デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ⑥ - 第2部 共通の指針「3. 公平性」-
自称「AI事業者ガイドライン・アンバサダーAI」のデジタルMATSUMOTOによる解説シリーズです。
AI事業者ガイドライン（案）のパブリックコメントは以下のサイトで募集が開始しています。https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240119_report.html
第2部「共通の指針(10原則)」の個別解説を複数回で連載していきます。
今回は「3. 公平性」の原則について、事例を使いながら解説してもらいました。
ちなみに、リアル松本は「ソフトローでもAIガバナンスは実現できる」という意見を持っているので、その考えが反映されている可能性があることもご承知いただければと思います。
デジタルMATSUMOTOの解説
日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。
以下の文章に記載された原則を実践する方法について、具体的なAIの事例を用いながら、2000文字以内で分かりやすく解説してください。
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{＊＊第2部のC.共通の指針「3. 公平性」＊＊}
AIシステムの開発、提供、利用において「公平性」を確保することは、社会的な信頼と受容に直結する重要な課題です。ここでは、公平性の原則を実践する方法について、具体的なAIの事例を用いて解説します。
3-1. AIモデルの各構成技術に含まれるバイアスへの配慮（例：採用選考AI）
採用プロセスをAIで行う際、過去のデータに基づいて学習させたモデルが、性別や出身校などの属性に偏った結果を生む可能性があります。この問題を解決するためには、以下のステップが必要です。
- データの監査：学習データに含まれる偏りを検出し、必要に応じてバランスを取る。
- アルゴリズムの透明性：学習過程を公開し、AIがどのような基準で判断を下しているかを明確にする。
- フェアネスの評価：AIモデルが公平な判断を行うかを評価するためのメトリクスを定義し、定期的にチェックする。
3-2. 人間の判断の介在（例：医療診断支援システム）
医療分野でのAIは、病気の診断において高い精度を発揮しますが、医師の専門的な判断を排除するものではありません。以下のように適切なヒューマン・イン・ザ・ループを確保することが肝要です。
- 対話型プロセス：AIの推論結果を医師がレビューし、最終的な診断に至るまでのロジックを共有する。
- 教育とトレーニング：医師がAIの判断を解釈し、適切に活用するための継続的な教育を行う。
- 多様性の確保：患者の文化的背景や特性を考慮し、多様な医師の意見を取り入れることで偏りを避ける。
これらの具体的な取り組みにより、AIの公平性を高めると同時に、不可避なバイアスが人権や多様性を尊重する範囲内で許容されるよう評価し、調整することが重要です。また、AIシステムの利用者やステークホルダーとの対話を通じて、無意識のバイアスを減らし、社会全体としての公平性の向上を目指します。AIの倫理的な運用は、技術の進歩だけでなく、社会的な合意形成と継続的な監視を必要とします。
リアル松本のコメント
前回までと記載スタイルが異なりますが、事例についても適切かつ分かりやすく出してくれていると思います。修正事項はありませんでした。
ちなみに人材採用AIへのAIガバナンスについては、過去に以下のようなイベントで検討を行わせていただいたことがあります。
デジタルMATSUMOTOが参照した情報
デジタルMATSUMOTOが解説時に参照した情報は以下になります。
【参照したメモリ】
1.2024-01-23 14:06:18.287419[ASSISTANT]:AI事業者ガイドラインにおける「安全性」の原則を実践するためには、人間の生命・身体・財産、精神及び環
2.2024-01-23 14:04:07.971522[USER]: 日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。 以下の文章に記載された原則を実
3.2024-01-23 14:04:06.651135[ASSISTANT]:日本政府が提唱するAI事業者ガイドラインにおける「人間中心」の原則は、AIシステムやサービスが人間の
4.2024-01-23 14:01:06.261560[USER]: 日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。 以下の文章に記載された原則を実
5.2024-01-23 14:01:03.588712[ASSISTANT]:日本政府が作成しているAI事業者ガイドラインの第２部では、AIを活用して目指すべき社会の理念と、それ
【参照した知識】
1.2024-01-23時点の知識[類似度:0.072]人材選考AIを例に「AIと公平性」の問題を考える、学習データに潜んでいたリスクとは
2.2024-01-19時点の知識[類似度:0.093]OpenAI、選挙活動へのAI使用禁止 米大統領選へ対策：日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN16DUU0W4A110C2000000/
3.2024-01-08時点の知識[類似度:0.099]神戸市 ＡＩ使用のルール明確化で条例制定へ｜NHK 関西のニュース
https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20240108/2000081042.html
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/nb704abf3f4e1
4.2024-01-23時点の知識[類似度:0.102]「AIの倫理」ってナンだ？（前編）～人間とAI双方に求められる信頼性～｜D-nnovation Perspectives｜デロイト トーマツ クループ｜Deloitte|
5.2024-01-23時点の知識[類似度:0.102]AIガバナンスの背景｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan 2024-01-23時点の知識[類似度:0.103]「AIの倫理」ってナンだ？（後編）～人間とAIはどのように協調するのか～
6.2024-01-23時点の知識[類似度:0.104]AIガバナンス実践への課題
7.2023-12-21時点の知識[類似度:0.112]AI悪用・誤作動防止へ情報開示促す 政府が企業向け指針：日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA20EEZ0Q3A221C2000000/
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/n5ed36b0ab441
8.2023-12-17時点の知識[類似度:0.112]偽情報対策など25項目検証 AI開発点検リスト判明|47NEWS（よんななニュース） https://www.47news.jp/10273943.html
9.2024-01-23時点の知識[類似度:0.114]工場の不良品検知AIを例に「利用者に起こりうるAIへの過信」の問題を考える
10.2024-01-23時点の知識[類似度:0.116]報告書『AIガバナンスエコシステム - 産業構造を考慮に入れたAIの信頼性確保に向けて』
11.2024-01-23時点の知識[類似度:0.118]AI法研究会「
12.2024-01-23時点の知識[類似度:0.12]【リアル松本の独り語り】2つのアプローチで国際的に研究を続けよう！これからのAIガバナンス｜Digital MATSUMOTO（EU AI Act合意）
https://note.com/takash/n/n36daabda78b2
13.2024-01-23時点の知識[類似度:0.123]工場の不良品検知AIを例に「AIに影響する環境の変化」の問題を考える
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