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Responsible AI Practices

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

リスクと影響の評価

 

リスク

  • 潜在的な問題の予測
  • 負の影響

 

影響

  • 潜在的リスクの予測
  • 正と負の影響
Responsible AI Practices

リスク評価の役割:

  • 有害な影響の事前予測
  • プロアクティブなリスク軽減

 

例:

  • NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）およびAI RMFプレイブック
  • ニューヨーク市ローカル法144
  • フランスのCNIL
  • OECDのAIリスク評価フレームワーク

AIリスク評価の統一的アプローチはまだ確立されていない。

Responsible AI Practices

AI影響評価が組織に提供する価値:

  • 広範な影響の特定
  • 人間中心の価値観との整合
  • 信頼と透明性の促進

例:

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

よくある落とし穴

  • 倫理的盲点：暗黙のバイアス
  • ブルーウォッシング（倫理ウォッシング）：見せかけの取り組み
  • AIショッピング：倫理より事業優先
  • シャドーAI：明示的な承認や監視がない

AI影響評価とリスク評価の統合:

  • AIシステムの包括的な評価を確保
  • 害を回避し、社会的善に積極的に貢献

暗い背景に目のイメージ（盲点を表す）

1 DALL·E
Responsible AI Practices

練習しましょう！

Responsible AI Practices

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