してどのように公平かつ公正に設計されていますか？

5. 強固性

AIシステムは改ざんや操作に対して強く、予期せぬ状況下でも信頼性と効果を保ち続けるべきです。

強固性とは、AIシステムが改ざんや操作に耐えるように構築され、予期しない困難な状況でも信頼性と効果を維持することを意味します。

強固性は次の問いに答えるためのものです：AIシステムはさまざまな種類の運用上の変化や環境の変化に対してどれほど強く適応できるのでしょうか？

6. セキュリティ

AIシステムと関連するインフラストラクチャは攻撃に対して安全であり、データとシステムの機密性、完全性、可用性の維持ができるべきです。

セキュリティとは、AIシステムとそれをサポートするインフラストラクチャがさまざまな形態の攻撃に対して強固になっていることを意味します。これにより、データとシステムの機密性、完全性、可用性が確保されます。

セキュリティは次の問いに答えるためのものです：システムとインフラストラクチャをどれほど攻撃から守り、機密性、完全性、可用性を維持できるのでしょうか？

7. 安全性

AIシステムは安全に設計され、人間に（身体的な）害を与えないようにする必要があります。

安全性とは、AIシステムが人間の幸福を非常に重視し、個人にリスクや身体的な害を引き起こさないように設計されることを意味します。

安全性は次の問いに答えるためのものです：AIシステムはどれほど安全でリスクの少ないものなのでしょうか？

8. 透明性

AIシステムとその運用者は、AIアプリケーションのプロセス、意思決定、影響について、関係者と利害関係者が理解できるように明確でアクセス可能な情報を提供するべきです。

透明性とは、AIシステムの設計、運用、意思決定プロセスについての情報がオープンで明確になっていることを意味します。

透明性は次の問いに答えるためのものです：AIシステムの関係者に対して明確でアクセス可能な情報が提供されていますか？

9. 再現性

AIの結果は再現可能であり、同じ入力と条件のもとで他の人が同じ結果を再現できるようにするべきです。

再現性とは、同じデータと条件でAIの意思決定や出力を一貫して再現できることを意味します。

再現性は次の問いに答えるためのものです：AIシステムの意思決定は同じ条件下で再現できるのでしょうか？

10. 人間の能動性と監視

AIシステムは、人間の自律性と意思決定をサポートするべきです。人間はAIシステムに介入し、監督し、コントロールする能力を持つべきです。

人間の能動性と監視とは、AIは人間の自律性と意思決定能力を損なってはならず、人間が制御を維持するべきということを意味します。

人間の能動性と監視は次の疑問に取り組んでいます: 人間はAIシステムの意思決定に対してどの程度制御力を持ち、介入できるのか？

11. プライバシーとデータガバナンス

AIシステムは、個人のプライバシー、データ保護、セキュリティの規範を尊重し、個人のデータを最高の誠実さで取り扱うことを保証するべきです。

プライバシーとデータガバナンスとは、個人データが保護され、システムが個人のプライバシーを尊重して設計・運用されていることを意味します。

プライバシーとデータガバナンスは次の疑問に取り組んでいます: AIシステムは個人のプライバシーとデータの保護をどのように保証するのか？

12. 包括的成長、持続可能な開発、および福祉

AIシステムは、生態系のバランスを保護しつつ、すべての個人、社会、世代に利益をもたらし、普遍的な繁栄、公正、環境の健康を促進するよう設計されるべきです。

包括的成長、持続可能な開発、および福祉とは、AIシステムがすべての個人とコミュニティの利益、公正さ、持続可能性、全体的な福祉を促進するように設計・展開されるべきであることを意味します。

包括的成長、持続可能な開発、および福祉は次の疑問に取り組んでいます: AIシステムは、個人とコミュニティの公正な経済成長、環境の持続可能性、および福祉にどのように寄与するのか？

AIガバナンス原則の活用

サラを覚えていますか？効率性かプライバシーを優先する2つのアルゴリズムから選択しなければならない経験豊富なAI開発者です。

もしサラがAIガバナンスの核心原則に精通していたら、ユーザーのプライバシーを保護するアルゴリズムを選んでいたでしょう。それはプライバシーとデータガバナンスの原則に従ったものです。

もちろん、これは核心のAIガバナンス原則が互いに衝突しない明確な例です。現実では、原則はしばしば交差し、衝突します。

AIガバナンス原則の間の衝突は欠陥ではなく特徴であり、私たちにAIの役割を継続的に検討し、議論し、洗練させるように迫ります。それは、原則が実践と出会うこのダイナミックな空間で、AIガバナンスの真の価値が明らかにされます。

結論：原則の重要性

AIの持続的な開発において、これらの12の核心AIガバナンス原則は方向性と明確さを提供する基盤的要素として機能します。これらの原則は、全ての人々の利益のためにAIを開発し利用し、イノベーションを促進し、人間の福祉を向上させることと倫理的な要求をバランスさせるのを助けます。

今後の記事では、各コア原則に深く入り込んで、現実の事例を活用し、さまざまな組織がコアAIガバナンス原則に従っているかどうかを評価します（または違反しているかどうか）。

この基礎的な記事が有益だったことを願っています。

幸福を祈って！

謝辞と参考文献

• Singapore Model AI Governance Framework 2.0；AI Verify Foundation
• OECD AI Principles
• European Commission, “Ethics Guidelines for Trustworthy AI,” Digital Strategy
• IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems
• UNESCO Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence

*他の原則（包括性、正確性、進歩性、人間中心性と福祉など）は、さまざまな情報源で一般的に確立されていないため、含まれていません。

「AIガバナンスジャーナル」への紹介を通じて私との旅に同行してくれた皆さんに感謝します。AIガバナンスの領域に深く入り込むにつれ、皆さんにも会話に参加し、既成概念に挑戦し、責任あるAIを推進していただきたいと思います。総合的な理解のために、私をフォローして、さらに洞察に富んだAIガバナンスの記事をご覧ください。好奇心を持ち続け、常に情報を得てください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!