AIでまとめる、「広島AIプロセスに関するG7首脳声明」
「広島AIプロセスに関するG7首脳声」が発表されたので、AIでのまとめ。あくまで、「ざっと全体を把握する」ための文章シンプル化のまとめ。メディアやフォーマルな用途で使う場合は、原文チェックしてね。あと重要な漏れ抜けあったらコメント欄で教えてください。
トータル圧縮版
このG7首脳声明と広島プロセス文書は、AI技術の安全性と信頼性を高めるための重要な指針を示しています。主なポイントは以下の通りです。
AIは革新的だが、悪用されるリスクがある。人間中心のガバナンスが必要。
広島プロセスの国際指針と行動規範を支持し、それに従うべき。
AIシステムのライフサイクル全体でリスクを管理する。開発から実運用、事後対応まで一貫性を持たせる。
能力と限界の公表、情報共有、インシデント対応に組織間で協力する。
セキュリティ対策を徹底する。データ、アルゴリズム、システムを保護する。
監督体制とガバナンスの方針を整備し、リスク軽減のための研究開発を優先する。
AI生成コンテンツの識別メカニズムや国際標準を開発する。
プライバシー保護、知的財産権の保護、データの適切な管理を行う。
これらの原則に基づき、安全で信頼できるAIの開発・利用を目指す。
要約すると、AIの開発と利用における守るべき重要な価値観を示し、その実現のためのガイダンスを提供していると言えます。
広島AIプロセスに関するG7首脳声明
概要
G7首脳は、AI技術の革新性とそのリスクに対処する必要性を強調し、人間中心のガバナンスの形成が必要と認識した。この方針に基づき、「広島プロセス国際指針」と「国際行動規範」を歓迎し、定期的な更新を確約。高度なAIを開発する組織には、これらの規範に従うよう促した。また、GPAIとOECDとの協力下で、政策枠組の策定とマルチステークホルダーとの協議を加速させるよう関係閣僚に指示した。目的は、リスクを軽減しながら技術の利点を最大化し、全世界で安全かつ信頼性の高いAIシステムの導入を促進すること。
高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際指針
概要
広島プロセス国際指針は、高度なAIシステムの開発と利用を安全かつ信頼性がある形で行うためのフレームワークを提供します。これは学術界、市民社会、民間部門、公共部門など、多様な組織に適用可能であり、既存のOECD AI原則を基にしています。この指針は、進行中の文書として、各種ステークホルダーの意見を取り込みながら更新されることが期待されています。また、国や組織は、自分たちに合った方法でこれらの指針を適用できます。指針は、リスクベースのアプローチを基に、各組織が他の関係者と協議しながら行動するよう促しています。重要なのは、AIの開発と導入において、法の支配、人権、多様性などの基本的価値を尊重する必要があると明記されています。
1. AIシステム開発全体のリスク管理
AIライフサイクルの全段階でリスクを識別、評価、軽減する措置を実施
多様な内部・外部テスト手段と緩和策を用いる
システムの信頼性、安全性、セキュリティを保証する
開発過程のトレーサビリティを保持する
2. 導入後の脆弱性とインシデントの特定と緩和
AIシステム導入後のリスクと悪用を監視し、対処する措置を講じる
第三者やユーザーによる問題報告を促進
インシデントの適切な文書化と協力を維持
脆弱性報告のためのアクセス可能なメカニズムを提供
3. AIシステムの能力と適切な使用に関する公表
システムの能力、限界、使用領域に関する情報を含む透明性報告書を公開
利用者がAIのアウトプットを適切に解釈、利用できるように情報を明確にする
透明性報告書は詳細な文書化プロセスによりサポート
4. 責任ある情報共有とインシデント報告の推進
高度なAIシステム開発に関わる産業界、政府、市民社会、学界間での情報共有。
セキュリティリスク、危険な使用能力、セーフガード回避試みなどに関する情報の共有を含む。
5. AIガバナンスとリスク管理方針の策定と開示
AIシステム開発者向けのリスクベースのアプローチに基づくガバナンスとリスク管理方針の策定。
プライバシーポリシーや緩和策を含む情報の開示。
AIライフサイクルを通じたリスク評価と軽減策の実施。
6. 強固なセキュリティ管理への投資と実施
物理的セキュリティ、サイバーセキュリティ、内部脅威対策を含むセキュリティ管理。
モデルの重み、アルゴリズム、サーバー、データセットの保護に関する対策の実施。
7. AIに関連するリスクの監督と内部評価
継続的なリスク評価プロセスの確立。
社内のAI使用に関する監督体制の整備。
内部監査やリスク評価を実施するための体制を設ける。
8. リスク軽減のためのセーフガードの実装
潜在的な悪用を防止するための技術的セーフガードの導入。
不正利用やモデルの損傷を防ぐためのセーフガードを設置。
9. 市場への責任ある製品リリース
製品が市場に投入される前の厳格な評価。
顧客や利用者への明確なガイドラインの提供。
製品のリリース後も継続的な監視とサポートを行う。
10. 開発者とエンドユーザーへの教育
AIシステムの責任ある使用について開発者とエンドユーザーを教育する
ユーザーが理解しやすい形で情報を提供し、教育プログラムを実施する。
11ベストプラクティスと安全基準の公開と普及
開発と使用のためのベストプラクティスを作成し、共有する。
業界全体の安全基準を策定し、それらを公開して普及させることで、一貫性と信頼性の向上を図る。
高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際行動規範
概要
この行動規範は、安全で信頼性の高いAIを促進するため、高度なAIシステムの開発者にガイダンスを提供します。多様な支持者により適用され、技術進歩に応じて更新される柔軟な「生きた文書」であり、リスクベースのアプローチを通じて自主的な行動が奨励されています。組織は、AIの全ライフサイクルにわたり人権と民主主義の価値を尊重し、テロや犯罪への悪用を避けるべきで、その実践には内部ガバナンスと自己評価が必要です。国際人権法や既存の国際指針に準拠し、組織はイノベーションを追求しながら社会的責任を果たすべきです。
1. AIライフサイクルにおける継続的なリスク管理の重視
AIシステムの開発初期から市場導入に至るまで、リスクを特定、評価、緩和するための連続的な対策が求められる。
内部と外部のテスト方法、レッドチーミングを含む多様な試験を通じてリスクと脆弱性に対処する。
開発者はトレーサビリティを保持し、関連する文書を常に更新することで、システムの信頼性と安全性を保証する。
安全なテストを通して、セキュリティ、安全性、社会的リスク関連の問題を特定し、対処する。
リスクの種類には化学的・生物的・放射能的・核の危険、サイバー攻撃の悪用可能性、健康・安全リスク、自己複製の問題、社会的偏見、民主主義への脅威などが含まれる。
組織は広範な影響をもたらす連鎖反応のリスクにも注意を払う。
各関係組織はセクター間で協力し、リスク緩和策を評価・採用する。
AIのセキュリティ、安全性、公平性、説明可能性、透明性を向上させるための研究と投資を促進する。
AIシステムの耐性を高め、悪用を防ぐための努力が必要。
総合すると、AIシステムのライフサイクル全体での継続的なリスク管理は、システムの安全性、信頼性、社会への影響を考慮して重要視される。多様なテストと更新された文書により、透明性と対応能力を保ちつつ、幅広いリスクへの備えと緩和策の策定が必須である。
2. AIシステムの継続的なリスク管理とインシデント対策
組織は以下の責任を持つ：
市場に投入されたAIシステムの脆弱性とインシデントを監視し、新たなリスクや悪用の可能性に対して迅速かつ効果的に対応する。
意図された使用に基づく持続的な監視を行い、問題が発生した場合には適時に修正措置を実施する。
第三者やユーザーによる問題の特定を奨励するため、報奨金プログラムやコンテストなどのインセンティブを提供することを考慮する。
問題の適切な報告と文書化を行うために他の利害関係者と協力し、特定されたリスクや脆弱性への対応策を共同で推進する。
脆弱性を報告するメカニズムを、全利害関係者が容易にアクセスできる形で提供する。
AIシステムが市場に投入された後の安全性と信頼性を保つためには、組織間の連携、コミュニティによる監視、インシデントへの迅速な対応が必要であり、これによってAIの利用がより安全で信頼できるものとなる。
3. AIシステムの能力と限界の透明性
高度なAIシステムに関する能力、限界、適正使用領域を定期的に公表し、透明性とアカウンタビリティを向上させる。これには以下の内容を含む透明性報告書の作成が必要である：
安全性、セキュリティ、社会的及び人権リスクの評価結果。
AIモデル／システムの能力に関わる重要な限界及び影響範囲。
偏見、差別、プライバシー侵害のリスクや公平性への影響についての分析。
レッドチーミング等を含む適合性評価の結果。
組織は、ユーザーがAIのアウトプットを正確に解釈・使用できるよう、透明性報告書を分かりやすく、関連性のある形で提供し、技術文書や説明書でサポートすることが求められる。
4. AIシステム情報共有とインシデント報告の協力
産業界、政府、市民社会、学界を含む組織は、AIシステムに関する重要情報の共有とインシデント報告に協力するべきである。これには以下の活動が含まれる：
セキュリティや安全性リスク、意図的・非意図的な能力、セーフガードの回避試みに関する情報交換。
AIシステムの安全性、セキュリティ、信頼性を確保する共通基準やベストプラクティスの開発と普及。
AIライフサイクル全体を通じた適切な文書化と透明性の確保。
これらの取り組みを通じて、組織は互いに協力し、関連情報を共有して社会に報告し、必要に応じて公的機関とも連携する。報告は知的財産権の保護を維持しつつ行う。
5. AIリスク管理とガバナンス方針の策定と実施
組織は、AIのライフサイクル全体にわたって、リスクを特定、評価、予防、および対処するリスクベースのアプローチを採用したガバナンスとリスク管理方針を策定、公開し、実行すべきである。以下が含まれる：
説明責任とガバナンスのプロセスの導入。
プライバシーポリシーを含むリスク評価と緩和策の公開。
組織的メカニズムの確立とこれらの方針の実施。
定期的な方針の更新とリスク管理枠組みの適用。
職員の責任認識とリスク管理慣行に関する方針、手順、研修の提供。
この方針は組織に対し、AIシステムに関連するリスクへの適切かつ効果的な対応を促し、すべてのステークホルダーに対して透明性と信頼を提供する。
6. AIセキュリティ管理の実施と投資
組織はAIのライフサイクル全体にわたって、物理的およびサイバーセキュリティを含む厳格なセキュリティ管理に投資し、これを実行する必要がある。具体的には以下の措置が必要である：
運用上のセキュリティ対策の実施とモデル、アルゴリズム、サーバー、データセットの保護。
サイバーセキュリティリスク評価の実施と適切なセキュリティポリシーおよび技術的・制度的解決策の実行。
モデルの重みの安全な保管と操作を行うためのアクセス制限環境の義務付け。
脆弱性管理プロセスの導入とセキュリティ対策の定期的な見直し。
知的財産や企業秘密の保護を確保する内部脅威検知プログラムの確立。
これらの措置は、組織内外の脅威からAIシステムを保護し、高度なセキュリティ基準を維持するために不可欠である。
7. AI生成コンテンツの識別メカニズムの開発
組織は、技術的に可能な場合、AIによって生成されたコンテンツを識別できる信頼できるメカニズムを開発し導入すべきである。以下の点が含まれる：
電子透かしやその他の技術を使用して、AIが生成したコンテンツをユーザーが識別できるようにする。
コンテンツの認証と来歴追跡メカニズムを導入し、コンテンツがどのAIサービスやモデルによって作成されたかの識別情報を含める。
ユーザー情報は含まずに、作成されたコンテンツに関する適切な来歴データを提供する。
ユーザーがAI生成コンテンツを識別できるツールやAPIの開発に努め、該当分野の進展を促進するために協力し研究に投資する。
利用者がAIシステムと対話していることを認識できるようにラベリングや免責事項を表示する等の追加のメカニズムの導入を奨励する。
これらの措置は、AIによる情報操作やディープフェイク等の問題に対処し、AIの透明性と責任を高めるために重要である。
8. 社会的・安全上のリスク軽減のための研究と投資の優先化
組織は以下を優先するべきである：
AIの安全性、セキュリティ、信頼性を向上させるための研究への実施、協力、そして投資。
民主的価値、人権の尊重、社会的弱者の保護、知的財産とプライバシーの保護、有害な偏見や偽情報、情報操作を回避することを目指した研究へのコミットメント。
環境や気候への影響を考慮したAIシステムのリスク管理と、それらのリスクを軽減するための適切なツールの開発への投資。
リスク緩和の研究成果とベストプラクティスの共有を奨励すること。
これらの措置により、AIの責任ある利用を確保し、広範な社会的利益をもたらすAI技術の発展を目指すことが重要である。
9. 高度なAIシステムを用いたグローバルな課題への取り組みと教育の促進
組織は以下を行うべきである：
気候危機、世界保健、教育といった世界的な課題に対応するために、高度なAIシステムの開発を優先する。
国連の持続可能な開発目標を支援する形で、AI開発を進め、全世界の利益になるよう奨励する。
信頼できる、人間中心のAIの責任ある管理を重視し、地域社会がAIシステムの恩恵を受けられるようにする。
一般市民、特に学生や労働者のデジタルリテラシー向上のための教育と訓練を促進するイニシアティブを支援する。
市民社会やコミュニティグループと連携し、世界的な課題に対処するためのイノベーティブなソリューションを開発する。
これにより、高度なAIシステムが持続可能な開発に貢献し、広範な社会の教育と能力開発を通じて、全ての人々がAIの進歩から恩恵を受けられるようになる。
10. 国際的な技術標準の推進と採用
組織は以下の活動を行うべきである：
テスト方法、コンテンツ認証、サイバーセキュリティポリシー、公開報告等の開発時に、国際的な技術標準やベストプラクティスを採用し、その開発にも貢献する。
電子透かしを含む技術標準を利用し、標準開発組織（SDO）と協力することを推奨する。
特に、AIにより生成されたコンテンツと人間により生成されたコンテンツを識別できるよう、相互運用可能な国際的な技術標準やフレームワークの開発に注力する。
このような取り組みによって、AI技術の透明性と説明責任を高め、利用者がコンテンツの起源を理解しやすくなり、より信頼性の高いAIの利用が可能になることを目指す。
11. 適切なデータ管理と知的財産の保護
組織は以下を行うべきである：
訓練データの質を管理し、有害な偏見を減少させるために、データの選択や収集に関する適切な対策を実施する。
プライバシー保護技術を使用し、システムによる機密データや敏感データの漏洩を防ぐためのテストやファインチューニングを含む対策を講じる。
プライバシーと知的財産の権利を尊重し、著作権で保護されているコンテンツを含む情報の利用に際しては適切なセーフガードを設ける。
すべての活動において適用される法的枠組みを遵守する。
これらの指針は、データを用いたAIシステムの訓練プロセスで、個人のプライバシーと知的財産を保護し、より公平で偏りの少ないAIシステムを構築するための基盤を形成する。
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