専門家が提言
“危ない人工知能”をなくすには「AI版エネルギースター」を作るべし
AIシステムの危険性を排除するには、AIシステムの開発や利用に関する適切なルールが必要だ――。こう主張する専門家ニコル・ターナー・リー氏は「AI版エネルギースター」が必要だと指摘する。その真意とは。
人工知能(AI)関連の政策を適正にするには、政策立案者とデータサイエンティストが連携して、AIシステムを利用する企業向けに適切なルールを作成する必要がある――。技術誌MIT Technology Reviewが2022年3月に開催したAI関連イベント「EmTech Digital 2022」でこう提唱したのは、政策調査機関Brookings Institutionの技術調査組織Center for Technology Innovationでディレクターを務めるニコル・ターナー・リー氏だ。
「AI版エネルギースターが必要」と専門家が主張 その真意は?
欧州連合(EU)や各国政府は、社会に浸透し、刑事司法制度や金融システムなどに悪影響を及ぼしかねないAIシステムを規制する方法を探ろうとしている。AIシステム自体には否がなくても「AIシステムの利用ルールや、AIシステム開発者の説明責任に関するルールの欠如によって問題が生じている」と、ターナー・リー氏は指摘する。
予防策の設定とデューデリジェンスの動機付け
全てのAIシステムが不適切というわけではない。政策立案者は、AIシステムの影響や機密度、危険性が最も高い分野を見極め、そこに規制の取り組みを集中させる必要があるとターナー・リー氏は語る。例えば住宅ローンといった、消費者向け金融製品の審査に利用するAIシステムにはガードレール(予防策)を設け、人種を認識する技術が消費者のプライバシーを侵害するといったことがないようにする必要がある。
AIシステムの開発に当たっては、データサイエンティストにデューデリジェンス(適正評価手続き)の実施を義務付けることをターナー・リー氏は求めている。データサイエンティストは、AIシステムに対するテストを済ませて、適切な監査ツールを組み込むだけではなく、そのAIシステムに対して説明責任を負う必要がある。「責任を負うのは政府ではない。データサイエンティストの責任であり、AIシステムを認可する機関や企業の責任だ」(同氏)
政策立案者がデューデリジェンスに関して果たすべき役割は、基準に準拠した透明なAIシステムを開発する動機を企業に与えることだ。実際には、AIシステムが連邦基準を満たしているかどうかをユーザーが把握できるように、家電製品における「ENERGY STAR」(エネルギースター)に匹敵する評価システムを作成すべきだとターナー・リー氏は提案する。省エネルギー型電気製品のための環境認証制度であるENERGY STARは、エネルギー効率に関して連邦政府が義務付けるガイドラインを家電製品が満たしていることを示す。
「私たちにできることは透明性を生み出すことだ。そうすればAIシステムを適切にする優れた文化を生み出すことができる」とターナー・リー氏は話す。政策立案者とデータサイエンティストが協力して、AIシステムの適切化への道筋となるルールを定義する必要があると同氏は付け加える。「そうした『あるべき姿』について、人々が協力して取り組むことが必要だ」(同氏)
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[ネットアップ合同会社] 金融庁ガイドラインから読み解く、「次世代データレジリエンス」の在り方 -
製品資料
[ネットアップ合同会社] 製造DXでデータ活用ニーズが拡大 分散データ活用とAI活用をどう実践する? -
製品レビュー
[ネットアップ合同会社] AIで使いたいデータが内外に点在、研究におけるAI活用を阻む“真の課題”とは -
製品資料
[株式会社kickflow] 稟議・承認作業の「脱オンプレ・脱Excel・ペーパーレス化」を一気に進める方法 -
製品レビュー
[株式会社kickflow] ワークフローシステムのクラウド化 “みんなが不幸になる”事態を避けるには?
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ人はいるのにDXが進まない? ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
2
「エージェントを作るな、スキルを作れ?」 Anthropicが提唱するAI運用の勘所
-
3
障害対応に「余裕なし」が9割超 運用担当316人調査で見えた「運用赤字」
-
4
シャトレーゼを悩ませる偽メール 混乱なしでBIMI導入とDMARC強化を実現した方法
-
5
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
6
いまIBM iエンジニアが直面する「5つの技術的課題」とその解決策
-
7
Microsoft月例パッチ1400件超で過去最多 「限界点」を迎えたパッチ管理
-
8
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
9
「年1回の外部診断」が限界に 大手小売が脆弱性管理を内製化・一元化した方法
-
10
みずほ証券が「液冷サーバ」を採用 1日3.6億件の計算を支えるための要件
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー