AIリスクの特定

責任あるAIの実践

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

AIの影響を受けるステークホルダー

  • 個人
  • 集団
  • 国家
  • 社会

An image of a hands in a circle in rainbow colors

1 Midjourney
責任あるAIの実践

設計、開発、導入

AIライフサイクルは、3つのフェーズで構成されます：

  • 設計
  • 開発
  • 導入

A diagram of three elements: Design, Develop, Deploy

責任あるAIの実践

デザイン

  • 目的の定義
  • ビジネス上の価値
  • データアーキテクチャを計画する
  • 予算への影響を把握する
  • 社内外のステークホルダーから支持を得られているか確認する

A diagram of three elements namely Design, Develop, Deploy with Design on top

責任あるAIの実践

開発

  • 構築
  • 学習
  • テスト
  • 過学習や学習不足などのリスク

A diagram of three elements namely Design, Develop, Deploy with Develop on top

責任あるAIの実践

導入

  • 本番環境に組み込む
  • 実際のデータの処理を開始
  • モニタリング
  • 調整
  • 適応

A diagram of three elements namely Design, Develop, and Deploy, with Deploy on top

責任あるAIの実践

AIリスクの全体像

  • セキュリティリスクとオペレーショナルリスク：

    • ハルシネーション
    • データポイズニングとデータ破損
    • データ漏えいとデータ侵害

  • プライバシーリスク

  • ビジネスリスク：

    1. レピュテーションリスク
      • 財務リスク

徹底したテスト、倫理基準、コンプライアンスが重要です。

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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