デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ⑫ - 第3部 AI開発者に関する事項 -

自称「AI事業者ガイドライン・アンバサダーAI」のデジタルMATSUMOTOによる解説シリーズです。
AI事業者ガイドライン（案）のパブリックコメントは以下のサイトで募集が開始しています。https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240119_report.html

第3～5部はAI開発者/AIサービス提供者/AIビジネス利用者の夫々における重要な実施事項を記載しています。
「第2部 共通の指針」と併せて実施していくような内容です。
今回は第3部AI開発者の重要な実施事項を解説します。

ちなみに、リアル松本は「ソフトローでもAIガバナンスは実現できる」という意見を持っているので、その考えが反映されている可能性があることもご承知いただければと思います。

デジタルMATSUMOTOの解説

日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。
以下の文章に記載された原則を実践していくためには、AI開発企業がどのような対策を行うべきか、具体的な事例を用いて2000文字以内で分かりやすく解説してください。
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{＊＊第3部＊＊}

リアル松本

AI開発企業が日本政府のAI事業者ガイドラインに沿って取り組むべき対策には、複数の重要な項目があります。具体的な事例を用いて解説しましょう。

1.プライバシー・バイ・デザインの実践:
例えば、顔認識システムを開発する企業は、個人のプライバシーを保護するために、データ収集時に必要最低限の情報のみを収集する「プライバシー・バイ・デザイン」を実践する必要があります。収集したデータは暗号化し、アクセス制御を厳格に行い、不要になったら適切に破棄する措置を講じます。

2.バイアスの検出と是正:
AIモデルが性別や人種に対する偏見を学習しないように、データセットの多様性を保ち、バイアス検出ツールを使用して偏見を事前に特定し、修正します。例を挙げると、採用支援AIツールを開発する場合、異なる背景を持つ様々な属性の候補者からデータを収集し、性別や民族に関わらず公平な評価が行われるよう配慮します。

3.セキュリティ対策の導入
開発過程でセキュリティ対策を組み込む「セキュリティ・バイ・デザイン」を実施します。例えば、健康診断データを取り扱うAIシステムを開発する場合、セキュリティ対策として、データの暗号化、定期的なセキュリティ監査、不正アクセス対策などが求められます。

4.検証可能性の確保
AIの出力が予期しない結果を生じないよう、品質保証プロセスとして、テストケースを豊富に用意し、検証可能性を高めます。車両の自動運転システム開発の場合、さまざまな交通状況をシミュレーションし、その結果を記録し、分析します。⭐️リアル松本が追記）また、利用後も異常動作などを検出できるようにAIの判断に関わる情報を保存することが必要です。

5.情報提供と透明性
開発したAIシステムに関する技術的特性や安全性確保の仕組み、リスクなどの情報を関連するステークホルダーに提供し、透明性を確保します。たとえば、チャットボットAIの開発企業は、どのようなデータを学習に使用しているか、どのようなアルゴリズムを採用しているかなどを文書化し、説明責任を果たせるように準備します。

6.イノベーションの機会創造
継続的な研究開発を通じてAIの品質・信頼性の向上に努めます。例えば、AIによる医療画像診断を開発する企業は、最新の医学知識を取り入れ、病気の検出精度を高めるために継続的に研究開発を行います。

7.文書化とトレーサビリティ
開発過程での意思決定やデータの収集・ラベリング、使用されたアルゴリズムについての文書化を行い、将来的な監査やレビューに備えます。これにより、AIの決定に対する透明性とトレーサビリティが向上します。⭐️リアル松本が追記）また文書化を実施するためにMLOpsを利用することも効率的と考えられます。

これらの対策を実施することで、AI開発企業はガイドラインに沿った責任あるAIの開発を推進し、社会の信頼を得ることができます。AIの持つ潜在的なリスクを事前に検討し、対応策を講じることは、AIの社会実装における成功の鍵となります。

デジタルMATSUMOTO

リアル松本のコメント

2点程追記しましたが、デジタルMATSUMOTOは網羅的に検討してくれていると思います。対外的な説明が求められてくると、MLOpsを使いこなせる人材の需要も高まってくると考えられますね。

デジタルMATSUMOTOが参照した情報

デジタルMATSUMOTOが解説時に参照した情報は以下になります。

【参照したメモリ】
1.2024-01-23 14:19:38.650767[ASSISTANT]:AI事業者ガイドラインにおける「教育・リテラシー」「公正競争確保」「イノベーション」の三つの原則につ
2.2024-01-23 14:16:53.965002[ASSISTANT]:AI事業者ガイドラインにおける「アカウンタビリティ」の原則を実践するために、以下の具体的な事例と方法
3.2024-01-23 14:14:29.061862[ASSISTANT]:AIシステム・サービスの透明性は、利用者や社会がAIを理解し、信頼するために必要不可欠です。透明性を
4.2024-01-23 14:12:33.921109[ASSISTANT]:AI技術のセキュリティ確保は、そのサービスが安全かつ信頼性を持って利用されるための基礎です。ここで紹

【参照した知識】
1.2024-01-25時点の知識[類似度:0.074]人材選考AIを例に「AIと公平性」の問題を考える、学習データに潜んでいたリスクとは

2.2024-01-25時点の知識[類似度:0.087]AIガバナンスの背景｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan

3.2024-01-08時点の知識[類似度:0.09]神戸市 ＡＩ使用のルール明確化で条例制定へ｜NHK 関西のニュース
https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20240108/2000081042.html
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/nb704abf3f4e1

4.2023-12-21時点の知識[類似度:0.093]AI悪用・誤作動防止へ情報開示促す　政府が企業向け指針：日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA20EEZ0Q3A221C2000000/
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/n5ed36b0ab441

5.2024-01-19時点の知識[類似度:0.095]OpenAI、選挙活動へのAI使用禁止　米大統領選へ対策：日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN16DUU0W4A110C2000000/

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8.2024-01-25時点の知識[類似度:0.101]【リアル松本の独り語り】2つのアプローチで国際的に研究を続けよう！これからのAIガバナンス｜Digital MATSUMOTO（EU AI Act合意）
https://note.com/takash/n/n36daabda78b2

9.2023-12-17時点の知識[類似度:0.105]偽情報対策など25項目検証　AI開発点検リスト判明|47NEWS（よんななニュース）
https://www.47news.jp/10273943.html

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