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透明性と公平性は、規制の中核を成 さなければなりません。例えば、バ イアス監査の義務化により、AI シス テムが差別を永続化しないことを確 保することができます。また、医療 や教育の改善など、社会的課題に対 処する AI ソリューションを開発す る企業に対する助成金も、有意義な 効果をもたらす可能性があります。 説明責任の確保 AI が被害をもたらした最近の 事件を踏まえて、明確な説明責 任のメカニズムを確立すること はどれほど重要でしょうか？ AI の説明責任は、これらのシステム が日常生活にますます統合されるに つれて、ますます懸念が高まってい ます。Character.AI に関する最近の 事件は、責任を明確に割り当てる仕 組みがないまま運用することのリス クを浮き彫りにしています。 年齢 制限などの簡単な対策も有効かもし れませんが、それは根本的な問題に は対処していません。危害が発生し た場合、その責任は開発者、トレー ナー、インフラ提供者、あるいはユ ーザーにあるのか、その責任の所在 が不明確であることが多いのです。 オープンソースのモデルは、責任の 所在が明確にならないため、この問 題をさらに複雑にします。明確な枠 組みがない場合、被害者は救済手段 がなく、AI システムに対する信頼 が損なわれるおそれがあります。政 府および規制当局は、被害を軽減 し、失敗が発生した場合に信頼を回 復し、生活の重要な分野における AI の役割の拡大に備えるための規則を 迅速に確立しなければなりません。 規制機関は、AI の結果につい て人間が責任を確実に果たすた めにどのような措置を講じる ことができるでしょうか？ 透明性が鍵です。企業は、AI モ デルのトレーニングおよび導入 方法を文書化することが義務付 けられるべきです。最高 AI 責任 者などの役割を割り当てること も、組織レベルでの監督と説明責 任を確保するのに役立ちます。 実用化には、以下のいくつかのステ ップが必要になるかもしれません。 • 影響評価：AI システムの実用化に 先立ち、その社会的および環境的 影響を評価すること。 • 堅牢なテストフレームワーク：AI モデルをさまざまなシナリオにさら して、導入前に潜在的な問題を発 見するフレームワークを開発しま す。ソフトウェアエンジニアリング の「カオスエンジニアリング」の 概念を借用して、さまざまな障害シ ナリオをシミュレートし、AI シス テムのストレステストを行うことが できます。 • レッドチーム：業界ではすでに、モ デルを意図しない、あるいは非倫 理的な動作をさせることを任務とす る専門チーム「レッドチーム」を採 用している企業が多くあります。こ のプロセスを開発パイプラインの一 部として体系化することで、弱点 を公開前に発見することが可能にな ります。 AI システムによって被害が発生した 事例から、業界はどのような教訓 を学ぶことができるでしょうか？ ネガティブな事象は、厳格なテスト とモニタリングの重要性を浮き彫り にします。継続的な監視と倫理的な 実践への取り組みにより、将来的 な被害を防止し、AI 技術に対する 信頼を構築することができます。 お時間をいただき、ありがとう ございました、ジャレッドさ ん。とても参考になりました。 ロバートさん、ありがと う。楽しい時間でした。 1 gov.uk/government/collections/ai-airlock-the-regulatory-sandbox-for-aiamd 2 bloomberg.com/news/articles/2024-11-15/ai-replacing-entry-level-jobs-could-break-the-career-ladder 3 natlawreview.com/article/new-lawsuits-targeting-personalized-ai-chatbots-highlight-need-ai-quality-assurance 4 forbes.com/sites/jackkelly/2024/05/28/the-rise-of-the-chief-ai-officer 41 |