AIリスクの特定

Responsible AI Practices

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
  • グループ
  • 国家
  • 社会

虹色に手を重ね合わせた画像

1 Midjourney
Responsible AI Practices

設計・開発・デプロイ

 

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
  • デプロイ

 

設計・開発・デプロイの3要素を示す図

Responsible AI Practices

設計

 

  • 目標の定義
  • ビジネス価値
  • データアーキテクチャの計画
  • 予算への影響の把握
  • 内外ステークホルダーのサポート確認

  設計・開発・デプロイの3要素を示す図（設計が上部）

Responsible AI Practices

開発

 

  • 構築
  • 訓練
  • テスト

 

  • 過学習・未学習などのリスク

  設計・開発・デプロイの3要素を示す図（開発が上部）

Responsible AI Practices

デプロイ

 

  • 本番環境への統合
  • ライブデータの処理開始
  • 監視
  • 改善
  • 適応

  設計・開発・デプロイの3要素を示す図（デプロイが上部）

Responsible AI Practices

AIリスクの全体像

  • セキュリティ・運用リスク:

    • ハルシネーション
    • データポイズニングと汚染
    • データ漏洩とセキュリティ侵害

  • 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
    2. 財務

 

十分なテスト、倫理基準、法令遵守が重要です。

Responsible AI Practices

練習しましょう！

Responsible AI Practices

Preparing Video For Download...