公的機関によるAI調達のための標準契約条項の提案

AI調達のための標準契約条項の提案：公的機関による最新の提案

ショーン・マッチ、共同CEO/CFO、AI＆パートナーズ、[email protected]、+31(6)572 85579、ショーンはエンターテイメント業界（映画やアートなど）で広範なバックグラウンドを持ち、デザインに特化しています。これに加えて、ショーンは5年間のテック会計士としての経験を含む、専門サービスセクターで10年以上の経験を持っています。ショーンは監査について知識を持っており、ニューヨーク証券取引所でのIPOに対しても支援をしました。コンプライアンスの専門家であるだけでなく、最大手のグローバルテックMNEとも過去5年間にわたり協力してきた、監査および保証業務の実装における深い専門知識を持っています。

マイケル・チャールズ・ボレリ、共同CEO/COO、AI＆パートナーズ、[email protected]、+44(0)7535 994 132、マイケル・チャールズ・ボレリは、10年以上の経験を持つ高度な金融サービスの専門家です。彼は機関金融サービス会社のコンプライアンス、規制、マネジメントコンサルティング、オペレーションのエグゼクティブポジションを歴任し、戦略計画、規制コンプライアンス、オペレーションの効率化に関してFCA規制の企業にコンサルティングを行いました。2020年には、暗号資産取引所プロバイダーのオペレーションモデルとインフラを設立し、過去4年間にわたりWeb 3.0およびAIコミュニティに積極的に関与しています。現在はAI、Web3、DLT、FinTech企業のアドバイザーを務めています。

チャールズ・ケリガン、Partner、CMS UK, [email protected], +44(0)7769 967516、チャールズ・ケリガンは、暗号、デジタルアセット、Web3、AIなどの新興技術に特化した専門家です。彼は暗号化、トークン化、NFT、Web3、DeFiの企業金融およびベンチャーキャピタルの取引に取り組んでいます。彼は公的機関、政策立案者、標準機関、企業のためのブロックチェーンとAIのコンサルティングプロジェクトにも従事しています。

UKのブロックチェーン業界全体の概要でチャールズは「ブロックチェーンの指導的な影響力者」として挙げられています。彼は、UK、ヨーロッパ、米国のEmTechへの投資と標準設定に取り組むチームの一員です。CMSでは、EmTechをカバーするチームのパートナーとして活動しています。彼はAIおよび暗号企業、および貿易団体の諮問委員会で役割を果たしています。彼は『Artificial Intelligence Law and Regulation』（Edward Elgar、2022年）の編集者および共著者です。彼は『AI、Machine Learning & Big Data』（GLI、2023年）の寄稿編集者でもあります。彼は「最も大胆で革新的で創造的な弁護士」のThe Lawyer Hot 100 2022に名前が挙げられました。

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はじめに

近年、公共セクターでは人工知能（AI）がその運営に類まれなる統合を見せています。行政業務の効率化から市民サービスの向上まで、AIは革新と効率化の可能性を提供しています。しかし、パワーの大きさには責任も伴います。AIの公共組織における役割の拡大に伴い、効果的なガバナンスと監督の必要性も増しています。この記事では、高リスクのAIソリューションの調達における標準化された契約条項の重要性について掘り下げ、ヨーロッパ委員会が提案するものなど、EUモデル契約 AI条項が公共組織がAIソリューションを調達する際に重要なフレームワークを提供していることを紹介しています。高リスクAIシステムは提案されたAI法と一致し、非高リスクアプリケーションはAIの信頼性向上に寄与します。これらの基準は異なるアルゴリズムシステムに拡張する柔軟性があり、責任と透明性のニーズを認識しています。これらの条項は完全な契約を置き換えるものではありませんが、価値ある追加となります。将来の翻訳と説明文は、実際の実施にさらなる支援を提供します。

パブリックサービスにおけるAIの重要性の向上と、責任あるAI実装を保護するための標準化された調達条項の説得力のある議論を探求しています。

パブリックサービスにおけるAI調達の重要性

公共機関におけるAIの導入は着実に拡大しており、公共サービスの景観を再定義しています。AIは単なる技術革新以上のものであり、政府や公共機関が市民との関わり方やニーズへの対応を戦略的に変革するものです。公共サービスは、行政プロセスの最適化やリソース配分の改善、サービス品質とアクセシビリティの向上など、AIから大きな恩恵を受けることができます。政府がサービス向上のためにAIをますます活用するにつれて、そのポテンシャルは広がっています。

しかし、これらの高リスクなAIソリューションの急速な採用には、固有の課題とリスクが伴います。これらの技術が責任を持って効果的に使用されることが重要です。AI調達における標準化された契約条項の必要性は、リスクを軽減し責任を確保するための重要な要素として明らかになってきています。これらの条項は、公共機関とAIベンダーが関わり、各当事者の責任と負債を規定し、信頼と透明性の基盤を築く枠組みを提供します。これにより、公共機関はAIのポテンシャルを活用しながら潜在的な落とし穴に対処でき、結果として選挙民により良いサービスを提供することができます。

AI調達における課題とリスク

公共機関による高リスクAIの調達は、潜在的な課題とリスクに満ちた取り組みです。AIが公共サービスでますます重要な役割を果たすにつれ、倫理的な懸念事項が特に高リスクなコンテキストでより顕著になってきています。医療、法執行、あるいは重要なインフラなどの分野でのAIの導入には、細心の注意が必要です。

これらの課題には、AIの意思決定の透明性の確保、機密データの保護、バイアスの緩和などのさまざまな問題が含まれます。高リスクなAIシステムは、個人や社会全体に重大な影響を及ぼす意思決定をすることが多いため、倫理的な懸念が浮上します。

これらの課題に対処するためには、包括的な解決策が必要です。標準化された契約条項の提案は、AI調達に対する構造化されたアプローチの一環となります。これらの条項は、公共機関にAI調達の複雑さに対処し、リスクと倫理的な懸念に対処する土台を提供します。これにより、高リスクな公共サービスのコンテキストでAIを責任を持って、倫理的かつ効果的に利用することが可能となります。

標準契約条項の役割

標準契約条項（”SCCs”）は、契約合意における適合性、倫理的な慣行、法的な保護を確保するための一般的に使用される手法です。これらの標準化された条項は、交渉プロセスを効率化するために事前に確立された条件を提供することを目的としています。これまで、データ保護などの分野で、国際データ転送を規制するために使用されてきました。

AI調達におけるSCCsの導入は、大きな進歩です。AIが公共機関にとってますます重要になる時代において、SCCsは責任あるAI実装のための構造化された枠組みを提供することができます。これらの条項は、公共機関が高リスクなAI調達に関連する複雑さとリスクに対処するための基盤を提供し、コンプライアンス、倫理的な慣行、また責任を向上させます。

AI調達におけるSCCsの根拠

公共機関による高リスクAIの調達におけるSCCsの導入は、説得力のある倫理的および法的な目的に基づいています。AIシステムが公共サービスに中心的な役割を果たす時代において、倫理的なAI実装を確保することがますます重要となっています。

SCCsは、データ保護、プライバシー、AIシステム内の透明性など、重要な倫理的懸念事項に対処する構造化されたアプローチを提供します。SCCsの統合は、個人の生活と福祉に影響を及ぼす可能性のあるコンテキストでのAIに関連する固有のリスクによって必要とされています。適切な保護策がなければ、バイアスによる意思決定やプライバシーの侵害など、損害や悪影響の可能性が高まります。

AI調達においてSCCsを導入することで、公共機関は積極的に公益を保護しています。これらの標準化された条項は、倫理的および法的な境界を設け、AIプロバイダーが遵守することを要求し、責任あるAI展開を促進し、個人と社会全体を保護します。

SCCsの利点

SCCsは、公共機関による高リスク人工知能（AI）の調達において重要な役割を果たしています。その多角的な利点は、責任あるAIの導入のさまざまな側面を包括しています。

• データ保護とプライバシー：SCCsは、機密データの保護とプライバシーの遵守に向けた構造化されたフレームワークを提供します。データの取り扱い手順や責任を明確に定義することで、データ侵害や不正使用のリスクを軽減し、GDPRなどのデータ保護法の原則に合致します。
• 透明性と説明責任の強化：SCCsは、ベンダーが彼らのアルゴリズムとデータソースを明示することを要求することで、AIシステムの透明性を促進します。これにより、ステークホルダーはAIシステムが特定の結果に至る方法と理由を理解することができ、AIの意思決定の説明責任が向上します。
• 責任と説明責任：SCCsの重要な利点の一つは、責任を割り当て、説明責任を確保する役割です。これらの事項は、AI関連のインシデントが発生した場合に責任を明確にし、公共機関と公共の利益の双方を保護するとともに、法的な救済を提供します。
• 終了と脱退戦略：SCCsは、AIベンダーとの契約の終了と関係の解消について明確な道筋を提供します。これは特に高リスクのシナリオで価値があり、公共機関が必要に応じてスムーズに移行することを可能にします。
• 効率的な調達プロセス：SCCsは、事前に定義された構造を提供することで、調達プロセスを迅速化します。これにより、交渉に費やされる時間とリソースを削減し、倫理的および法的な考慮事項が効果的に対処されることを保証します。
• 他の領域での実績：SCCsは、クラウドコンピューティングや国際データ転送など、他のセクターでの効果を実証しています。これらの領域での事例は、これらの規定が準拠やデータ保護、透明性の改善にどのように貢献したかを示しています。
• 長期的な利点：直接の利点に加えて、SCCsは倫理的なAIプラクティスを推進し、公共サービスへの信頼を育成します。これにより、責任あるAI文化の確立や公共機関の長期的な評判と信頼性の向上に寄与します。さらに、国際的なAI基準に合致し、公共の調達プラクティスをグローバルな期待に一致させます。

AIの影響がますます拡大する時代において、SCCsは公共機関が倫理的および法的な責任を果たし、機密データを保護し、高リスクのAIシステムの展開における公衆の信頼を確保するために不可欠なツールです。その包括的な利点は、公共セクター全体で責任あるAIプラクティスを促進する保護壁となります。

結論

結論として、SCCsは公共機関による高リスクAIの責任ある調達において重要な役割を果たしています。これらの規定は、データ保護、透明性、責任、終了戦略、および効率的な調達を包括しています。これらを採用することは、公共機関と公衆の利益を保護することで、責任あるAIの展開を確実にする上で重要です。さまざまなセクターの事例は、SCCsのポジティブな影響を示し、長期的な利点には倫理的なAIプラクティス、信頼構築、効率化プロセスが含まれます。これらは公共セクターや広範なコミュニティにとって貴重な資産です。

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