人工知能 (AI) は、私たちの生活や日常業務の実行方法を変革します。
AI アルゴリズムに関して、手付かずの業界やセクターはありません。 ヘルスケア、銀行、小売、金融、セキュリティ、輸送、教育、エンターテイメントなど、あらゆる場所で AI のアプリケーションを見ることができます。
統計によると、世界の AI 市場は 1,366 億ドルの価値がありますが、2030 年までになんと 1.81 兆ドルに達すると予想されています。
AI はグローバルな組織に広く採用されていますが、AI のアルゴリズムが公正であり、法的ガイドラインに準拠していることをどのように保証するのでしょうか?
ここで AI ガバナンスの出番です。
このブログでは、AI ガバナンスについて深く掘り下げます。 その意味、原則、利点、重要性などを学びます。 それでは、早速始めましょう。
AIガバナンスとは？
人工知能ガバナンスまたは AI ガバナンスは、AI および機械学習 (ML) アルゴリズムが人々に公平に AI を採用することを目的として開発されるようにするための一連の規制とポリシーを定義するプロセスです。
AI ガバナンスは、透明性、バイアス、プライバシー、説明責任、安全性など、AI の倫理的な使用を保証するさまざまな問題に対処します。 そのため、AI の誤用や壊れた違反に関連する問題は、AI ガバナンスによって対処されます。
AI ガバナンスの主な焦点は、それが正義、自律性、およびデータ品質にどのように関係しているかです。 さらに、効率的な AI ガバナンスには、政府機関、学術機関、業界団体、市民社会グループなどの利害関係者間の協力が必要です。
目標は、個人データと情報へのアクセスと制御に対処し、利益と潜在的な利益を最大化し、害、違法行為、不正を最小限に抑えるのに役立つ倫理的な方法で AI を使用することです。
AI ガバナンス フレームワークには、次のものを含めることができます。
- 開発者向けの行動規範と倫理ガイドラインの策定
- AI の社会的および経済的影響を評価するメカニズムの確立
- AI の安全で信頼できる使用を確保するための規制の枠組みの作成
このように、AI ガバナンスが適切に行われると、組織の機能が低下するのではなく、完全な信頼と俊敏性を備えて組織が機能できるようになります。
AI ガバナンスの主要原則
AI ガバナンスは、新しいソフトウェアやテクノロジで AI ソリューションを使用する組織や企業、およびこれらの AI テクノロジを使用する顧客を保護することを目的としています。
そして、倫理的 AI の使用を促進するために組織が従うべきガイドまたは規制ポリシーを作成することで、これを実現します。
以下は、AI ガバナンスを管理する主要な原則です。
＃1。 共感する
AI がどのように反応し、人間の感情や感覚を尊重するかという社会的意味を理解できるように、AI を設計することが重要です。
何が受け入れられるかについて明確に定義された境界とルールを設定しないと、ボットなどの AI テクノロジーへの共感が欠如する可能性があり、人間の感情を傷つけ、会社の評判と信頼性に影響を与える可能性があります。
＃2。 透明性を提供する
AI システムを設計し、意思決定操作を明確に説明する AI アルゴリズムを認定することは、顧客の不満や失望を回避し、説明責任と精査を可能にするために不可欠です。
したがって、企業はバイアスに関する AI ポリシーを伝達し、いつ問題が発生したかについて透明性のある説明を提供するアルゴリズムを設計する必要があります。
＃3。 公平性と非差別
AI システムは、意図的または意図せずに、既存の差別や偏見を永続させる可能性があります。 したがって、AI システムがすべての人間を公正かつ公平に扱うためには、AI システムが宗教、性別、性別、障害、または人種に関連する人権を侵害しないようにすることが必要です。
したがって、包括性を保証する公平で非差別的な AI システムを設計、開発、展開することは不可欠であり、AI ガバナンスの重要な原則の 1 つです。
＃4。 コントロールバイアス
AI システムは通常、利用可能なデータの宝庫に基づいてすべての決定を下します。
したがって、組織は、機械学習 (ML) トレーニング データを規制し、その影響を評価して、システム内に意図せずに存在または導入される可能性のあるバイアスを検出する必要があります。
＃5。 説明責任を確立する
AI の開発と展開には、その使用による悪影響に対する説明責任と責任が明確に規定されている必要があります。
したがって、AI システムを使用する企業が、AI システムから生成された結果の品質または精度に問題がある場合、説明責任を確立することが重要です。
＃6。 安全性と信頼性の確保
AI システムは、人々の幸福に大きな影響を与える可能性があります。 したがって、個人や社会に害を及ぼさない安全で信頼性の高い AI システムを実現することが不可欠です。
組織は、データ品質、システム アーキテクチャ、意思決定プロセス、アルゴリズムなど、AI システムの信頼性と安全性を確保するために重要なさまざまな要因を考慮する必要があります。
AI ガバナンスが重要な理由
AI には、独自の一連のリスクと制限が伴います。 モデルが正しくトレーニングされているにもかかわらず、AI システムは正しい決定を下しません。
たとえば、AI を使用すると、組織が対処しなければならない重大な社会的、法律的、倫理的問題が発生します。
さらに、CEO の 76% は、世界の AI 市場における歪んだバイアスの可能性と透明性の欠如を懸念しています。
AI ガバナンスは、AI のリスクを監視および把握し、倫理的で責任ある AI の展開を保証するフレームワークを提供する上で大きな役割を果たします。 効果的な AI ガバナンスは、プライバシーを保護し、人権を尊重し、信頼性を促進する AI システム内の透明性、公平性、説明責任を確保するのに役立ちます。
したがって、意図的または意図的でない AI の悪用を防ぎ、財務、評判、および規制上の危険を回避するには、AI ガバナンスが必要です。
AI ガバナンスのさまざまなレイヤー
AI ガバナンスをさまざまなレイヤーに分割することで、ルールをシームレスに展開することができます。
ただし、企業や組織によってこれらのレイヤーの定義が異なるため、AI ガバナンスのレイヤーを定義する標準または単一の合意済みモデルはありません。
それにもかかわらず、複数の組織が AI ガバナンス層を設定する一般的な方法を次に示します。
- 法的および規制層: この層には、AI の使用の展開と開発を管理するポリシー、標準、法律、および規制の作成、構想、施行が含まれます。 さらに、AI の実装を形作る社会的および倫理的な考慮事項も含まれます。
- テクニカル レイヤー: このレイヤーには、サイバーセキュリティ、データ品質、アルゴリズムの公平性などの懸念事項を含む、AI システムの技術的な設計と実装が含まれます。
- 組織層: 通常、この層には、組織内の AI システムの監視と管理 (使用、開発、実装など) が含まれます。 さらに、このレイヤーは、説明責任、リスク管理、および透明性の問題にも対処します。
- 国際層: これには、さまざまな国やグローバル組織が協力して調整し、共通の AI 技術標準、規範、および規制を開発することが含まれます。 さらに、このレイヤーは、地政学的な競争と緊張に関連する問題にも対処します。
- 社会層: これには、教育、人権、プライバシー、公平性、雇用問題、AI 技術へのアクセスなど、社会的および文化的な影響と AI システムの使用が含まれます。
これらのレイヤーは必ずしも明確ではありませんが、AI ガバナンスを可能にするために、さまざまなセクターの利害関係者が関与する協調的かつ学際的なアプローチを提供します。
AI ガバナンスを測定する方法
適切かつ正確な AI 測定とそのシステムの欠如は、組織を大きなリスクにさらす可能性があります。
AI ガバナンスを正しく管理および測定するには、組織が AI ガバナンスを保証する説明責任と責任者を明確に定義することが重要です。
政府が施行する法律や規制を考慮するだけでなく、組織は戦略的決定と日常業務をサポートするための対策も講じる必要があります。
これらの措置には以下が含まれます。
セキュリティ: データは、モデルのセキュリティと AI での使用に関連してフィードされます。 AI 環境とシステムの不適切な使用と改ざんを理解することが不可欠です。
規制コンプライアンス: AI ガバナンスを測定するもう 1 つの方法は、組織が AI 関連の規制コンプライアンス、標準、および要件にどのように準拠しているかを理解することです。 対策には、組織がセキュリティ、プライバシー、および倫理的ガイドラインを順守しているかどうかを評価することが含まれます。
バイアス: AI におけるバイアスとは、AI システムの開発中に発生する可能性のある歪みや系統的エラーを指し、差別的な結果につながる可能性があります。 バイアスによる AI ガバナンスの測定には、AI アルゴリズムの公平性の評価、AI システムの意思決定プロセスへのアクセス、トレーニング データ セットの品質と代表性の評価が含まれます。
透明性: AI の透明性とは、AI システムの内部の仕組みと運用がオープンで理解できる程度を指します。 組織は、展開および開発レベルで透明性レベルを測定できます。
監査: AI における監査とは、組織の AI システム、環境、ポリシー、および手順の体系的かつ独立したレビューを指します。 監査は、データ管理の評価、偏見の軽減、モデル開発、アルゴリズムによる意思決定、プライバシー、倫理文書と倫理プロセスのレビューなど、さまざまな AI ガバナンスの側面に焦点を当てています。
説明責任: AI では、説明責任とは、ユーザー、開発者、およびその他の利害関係者が AI システムのアクションに対して説明責任を負い、責任を負う程度を指します。 これには、AI システムの使用における個人の責任と役割を明確にすることが含まれます。 説明責任を評価するメカニズムには、監視委員会、責任フレームワーク、および倫理審査委員会が含まれます。
AI ガバナンスの測定は、透明性、公平性、説明責任、セキュリティ、バイアス、コンプライアンス規制などのいくつかの要因を考慮して多面的に行われます。
これらの測定ファセットが配置されるのが早ければ早いほど、スヌーカー組織はそれらをソフトウェア内に組み込むことができ、組織の目標に合わせてより良く進化することができます.
AI ガバナンスの利点
AI ガバナンスにより、組織は関連するリスクとコストを最小限に抑えながら、AI の利点を完全に活用できます。
AI ガバナンスの重要な利点は次のとおりです。
＃1。 AI の責任ある使用を保証
AI ガバナンスは、組織が透明性、倫理性、説明責任のある方法で AI システムを開発および使用することを保証します。 この責任ある倫理的な AI の使用は、AI のシステムとテクノロジに対する国民の信頼を促進し、その悪影響と闘うのに役立ちます。
＃2。 効率の向上
適切に管理された AI システムは、冗長なタスクを自動化し、意思決定を強化し、エラーの範囲を最小限に抑えることで、生産性と効率を促進および改善するのに役立ちます。
＃3。 公平性と意思決定の改善
AI ガバナンスにおけるデータへのより良いアクセスは、データ収集の公平性と公平性を促進し、正確な予測を行い、偏った結果のリスクを防ぐのに役立ちます。
＃4。 参加とコラボレーションを促進する
AI ガバナンスは、政府、業界、市民社会、学界の専門家など、複数の利害関係者間の参加とコラボレーションを大幅に促進します。 AI の利点に関する共通の理解を促進し、AI のリスクと課題に対する共通のソリューションを開発するのに役立ちます。
AI ガバナンスの課題
倫理的な AI システムを効果的に確保する一方で、AI ガバナンスは多くの課題に直面しています。
長期的な利益を得るには、AI ガバナンスの課題に対処することが不可欠です。 これらの課題は次のとおりです。
- 差別と偏見: 部分的なデータでトレーニングした場合、AI システムは、多様な視点を考慮せずに設計された場合、偏見と差別の影響を非常に受けやすくなる可能性があります。 差別的で不公平な結果を避けるために、AI モデル内の部分的な意思決定と偏見の問題に対処することが重要です。
- 説明責任の欠如: 多くの AI システムは理解が難しく、その結果と意思決定に責任を持たせることが難しくなっています。 組織が意思決定のためにデータをどのように使用するかについての理解を深めるためには、AI システムが透明性と説明責任を遵守するようにすることが不可欠です。
- 限られたリソースと専門知識: AI ガバナンスとそのポリシーの効果的な開発と実装には、かなりの専門知識とリソースが必要であり、小規模な企業や組織にとっては困難な場合があります。
- 急速に変化するテクノロジー: 急速に変化する AI テクノロジーにより、AI ガバナンスが進化するテクノロジーのペースを維持し、新たなリスクと戦うことが困難になる可能性があります。
学習リソース
＃1。 AI ガバナンスの概要
AI ガバナンスの紹介に関するこの Udemy コースは、基礎を学び、AI ガバナンスの概念を紹介したい場合に最適です。
1.5 時間のオンデマンド講義ビデオと、組織の AI ベースのモデルを監視、測定、制御する方法を理解するのに役立つ 8 つのダウンロード可能なリソースで構成されています。
＃2。 AI 戦略とガバナンス
Coursera による AI 戦略とガバナンスに関するこのコースでは、ビジネスの変革に使用されるさまざまな AI 戦略と、AI を使用する際の障壁を最小限に抑え、競争上の優位性を得るために使用できるさまざまなツールを発見して理解できます。
ペンシルバニア大学のトップ インストラクターから、AI のガバナンスと戦略について知っておくべきことをすべて学べる、初心者向けのコースです。
＃3。 人工知能 (AI) ガバナンスとサイバーセキュリティ
コースに興味がない場合は、Amazon のこの AI ガバナンスとサイバーセキュリティの本は、AI システムによって作成される固有のリスク、これらのリスクを軽減するための AI ガバナンス フレームワークの作成、および AI システムに関連するさまざまなサイバーセキュリティ リスクについて学習するのに最適です。
さらに、AI リスクを特定して軽減するためのサイバーセキュリティ フレームワークを作成するためのヒントと、AI システムのセキュリティ レビューを実行するために必要なスキルについても説明します。 この本の概念を学び、それらを組織の AI 環境に簡単に適用するために、高度な統計やプログラミングのスキルは必要ありません。
＃4。 高等教育機関における AI の戦略、ポリシー、実践、およびガバナンス
高等教育を目指しており、AI ガバナンスの概念と、セキュリティとポリシーのベスト プラクティスについて学びたい場合は、Amazon のこの本が最適です。
人工知能の倫理、中等教育後の管理リーダーシップ、エネルギー効率などのトピックをカバーしており、データ サイエンティスト、IT プロフェッショナル、研究者、高等教育の専門家にとって優れたリソースです。
最後の言葉
AI ガバナンスは、組織が AI のメリットを最大化し、リスクと関連コストを最小限に抑えるのに役立ちます。
AI システム内の公平性とセキュリティを確保するための明確なガイドライン、倫理的枠組み、および規制を確立することが重要です。 このブログは、AI ガバナンスの概念、その重要性、利点、アプリケーション、および課題を理解するのに役立ちます。
そのため、倫理的、公正、公平な AI システムを実現したい場合は、組織内に AI ガバナンス フレームワークを実装するようにしてください。
次に、AI プロフェッショナルに必要とされる最も需要の高いスキルを確認できます。
