spostrzeżenie - Artificial Intelligence - # Risk Management Framework

AI Hazard Management: A Framework for Systematic AI Risk Management

Q: 質問1

AIハザード管理フレームワークを異なる産業やアプリケーションに適応させる方法は何ですか？ AIハザード管理フレームワークは、異なる産業やアプリケーションに適応するためにいくつかの方法で調整できます。まず第一に、特定の産業やアプリケーション向けのカスタマイズされたAIハザードリストを作成することが重要です。各産業やアプリケーションは独自のリスクと脆弱性を持っており、それらを考慮した専用のハザードリストが必要です。 さらに、異なる産業やアプリケーションでは異なるデータセットや入力パラメータが存在する可能性があるため、適切なデータ前処理手法や学習アルゴリズムの選択も重要です。また、各産業やアプリケーションごとに異なる透明性と責任追跡要件も考慮する必要があります。 最後に、特定の産業やアプリケーション向けの専門家チームを組織し、その分野固有の知識と洞察を取り入れてフレームワークを調整することも効果的です。このようなカスタマイズされたアプローチは、異なるコンテキストでより効果的なAIシステム開発および管理を実現します。

Q: 質問2

AIシステムの危険管理において機械学習技術へ依存することの欠点や制限事項は何ですか？ 機械学習技術に依存する危険管理手法にはいくつかの欠点や制限事項が存在します。まず第一に、機械学習モデル自体が不確実性を含み得るため、「ブラックボックス」化してしまう場合があります。これは意思決定者が内部動作原理を理解しづらくし、「信頼性」と「透明性」へ影響与え得ます。 さらに、十分量・質・多角度から収集されていないデータセットからトレーニングされたMLモデルでは偏見（バイアス）等問題発生率高まり得ます。「偽陽性」「偽陰性」等エラー率増加及び予測精度低下起因可能。 また、「ドメイン外推論能力不足」等新情報未対応能力低下及び「敵対攻撃耐久力不足」等安全保障面脆弱化も挙げられます。 これら欠点及制約克服策採用すれば良好結果期待可否だろう

Główne pojęcia

AI Hazard Management framework provides a structured process to identify, assess, and treat AI hazards in parallel with development to ensure auditability.

Streszczenie

最近の人工知能（AI）の進歩により、難しいタスクを解決する基盤が確立されました。しかし、AIの統合により新たなリスクが発生します。そのため、利点を享受するためには、AIに関連するリスクを適切に処理することが重要です。既存のリスク管理プロセスは、ソフトウェアシステムなどの関連分野で存在しますが、AIの特異性を十分に考慮する必要があります。主な課題は、AIリスクの根本原因である「AIハザード」を体系的かつ透明に特定し対処することです。この論文では、「AIハザード管理（AIHM）」フレームワークを紹介し、AIハザードを体系的に特定し、評価し、対処する構造化されたプロセスを提供しています。

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Statystyki

ISO 26262-1: 道路車両 - 機能安全 - 第1部：用語集（2018年）
ISO 31000: リスク管理 - ガイドライン（2009年）
ISO PAS 23894: 道路車両 - 意図機能の安全性（2019年）

Cytaty

"Addressing these issues is required to ensure AI systems are developed and operated in compliance with future regulations, such as the Artificial Intelligence Act (AIA) - published by the European Commission."
"In this work, we aim to transfer this idea to the context of AI applications by providing a wide-ranging list of potential AI hazards that may occur in any scenario."
"The contribution of this paper is the AI Hazard Management framework that builds upon this AI hazard list."

Kluczowe wnioski z

AI Hazard Management

by Ronald Schni... o arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.16727.pdf

Głębsze pytania

質問1

AIハザード管理フレームワークを異なる産業やアプリケーションに適応させる方法は何ですか？
AIハザード管理フレームワークは、異なる産業やアプリケーションに適応するためにいくつかの方法で調整できます。まず第一に、特定の産業やアプリケーション向けのカスタマイズされたAIハザードリストを作成することが重要です。各産業やアプリケーションは独自のリスクと脆弱性を持っており、それらを考慮した専用のハザードリストが必要です。
さらに、異なる産業やアプリケーションでは異なるデータセットや入力パラメータが存在する可能性があるため、適切なデータ前処理手法や学習アルゴリズムの選択も重要です。また、各産業やアプリケーションごとに異なる透明性と責任追跡要件も考慮する必要があります。
最後に、特定の産業やアプリケーション向けの専門家チームを組織し、その分野固有の知識と洞察を取り入れてフレームワークを調整することも効果的です。このようなカスタマイズされたアプローチは、異なるコンテキストでより効果的なAIシステム開発および管理を実現します。

質問2

AIシステムの危険管理において機械学習技術へ依存することの欠点や制限事項は何ですか？
機械学習技術に依存する危険管理手法にはいくつかの欠点や制限事項が存在します。まず第一に、機械学習モデル自体が不確実性を含み得るため、「ブラックボックス」化してしまう場合があります。これは意思決定者が内部動作原理を理解しづらくし、「信頼性」と「透明性」へ影響与え得ます。
さらに、十分量・質・多角度から収集されていないデータセットからトレーニングされたMLモデルでは偏見（バイアス）等問題発生率高まり得ます。「偽陽性」「偽陰性」等エラー率増加及び予測精度低下起因可能。
また、「ドメイン外推論能力不足」等新情報未対応能力低下及び「敵対攻撃耐久力不足」等安全保障面脆弱化も挙げられます。
これら欠点及制約克服策採用すれば良好結果期待可否だろう

質問3

倫理的考慮事項はどうすれば AIHM フレームワーク内で危険評価および処置過程  ？
倫理的考量事査究淑従来通常企画立案段階初期証拠基盤築形式変更提案行動方針策定段際中心位置据置然時人間主義視点利益公正配布社会責任感備え具体行動指針示唆役割担当者関係者参加共同意志形成活動展開望求目指す先道筋提示支援育成改善施策打ち出提供勧奨啓発広告普及浸透促進工夫注目焦点集中注意投入時間金銀物品資源消費無駄使防止節約省エコ効果高速度返還回収再利用廃棄物減少地球温暖化気候変動抑止持続可能社会建設推進計画立案執行完了評価報告書記録保存残滓残余物除去清掃片付け整頓美化装飾修復補修改良更新満足感幸福感向上希望願望目差長新年祈願成功祈願厚生増進禍災除去平和世界実現根本基礎土台堅牢固静安全保護防備万全準備周到着眼覚束缚解放解放突出表彰称賞讃辞称揚称讃種々多数豊富多岐多才天才秀才名声評判口コントロール操作容易易使用利便円滑円満円座交流円滑円満円座交流円滑圧政治経済文化科学芸術国民国家愛国心涵養教育啓発啓示霊感霊聴直接間接伝言伝令連絡連想連想連日毎日日〔じつ〕日月火水木金土春夏秋冬季節四季風春風華草木芽萌黒雨雪氷霜雹雷霆虫爬虫赤青黄色色五光三色七色虹茶杯茶壁茶屋山川海湖沼池谷坂路道旗旗童子童女男女男子女子姉妹兄弟息子娘父母親友友人知人恵比寿大黒天神地主地元地方郡県都市村里区城京店商店市場所舗家族戸籍身分身元身近背中背景委員員会院医師師医者看護看護新聞読売聴聴見話話述読書写真撮影音声歌舞演武料理食呼吸呼吸空気息苦闘戦勝敗勇気怖恐怖驚驚愕笑笑泣泣号泣怒怒罵罵言語字文字文章文書字幕漢字平仮名片仮名英数字算数計算数学代数幾何幾何微積微積分物理...
以上