5 分以内で説明される AI ガバナンス

人工知能 (AI) は、私たちの生活や日常業務の実行方法を変革します。

AI アルゴリズムに関しては、手つかずの業界や分野はありません。ヘルスケア、銀行業務、小売、金融、セキュリティ、交通、教育、エンターテイメントについて話すと、あらゆるところで AI の応用を見ることができます。

統計によると、世界の AI 市場の価値は 1,366 億ドルですが、 2030 年までに 1 兆 8,100 億ドル という途方もない規模に達すると予想されています。

AI は世界的な組織の間で急速に普及していますが、そのアルゴリズムが公正であり、法的ガイドラインに準拠していることをどのようにして確保しているのでしょうか?

ここで AI ガバナンスが登場します。

このブログでは、AI ガバナンスについて詳しく説明します。その意味、原理、利点、重要性などを学びます。それでは、早速本題に入りましょう。

AI ガバナンスとは何ですか?

人工知能ガバナンスまたは AI ガバナンスは、人々に公平に AI を導入することを目的として、AI および機械学習 (ML) アルゴリズムが開発されていることを保証するための一連の規制とポリシーを定義するプロセスです。

AI ガバナンスは、透明性、偏見、プライバシー、説明責任、安全性など、AI の倫理的使用を保証するさまざまな問題に対処します。したがって、AI の悪用や不正な違反に関連する問題は、AI ガバナンスによって対処されます。

AI ガバナンスの主な焦点は、AI ガバナンスが正義、自律性、データ品質とどのように関係するかです。さらに、効率的な AI ガバナンスには、政府機関、学術機関、業界団体、市民社会グループなどの関係者間の協力が必要です。

目標は、個人データと情報へのアクセスと制御に対処し、利益と潜在的な利益を最大化し、危害、違法性、不正義を最小限に抑えるのに役立つ倫理的な方法で AI を使用することです。

AI ガバナンス フレームワークには次のものが含まれます。

• 開発者向けの行動規範と倫理ガイドラインの策定
• AI の社会的および経済的影響を評価するメカニズムの確立
• AI の安全かつ信頼性の高い使用を確保するための規制枠組みの作成

したがって、AI ガバナンスが正しく行われれば、組織の速度を低下させるのではなく、完全な信頼と機敏性を持って組織が機能できるように促進および権限を与えることができます。

AI ガバナンスの主要原則

AI ガバナンスは、新興のソフトウェアやテクノロジーで AI ソリューションを使用する組織や企業、およびこれらの AI テクノロジーを使用する顧客を保護することを目的としています。

そして、倫理的な AI の使用を促進するために組織が従うべきガイドや規制ポリシーを作成することでこれを実現します。

AI ガバナンスを支配する中心原則は次のとおりです。

#1. 共感する

AI がどのように反応し、人間の感情や気持ちを尊重するかという社会的影響を理解できるように AI を設計することが重要です。

明確に定義された境界線や許容されるルールを設定しないと、ボットなどの AI テクノロジーで共感が欠如する可能性があり、人間の感情を傷つけ、会社の評判や信頼性に影響を与える可能性があります。

#2. 透明性を提供する

顧客の不満や失望を回避し、説明責任と監視を可能にするためには、意思決定操作を明確に説明する AI システムの設計と AI アルゴリズムの認証が不可欠です。

したがって、企業はバイアスに関する AI ポリシーを伝達し、問題が発生したときの透明性のある説明を提供するアルゴリズムを設計する必要があります。

#3. 公平性と無差別

AI システムは、意図的か非意図的かにかかわらず、既存の差別や偏見を永続させる可能性があります。したがって、AI システムがすべての人間を公正かつ公平に扱うためには、AI システムが宗教、性別、性別、障害、人種に関連する人権を侵害しないようにすることが必要です。

したがって、包括性を確保する公平で無差別な AI システムの設計、開発、導入は不可欠であり、AI ガバナンスの重要な原則の 1 つです。

#4. コントロールバイアス

AI システムは通常、利用可能なデータの宝庫に基づいてすべての決定を行います。

したがって、組織は機械学習 (ML) トレーニング データを規制し、その影響を評価して、意図せずに存在する、またはシステム内に導入される可能性のあるバイアスを検出する必要があります。

#5. 説明責任を確立する

AI の開発と導入には、AI の使用から生じるあらゆる悪影響に対する明確な説明責任と責任が伴う必要があります。

したがって、AI システムを使用する企業にとって、AI システムから生成された結果の品質や精度に問題がある場合に責任を確立することが重要です。

#6. 安全性と信頼性の確保

AI システムは人々の幸福に大きな影響を与える可能性があります。したがって、個人や社会に害を及ぼさない安全で信頼性の高い AI システムを実現することが不可欠です。

組織は、AI システムの信頼性と安全性を確保するために、データ品質、システム アーキテクチャ、意思決定プロセス、アルゴリズムなどのさまざまな要素を考慮する必要があります。

AI ガバナンスが重要なのはなぜですか?

AI には独自のリスクと制限が伴います。モデルが正しくトレーニングされているにもかかわらず、AI システムは正しい決定を下しません。

たとえば、AI を使用すると、組織が対処しなければならない重要な社会的、法的、倫理的な問題が生じます。

さらに、 CEO の 76% は、 世界の AI 市場における偏ったバイアスの可能性と透明性の欠如を懸念しています。

ここで、AI ガバナンスが、AI リスクを監視および把握し、倫理的かつ責任ある AI の導入を保証するフレームワークを提供する上で大きな役割を果たします。効果的な AI ガバナンスは、プライバシーを確​​保し、人権を尊重し、信頼性を促進する AI システム内の透明性、公平性、説明責任を確保するのに役立ちます。

したがって、意図的または非意図的な AI の悪用を防止し、財務的、評判的、および規制上の危険を回避するには、AI ガバナンスが必要です。

AI ガバナンスのさまざまな層

AI ガバナンスをさまざまなレイヤーに分割すると、ルールのシームレスな展開にメリットが得られます。

ただし、AI ガバナンスの各層を定義する標準モデルや単一の合意されたモデルはありません。企業や組織によってこれらの層の定義が異なるためです。

それにもかかわらず、複数の組織が AI ガバナンス層を設定する一般的な方法は次のとおりです。

• 法規制レイヤー: このレイヤーには、AI の使用の展開と開発を管理するポリシー、標準、法律、規制の作成、構想、施行が含まれます。さらに、AI の実装を形作る社会的および倫理的考慮事項も含まれます。
• 技術層: この層には、サイバーセキュリティ、データ品質、アルゴリズムの公平性などの懸念事項を含む、AI システムの技術設計と実装が含まれます。
• 組織レイヤー: このレイヤーには通常、組織内の AI システムの使用、開発、実装などの監視と管理が含まれます。さらに、この層は説明責任、リスク管理、透明性の問題にも対処します。
• 国際 層 : これには、共通の AI テクノロジー標準、規範、規制を開発するために、さまざまな国や世界的組織が協力および調整することが含まれます。さらに、このレイヤーは地政学的な競争と緊張に関連する問題にも対処します。
• 社会 層 : これには、教育、人権、プライバシー、公平性、雇用問題、AI テクノロジーへのアクセスなど、AI システムの社会的および文化的影響と使用が含まれます。

これらのレイヤーは必ずしも異なるものではありませんが、AI ガバナンスを可能にするために、さまざまなセクターの関係者が関与する協力的かつ学際的なアプローチを提供します。

AI ガバナンスを測定するには?

適切かつ正確な AI 測定とそのシステムが欠如していると、組織は多大なリスクにさらされる可能性があります。

AI ガバナンスを正しく管理および測定するには、組織が AI ガバナンスを確保する責任と責任を明確に定義することが重要です。

政府が施行する法律や規制を考慮するだけでなく、組織は戦略的な決定や日常業務をサポートするための措置を講じる必要もあります。

これらの対策には次のものが含まれます。

セキュリティ: データは、モデルのセキュリティと AI での使用法に基づいてフィードされます。 AI 環境やシステムの不適切な使用や改ざんを理解することが不可欠です。

規制遵守: AI ガバナンスを測定するもう 1 つの方法は、組織が AI 関連の規制遵守、標準、要件にどのように準拠しているかを理解することです。この対策には、組織がセキュリティ、プライバシー、倫理ガイドラインを順守しているかどうかの評価が含まれます。

バイアス: AI において、バイアスとは、AI システムの開発中に発生する可能性のある歪みや系統的エラーを指し、差別的な結果につながる可能性があります。バイアスによる AI ガバナンスの測定には、AI アルゴリズムの公平性の評価、AI システムの意思決定プロセスへのアクセス、トレーニング データセットの品質と代表性の評価が含まれます。

透明性: AI の透明性とは、AI システムの内部動作と操作がオープンで理解可能な程度を指します。組織は、展開および開発レベルで透明性レベルを測定できます。

監査: AI において、監査とは、組織の AI システム、環境、ポリシー、手順を体系的かつ独立してレビューすることを指します。監査は、データ管理の評価、バイアス軽減、モデル開発、アルゴリズムによる意思決定、プライバシー、倫理文書と倫理プロセスのレビューなど、AI ガバナンスのさまざまな側面に焦点を当てています。

説明責任: AI において、説明責任とは、ユーザー、開発者、その他の利害関係者が AI システムの動作に対して責任を負う度合いを指します。これには、AI システムの使用における個人の責任と役割を明確にすることが含まれます。説明責任を評価するメカニズムには、監視委員会、責任の枠組み、倫理審査委員会が含まれます。

AI ガバナンスの測定は多面的であり、透明性、公平性、説明責任、セキュリティ、偏見、コンプライアンス規制などのいくつかの要素を考慮します。

これらの測定ファセットが導入されるのが早ければ早いほど、スヌーカー組織はそれらをソフトウェア内に組み込むことができ、組織の目標に合わせてより適切に進化することができます。

AI ガバナンスの利点

AI ガバナンスにより、組織は AI の利点を最大限に活用しながら、関連するリスクとコストを最小限に抑えることができます。

AI ガバナンスの重要な利点は次のとおりです。

#1. AI の責任ある使用を保証

AI ガバナンスにより、組織は透明性、倫理的、責任ある方法で AI システムを開発および使用できるようになります。この責任ある倫理的な AI の使用は、AI システムとテクノロジーに対する社会の信頼を促進し、その悪影響と戦うのに役立ちます。

#2. 効率の向上

適切に管理された AI システムは、冗長なタスクを自動化し、意思決定を強化し、エラーの範囲を最小限に抑えることで、生産性と効率の促進と向上に役立ちます。

#3. 公平性と意思決定の向上

AI ガバナンスにおけるデータへのアクセスの向上により、データ収集の公平性と公平性が促進され、正確な予測が可能になり、偏った結果のリスクが防止されます。

#4. 参加とコラボレーションを促進する

AI ガバナンスは、政府、業界、市民社会、学術専門家などの複数の利害関係者間の参加と協力を大幅に促進します。これは、AI の利点に対する共通の理解を促進し、AI のリスクと課題に対する共通のソリューションを開発するのに役立ちます。

AI ガバナンスの課題

AI システムの倫理を効果的に確保する一方で、AI ガバナンスは多くの課題に直面しています。

長期的な利益を得るには、AI ガバナンスの課題に対処することが不可欠です。これらの課題は次のとおりです。

• 差別と偏見: 部分的なデータに基づいてトレーニングされた場合、AI システムは、多様な視点を考慮せずに設計されている場合、偏見や差別の影響を非常に受けやすくなる可能性があります。差別的で不公平な結果を回避するには、AI モデル内の部分的な意思決定と偏見の問題に対処することが重要です。
• 説明責任の欠如: 多くの AI システムは理解するのが難しく、結果や意思決定に対して責任を負わせることが困難になります。組織が意思決定のためにデータをどのように使用するかについての理解を促進するには、AI システムに透明性と説明責任を遵守させることが不可欠です。
• 限られたリソースと専門知識: AI ガバナンスとそのポリシーの効果的な開発と実装には、重要な専門知識とリソースが必要ですが、小規模な企業や組織にとっては困難な場合があります。
• 急速に変化するテクノロジー: 急速に変化する AI テクノロジーにより、AI ガバナンスが進化するテクノロジーのペースを維持し、新たなリスクに対処することが困難になる可能性があります。

学習リソース

#1. AI ガバナンスの概要

AIガバナンス入門に関するこのUdemyコースは、基礎を学び、AIガバナンスの概念について学びたい場合に最適です。

これは、組織の AI ベースのモデルを監視、測定、制御する方法を理解するのに役立つ 1.5 時間のオンデマンド講義ビデオと 8 つのダウンロード可能なリソースで構成されています。

#2. AI 戦略とガバナンス

Coursera による AI 戦略とガバナンスに関するこのコースでは、 ビジネス変革に使用されるさまざまな AI 戦略と、AI の使用に対する障壁を最小限に抑えて競争上の優位性を得るために使用できるさまざまなツールを発見して理解することができます。

これは、ペンシルバニア大学のトップ講師から AI のガバナンスと戦略について知っておくべきすべてを学ぶ初心者向けのコースです。

#3. 人工知能 (AI) ガバナンスとサイバーセキュリティ

コースに興味がない場合は、 Amazon のこの AI ガバナンスとサイバーセキュリティの本は、AI システムによって生み出される固有のリスク、これらのリスクを軽減するための AI ガバナンス フレームワークの作成、および AI システムに関連するさまざまなサイバーセキュリティ リスクについて学ぶのに最適です。

さらに、AI リスクを特定して軽減するためのサイバーセキュリティ フレームワークを作成するためのヒントと、AI システムのセキュリティ レビューを実行するために必要なスキルについても検討します。本書の概念を学び、組織の AI 環境に簡単に適用するために、高度な統計スキルやプログラミング スキルは必要ありません。

#4. 高等教育機関における AI の戦略、政策、実践、ガバナンス

高等教育を受けていて、AI ガバナンスの概念とセキュリティとポリシーのベストプラクティスについて学びたい場合は、Amazon のこの本が最適です。

人工知能の倫理、中等教育以降の管理上のリーダーシップ、エネルギー効率などのトピックをカバーしており、データ サイエンティスト、IT 専門家、研究者、高等教育専門家にとって優れたリソースです。

最後の言葉

AI ガバナンスは、組織が AI の利点を最大化し、リスクと関連コストを最小限に抑えるのに役立ちます。

AI システム内の公平性とセキュリティを確保するには、明確なガイドライン、倫理的枠組み、規制を確立することが重要です。このブログは、AI ガバナンスの概念、その重要性、利点、用途、課題を理解するのに役立ちます。

したがって、倫理的、公正、公平な AI システムを実現したい場合は、組織内に AI ガバナンス フレームワークを実装するようにしてください。

次に、AI プロフェッショナルに必要な最も需要の高いスキルを確認できます。