AIは人類と多くの組織にとって、大きな機会をもたらします。
明確な原則に基づくAIガバナンスの枠組みを整えることで、組織においてAIを責任ある形で最適に活用できます。
ここ数年で、責任あるAIは一部の人々の間で語られる概念から、常に見出しを飾るテーマへと変わりました。責任ある信頼できるAIは、複数のドキュメンタリー、書籍、そして会議で取り上げられています。責任あるAIを当たり前のものとして期待し、広く知られたものにするほど、それを現実のものにできる可能性が高まります。これにより、より多くの人が利用できるAIとともに、私たちは発展できます。これは、上級幹部向けの「責任あるAIバッジ認証プログラムを通じて目指す共通の目標です。同様に、ポッドキャスト「AIを信頼できるか？」では、あらゆる組織が学び、恩恵を得られる責任あるAIの重要な要素を明らかにしています。
私たちは、責任あるAIのベストプラクティスやプロセスを理解するため、学者、組織、そして第一人者たちと協力しています。キャシー・オニールは、AIに過度に依存する危険性について知見を示しました。一方、レネー・カミングス氏は、アーバンAIの創設者として、AIが私たちの市民的権利に及ぼす影響について見解を共有しました。キース・ソンダーリング氏は、米国雇用機会均等委員会（EEOC）の委員として、人事システムにおけるAIの開発、購入、活用について雇用主向けの指針を示しました。ドン・バイヤー下院議員（バージニア州・民主党）は、AIへの期待と、政策策定にもたらす機会について語りました。
責任あるAIガバナンスを実現するためのベストプラクティス
これらをはじめとする議論を通じて、責任あるAIガバナンスの実現に不可欠な、5つの主要なベストプラクティスを特定しました。
1）AI原則を定める
経営陣は、確立された一連のAI原則を通じて足並みをそろえる必要があります。リーダーたちは集まり、AIの利用方法と、それが自組織の価値観にどう合致するかを話し合わなければなりません。技術の問題はIT部門に任されがちです。AIに関しては、この姿勢を改め、新しい働き方に合うよう職場文化を更新する必要があります。リチャード・ベンジャミンズ氏との最近のポッドキャストで、テレフォニカが達成を目指すAI原則を意欲的に導入した経緯が紹介されています。
2）責任あるAIガバナンスの枠組みを確立する
組織の価値観と技術は結び付いており、一体的に扱う必要があります。経営陣の議題には、イノベーション責任者が主要な機能におけるAIの開発・利用方法を共有する場を設けるべきです。人事責任者はAIの利用状況を共有できます。法務責任者は、危機に関する報道や訴訟で生じ得る責任について検討できます。こうした議論を通じて、今後のAI利用を導き、AI文化を形作る枠組みを確立すべきです。このチェックリストは、その方法を示します。
経営陣の取り組みを導く枠組みは増えており、たとえばBSAフレームワーク、GAOリスクフレームワーク、およびNIST AIリスクマネジメントフレームワークがあります。EqualAIフレームワークは責任あるAIガバナンスの5つの柱を示しており、世界経済フォーラムはAIのリーダーシップに向けたAI C-Suiteツールキットを作成しました。
3）ガバナンスの枠組みを実務に落とし込む
AI戦略の指針となる原則を定める計画を策定することは重要ですが、これらの取り組みは実施されて初めて効果を発揮します。責任あるAIを実務に落とし込むには、いくつかの重要な手順があります。
窓口と支援チームを設置する
経営幹部の責任を明確にすれば、企業の法的責任を軽減できます。組織は、AIガバナンスの責任者を定めなければなりません。この幹部は、社内外から寄せられるAIに関する質問や懸念に対応し、調整を担います。枠組みと支援システムの導入を監督し、回答の正確さと迅速さに責任を負い、新たな課題を特定して対処します。
責任の所在を明確にするため、任命されたチームメンバーの評価には、各自の役割に関する明確な期待事項を含めるべきです。責任あるAIの導入を支えるチームは、できる限り多様な構成にする必要があります。技術専門家、エンジニア、倫理専門家、デザイナー、弁護士、製品開発者、営業担当者、顧客対応の幹部などを含めるべきです。多様なチームは、幅広いリスクを想定することでAIの安全性を高めます。また、より優れたものにもします。幅広い消費者層に向けて設計できるからです。
テスト手順のため、AIライフサイクルの各段階を周知する
組織は、AIを適切に管理するための基本的な慣行を確立する必要があります。これには、AIの開発、導入、利用のさまざまな段階で定期的にテストを行うことが含まれます。テストの内容は、システムの種類とリスクの度合いによって異なります。同様に、AIは柔軟で適応性が高いため、テストもそれに合わせて調整しなければなりません。一貫性を確保するには、詳細なチェックリストが必要です。
テスト計画を組織全体に広く周知し、全員が従うようにします。計画と目標が明確で、潜在的な問題をテストして解決していることを組織全体で把握できるようにするのが望ましいでしょう。これは、信頼と責任を支え、伝える責任あるAI文化の醸成につながります。
記録する 各段階の完了時に関連する知見を
一貫性、説明責任、透明性を促進するため、組織はAIシステムで使用される訓練データの出所や不足など、得られた知見を記録すべきです。記録には、AIシステムの成功率が異なる可能性のある、過少または過大に代表されている集団を含める必要があります。これにより、後の段階で格差や害を検証する担当者と、AIシステムの下流の利用者に注意を促せます。この実践は、栄養成分表示や原材料一覧に従うのと似ており、たとえばAIのモデルカードは、データセットに何が含まれ、誰が関わっているかを記録します。
責任あるAIガバナンスのため、定期的な監査を実施する
歯科検診は好まないかもしれませんが、定期的に受けています。同様に企業も、定期的な監査を行う周期と手順を定め、仮想事例を用いてAIシステムに質問すべきです。支援に役立つ外部の専門家やリソースも増えています。これは、ニューヨーク市のAI採用法案やアルゴリズム説明責任法のように、近く義務化される可能性があります。さらに、この監査によって記録が残り、将来、訴訟や規制当局からの照会があった場合に役立つことがあります。
4）研修
組織全体で原則と義務を一貫して説明するAI倫理講座を実施します。また、上級幹部がベストプラクティスの導入に重点を置く責任あるAIバッジ認証プログラムに参加する選択肢もあります。
5）質問票
手順は簡単で、定期的かつ必須のものにします。チームがAIを活用した製品の設計や発売を計画する際、基本的な質問票を使用できます。評価が不十分な場合は、AI倫理委員会に持ち込んで問題を検討できます。委員会は、AIの技術的知識を持つさまざまな専門家で構成できます。
バイアスはAI製品のライフサイクルを通じて入り込む可能性があり、AIは常に新しいパターンを学習していることを私たちは認識しています。組織は、パターンを学習し、AIの動向を把握するための提案を行う強力なツールに注力する必要があります。この理解を共有し、熟慮された枠組みやその他の提案された対策を導入することで、幹部はルールと安全手順を定められます。
