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責任あるAIの実践

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

リスク評価と影響評価

リスク

  • 起こり得る問題を予測する
  • 悪影響

影響

  • 可能性とリスクを予測する
  • 良い影響と悪い影響
責任あるAIの実践

リスク評価は次のことに役立ちます：

  • 有害な影響を予測する
  • それらを先回りして軽減する

例：

  • NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF）とAI RMF Playbook
  • ニューヨーク市のLocal Law 144
  • フランスのCNIL
  • OECDのAIリスク評価フレームワーク

AIリスク評価には、まだ統一的なアプローチが確立されていません。

責任あるAIの実践

AIの影響評価は、組織が次のことを行うのに役立ちます：

  • より広範な影響を特定する
  • 人間中心の価値観に沿っていることを確認する
  • 信頼と透明性を高める

例：

  • オランダのAI Impact Assessment（AIIA）
  • MicrosoftのResponsible AI Impact Assessment Standard
  • IBM® watsonx
  • 人権影響評価（HRIA）
  • Responsible AI InstituteのRAISE Benchmarks
責任あるAIの実践

よくある落とし穴

  • 倫理面での盲点：無意識の思い込み
  • ブルーウォッシングまたはエシックス・ウォッシング：倫理的に取り組んでいるように見せかける
  • AIショッピング：倫理よりビジネスを優先する
  • シャドーAI：明示的な承認や監督を受けていない

AIの影響評価をリスク評価と併せて行うことで：

  • AIシステムを包括的に評価できる
  • 害を防ぎ、社会に積極的に貢献できる

An image of an eye in a dark background as a blind spot

1 DALL·E
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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