公共部門におけるAI倫理とガバナンスの実践

Kernkonzepte

AIシステムの倫理的で安全な設計、開発、実装のために、AIプロジェクトのライフサイクル全体にわたって、倫理的な配慮と責任あるイノベーションの習慣を確立する必要がある。

Zusammenfassung

本ワークブックは、人工知能(AI)とマシンラーニング(ML)の基礎的な概念を説明し、AIプロジェクトのライフサイクルにおける社会技術的な側面を概説する。

第1部では、AIとMLの技術的な側面について説明する。データ、モデル、機械学習の手法などの基本概念を紹介する。

第2部では、AIプロジェクトのライフサイクルにおける社会技術的な側面に焦点を当てる。CARE and Actフレームワーク、SUM価値観、SSAFE-D原則、プロセスベースのガバナンスフレームワークなど、倫理的で責任あるAIイノベーションのための概念を説明する。

本ワークブックは、公共部門のAIプロジェクトにおける倫理と安全性の確保を支援するための一連のワークブックシリーズの導入編である。

Statistiken

AIシステムは、予測、計画、分類、パターン認識、知覚、音声/音/画像認識、テキスト/音/画像生成、言語翻訳、コミュニケーション、学習、表現、問題解決などの人間の知性に関連するタスクを実行する。
AIシステムは、健康管理、教育、エネルギー、地方自治体、交通、防衛、セキュリティ、環境、農業、政府サービスなど、様々な公共部門の分野で活用されている。

Zitate

特になし

Wichtige Erkenntnisse aus

AI Ethics and Governance in Practice

by David Leslie... um arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15403.pdf

Tiefere Fragen

AIシステムの倫理的な設計と実装を支援するためには、どのようなステークホルダーとの協力が重要か。

AIシステムの倫理的な設計と実装を支援するためには、以下のステークホルダーとの協力が重要です。

データサイエンティスト：倫理的なデータ収集と処理を確保し、モデルのバイアスを排除するためのデータの適切な使用を確認します。
プロダクトマネージャー：倫理的な価値観を組み込んだ製品の開発と実装を確認し、社会的影響を最小限に抑えます。
ドメインエキスパート：AIシステムが特定のコンテキストで適切に機能するように、倫理的な配慮を提供します。
デリバリーマネージャー：プロジェクト全体で倫理的な価値観と原則を確実に実装し、コミュニティの福祉を保護します。

AIシステムの開発プロセスにおいて、どのようにして人間の価値観や規範を組み込むことができるか。

AIシステムの開発プロセスに人間の価値観や規範を組み込むためには、以下の手順が重要です。

プロジェクト計画段階で、ステークホルダーとの協力を通じて倫理的な目標を設定し、データの適切な使用を確保します。
問題の定式化段階で、目標変数を定義し、測定し、問題を解決するための入力データを決定します。
データ抽出または調達段階で、データの収集を行い、倫理的な観点からデータの使用を検討します。
データ分析段階で、データの探索的分析を通じてデータの特性を理解し、倫理的な問題を特定します。

AIシステムの社会的影響を考えるとき、どのような予期せぬ結果や副作用に注意を払う必要があるか。

AIシステムの社会的影響を考える際には、以下の予期せぬ結果や副作用に注意を払う必要があります。

バイアスの影響：データセットやモデルの設計に偏りがあると、不公平な意思決定や差別が生じる可能性があります。
プライバシー侵害：個人情報の適切な保護が行われない場合、プライバシー侵害やデータ漏洩が発生する可能性があります。
セキュリティリスク：セキュリティ対策が不十分な場合、システムが悪用されるリスクやサイバー攻撃の可能性があります。
倫理的な配慮不足：倫理的な価値観や原則が考慮されない場合、社会的な信頼性や透明性が損なわれる可能性があります。