RAIを実践するための戦略

責任あるAIの実践

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

責任あるAIを実現するための8つのステップ

  1. AIガバナンスに取り組む
  2. AIプレイブック
  3. 社内外の主要なステークホルダーを特定する
  4. 社内の支援体制を活用する
  5. 外部ステークホルダーとの連携にマルチステークホルダー・アプローチを取り入れる
  6. 責任ある取り組みを示すその他の指標を検討する
  7. ガバナンスツールを導入する
  8. AIガバナンスをモニタリング・監査・評価する
責任あるAIの実践

ステップ 1： AIガバナンスに取り組む

  • 組織全体の賛同
  • 重要性を説明する
  • リーダー層の関与：ビジネス上不可欠！

誤解：

AIガバナンスは、単なる法令や規制への対応の問題として捉えられがちで、倫理的で透明性があり、アカウンタビリティのあるAIの実践を確保するという、より広い役割が見過ごされがちです。

責任あるAIの実践

ステップ 2： AIプレイブック

  • 方針や内容を文書にまとめる
  • 戦略上不可欠
  • ビジネス目標に沿ったものにする
  • 倫理的な原則に沿ったものにする
  • 規制を確実に遵守する
  • 信頼を築く

誤解：

厳格なガバナンスの枠組みは、ルールを課しすぎることでイノベーションを妨げるのではないか、という見方があります。 実際には、適切に設計されたガバナンスは、責任あるイノベーションを促します。

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ステップ 3： 社内外の主要なステークホルダーを特定する

社内ステークホルダー

外部ステークホルダー：

  • 従業員
  • 労働組合
  • 顧客
  • 規制当局
  • 地域団体

誤解：

ステークホルダーとの関わりは、AI技術を状況に応じて柔軟かつ包摂的に開発していくために欠かせない継続的なプロセスではなく、単なる形式的な手続きとして捉えられることがあります。

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ステップ 4： 社内の支援体制を活用する

行動規範、倫理委員会、AI専門チームなど、社内の支援体制を活用します。

AIリテラシーの向上を支援しましょう！

誤解：

倫理委員会などにAIの倫理面での監督を任せきりにすると、AI開発のあらゆる段階に倫理的な観点を取り入れることの重要性を見落としてしまう可能性があります。

責任あるAIの実践

ステップ 5： マルチステークホルダー・アプローチを取り入れる

Colorful image of crowded office with round table sessions

誤解：

外部ステークホルダーを巻き込むと、相反する利害や意見が増えすぎて、AI開発プロセスが遅くなる可能性があります。

実際には、この包摂的なアプローチによって開発プロセスがより充実し、AIをより幅広いコミュニティのニーズや価値観に沿ったものにすることができます。

1 DALL·E
責任あるAIの実践

ステップ 6： 責任ある取り組みを示すその他の指標を検討する

A picture of the BCorp certification

誤解：

大企業だけが、B Corp認証の取得やESGに関する情報開示といった責任あるAIの実践に取り組める、というのはよくある誤解です。この考え方は、こうした取り組みがあらゆる規模の組織にとって実現可能であり、大きな影響をもたらし得ることを過小評価しています。

1 B Lab
責任あるAIの実践

ステップ 7： ガバナンスツールを導入する

An image of a pyramid with the 3 layers

誤解：

同じガバナンスツールを、すべてのAIプロジェクトに一律に適用できるというのは、よくある誤解です。実際には、プロジェクトごとの状況や倫理面での影響を考慮し、それぞれに合ったアプローチを取る必要があります。

責任あるAIの実践

ステップ 8： AIガバナンスをモニタリング・監査・評価する

AIガバナンス責任者（Chief AI Governance Officer）

or

最高AI責任者（CAIO）

誤解：

AIガバナンスの枠組みや方針は、一度確立すれば、頻繁に見直したり更新したりする必要はない。

これは、AI技術や社会の価値観が常に変化していることを見落としています。ガバナンスの取り組みを有効かつ適切なものに保つには、継続的なモニタリング、監査、評価が必要です。

責任あるAIの実践

練習しましょう！

責任あるAIの実践

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