フロンティアAIモデルのための国家登録制度：AIガバナンスの基盤となるツール

Concetti Chiave

フロンティアAIモデルの潜在的なリスクを軽減するために、政府はモデルの登録制度を導入する必要がある。

Sintesi

AIモデル登録制度の提案

本稿では、AIガバナンスの基盤となるツールとして、フロンティアAIモデルの国家登録制度の実施を提案する。この提案は、他のハイインパクト産業に対する政府の洞察力に匹敵する、効率的で非侵襲的なAIガバナンスを実現することを目的としている。

登録制度の必要性

AIは過去10年間で劇的に進歩し、人間に近い、あるいは凌駕する品質で画像、音声、テキストを生成できるChatGPTのような生成AIや大規模言語モデルが急増している。AIへの投資額は数十年にわたって指数関数的に増加しており、2021年には世界の企業投資額が3,370億ドルに達した。

他のすべての新しいテクノロジーと同様に、フロンティアAIは大きなチャンスとリスクの両方をもたらす。最近の米国におけるAIに関する大統領令やEUのAI法は、AIのこの二重の側面を浮き彫りにしている。専門家の間では、AIがもたらすメリットと害の深刻さについては意見が分かれているものの、AIが今後数年間で我々の経済と社会に大きな影響を与えるという点ではコンセンサスが得られている。

しかし、他のテクノロジーとは異なり、AI開発は規制がほとんどなく、政策立案者や国民にとっては不透明である。政府は、モデルの能力やリスク、そしてこれらのモデルがどのように開発され、展開されているかについての洞察力を持っていないため、安全性の問題を予測し、軽減する能力を奪われている。現在、政府はAI開発者が自主的に共有する情報に頼らざるを得ない状況である。安全性を確保するための主要な監視なしに、これほど大きな影響力と役割を経済の中で担っている産業は他に例がなく、AIの影響力は開発が加速するにつれて増大する一方である。

登録制度の目的

AI開発に対する政府の洞察力を同様の産業と同等のレベルにまで高め、質の高い、エビデンスに基づいたAI政策を策定するために必要な情報を提供するために、政府は国家AIモデル登録制度を採用することを提案する。

登録制度のデザイン原則

効果的なAIモデル登録制度は、上記目標を達成するために、以下の設計原則に従うべきである。

• 最小限の報告: 過度に厳格な報告要件は、研究開発からリソースを不必要に奪い、新しいモデルの開発とテストに管理上の障害をもたらす。新しいAIシステムを展開する前にコンプライアンスを達成するための負担は、イノベーションが市場に到達するペースを遅らせることになる。
• 必須基準やライセンスの廃止: 多くの産業では、安全対策の実施やユーザーの権利保護のために、必須基準やライセンス制度を採用している。必須基準とは、特定の産業の組織が遵守しなければならない規則や要件のことである。これらの基準は強制力を持つが、製品が展開された後に実施される場合があり、製品を合法的に使用することから排除することを伴わない場合もある。
• グローバルな相互運用性: 登録要件は、複数の国で事業を展開するラボにとって、さらなる課題となる可能性がある。相互運用性がなく、報告すべき情報が異なる複数の国の登録制度は、企業が異なる規制の枠組みを乗り越えようとする際に、重複した努力と非効率性につながる可能性がある。

登録制度に含めるべきモデル

どのモデルが登録の対象となるべきかを判断するには、明確な基準を設定する必要がある。この基準は、潜在的なリスクと規制の負担のバランスを取るものでなければならない。

• 能力ベースのしきい値: モデルのサイズ（パラメータ数で測定）、トレーニングに使用される計算能力（浮動小数点演算で測定）、トレーニングデータの量（トークン数で測定）などの要素に基づいてしきい値を設定することができる。
• ハイリスクドメイン: 核技術、サイバーセキュリティ、バイオテクノロジーなどのハイリスクドメインで動作するように設計されたモデルには、追加の監視とスクリーニングが必要になる場合がある。
• 登録のタイミング: モデルが公開され、潜在的な害を引き起こす可能性が生じる前に登録する必要がある。

登録制度の実施

効果的な登録制度は、AI開発者からのタイムリーで正確な情報の提出を確実にするためのメカニズムを必要とする。

• コンプライアンスの確保: 登録を義務付け、未登録モデルの展開に対する罰則を科すことを検討する必要がある。
• データの正確性の検証: 提出された情報の正確性を検証し、虚偽の報告に対処するためのメカニズムを確立する必要がある。
• 機密性の維持: 機密性の高い情報や企業秘密を保護するための対策を講じる必要がある。

結論

AIモデル登録制度は、AIガバナンスの重要な要素となり得る。政府は、これらの登録制度を通じて、AI技術の進歩を監視し、潜在的なリスクを軽減し、責任あるAIのイノベーションを促進することができる。

Statistiche

2021年には世界の企業によるAIへの投資額が3,370億ドルに達した。

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance

by Elliot McKer... alle arxiv.org 10-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.09645.pdf

Domande più approfondite

AIモデル登録制度は、オープンソースのAI開発とどのように連携すべきか？

オープンソースのAI開発は、AI分野の進歩、アクセシビリティ、イノベーションの促進に重要な役割を果たしています。しかし、そのオープンな性質上、AIモデル登録制度との連携には、独自の課題と考慮事項が存在します。
課題:

透明性と機密性: オープンソースモデルは、その設計と開発プロセスが公開されています。しかし、AIモデル登録制度では、トレーニングデータのソース、モデルの脆弱性、潜在的なリスクなど、機密性の高い情報を収集する必要がある場合があります。この透明性と機密性のバランスをどのように取るかが課題となります。
責任の所在: オープンソースプロジェクトでは、多くの場合、多数の開発者が貢献しており、単一の責任者を特定することが困難です。AIモデル登録制度では、責任と説明責任を明確にする必要がありますが、オープンソースの分散型開発モデルでは、これが複雑になる可能性があります。
イノベーションの阻害: 厳格な登録要件は、オープンソースのAI開発を阻害し、イノベーションを抑制する可能性があります。登録プロセスは、オープンソースコミュニティの機敏性とスピードを損なわないように、可能な限り効率的で負担の少ないものにする必要があります。
連携方法:

柔軟な登録要件: オープンソースプロジェクト向けに、より柔軟な登録要件を設けることが考えられます。例えば、モデルの規模、計算能力、潜在的なリスクに基づいて、登録要件を tiered approach にすることができます。
コミュニティベースのアプローチ: オープンソースコミュニティと協力して、登録プロセスを設計および実装することができます。これにより、コミュニティのニーズと懸念事項が適切に反映されます。
透明性と情報共有: 登録されたAIモデルに関する情報を、可能な限りオープンかつアクセスしやすい方法で公開する必要があります。これにより、透明性が向上し、コミュニティ全体で安全性と責任あるAI開発を促進することができます。
インセンティブの提供: オープンソース開発者がAIモデルを登録するインセンティブを提供することができます。例えば、登録されたモデルを政府の調達プロセスで優先的に検討したり、資金提供の機会を提供したりすることができます。
オープンソースのAI開発とAIモデル登録制度の連携は、慎重に進める必要があります。目標は、イノベーションを促進しながら、AIの安全性と責任ある開発を確保することです。

AIモデルの能力とリスクを評価するための、より洗練された方法にはどのようなものがあるか？

AIモデルの能力とリスクを評価することは、AIガバナンスにおいて極めて重要です。従来のベンチマークや評価指標は、急速に進化するAI技術に追いついていない側面があり、より洗練された評価方法の開発が求められています。
洗練された評価方法:

動的な敵対的評価: Adversarial Machine Learning の技術を用いて、AIモデルの脆弱性を積極的に探る評価方法です。現実世界における悪意のある攻撃を想定し、モデルの頑健性を動的に評価します。
コンテキストアウェアな評価: AIモデルの能力とリスクは、具体的な使用状況やコンテキストに依存します。コンテキストアウェアな評価では、実際の使用シナリオを考慮し、モデルの挙動や潜在的な影響をより正確に評価します。
説明可能な評価指標: ブラックボックスになりがちなAIモデルの評価において、解釈性と説明可能性を高めることが重要です。評価指標を人間が理解しやすい形で提示することで、モデルの挙動に対する理解を深め、潜在的なリスクをより適切に評価することができます。
長期的な影響評価: AIモデルの長期的な影響を評価することは、技術の進歩や社会の変化を予測する必要があるため、困難です。シミュレーションやモデリング技術を活用し、長期的な影響を予測するための研究開発が重要となります。
倫理的な影響評価: AIモデルの倫理的な影響を評価するためのフレームワークや指標の開発が進められています。公平性、プライバシー、差別、透明性など、倫理的な観点からモデルを評価し、潜在的な問題点を特定します。
継続的な評価と改善:
AI技術は常に進化しているため、評価方法も継続的に改善していく必要があります。新しい技術やリスクに対応するために、評価方法の研究開発への投資を継続し、国際的な協力体制を構築することが重要です。

AIガバナンスにおける政府の役割は、今後どのように進化していくべきか？

AI技術の急速な進歩に伴い、AIガバナンスにおける政府の役割はますます重要になっています。政府は、イノベーションを促進しながら、AIの倫理的な開発と利用を促進し、潜在的なリスクから社会を守るために、積極的な役割を果たしていく必要があります。
政府の役割の進化:

法的枠組みの整備: AIの開発、利用、倫理に関する包括的な法的枠組みを整備する必要があります。この枠組みは、AIモデルの登録、データのプライバシーとセキュリティ、アルゴリズムの透明性、責任と説明責任などの重要な側面を網羅する必要があります。
規制の柔軟性と適応性: AI技術は急速に進化するため、規制は柔軟性と適応性を備えている必要があります。政府は、技術の進歩に合わせて規制を継続的に見直し、必要に応じて更新していく必要があります。
国際協力の推進: AIガバナンスは、国境を越えた課題です。政府は、国際的な協力体制を構築し、共通の原則、基準、ベストプラクティスを策定する必要があります。
研究開発への投資: AIガバナンスに関する研究開発に投資する必要があります。これには、AIのリスク評価、倫理的なAI設計、説明可能なAIなどの分野が含まれます。
人材育成: AIガバナンスに必要なスキルと知識を持つ人材を育成する必要があります。政府は、教育機関や民間企業と協力して、AI倫理、AI法、AI政策などの分野の専門家を育成する必要があります。
国民への啓発: AIガバナンスに関する国民の意識を高め、AIに関する議論に積極的に参加するよう促す必要があります。政府は、AIに関する情報をわかりやすく提供し、国民との対話を促進する必要があります。
AIガバナンスは、政府、産業界、学術界、市民社会を含む、すべてのステークホルダーにとっての共通の責任です。政府は、リーダーシップを発揮し、AIが倫理的かつ責任ある方法で開発、利用されるよう、積極的に取り組んでいく必要があります。