高まる AI 規制: 企業が知っておくべきことと準備方法

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のランドスケープは、AI テクノロジの開発と実装に関する明確なガイドラインを提供する規制の枠組みが出現するにつれて、大きな変革の準備が整っています。欧州連合 (EU) が AI 法を最終決定し、ジェネレーティブ AI が急速に進化し続ける中、世界中の企業は、運用、製品、およびサービスに影響を与える、より厳しい AI 規制に備える必要があります。

近い将来、AI 規制が企業にとってどのようなものになるかをよりよく理解するために、EU AI 法の主な特徴、AI 規制の世界的な拡大の影響、およびこれらに備えるために組織が採用すべき戦略を調べることができます。時代の変化。

EU AI 法とそのグローバルな影響

2023 年 3 月末までに議会投票が予定されている EU AI 法は、2018 年に EU の一般データ保護規則 (GDPR) が行ったように、AI 規制の世界標準を確立することが期待されています。 AI法は年末までに採択される可能性があります。

これは欧州の規制ですが、AI 法の影響は EU をはるかに超えて広がる可能性があります。いわゆる「ブリュッセル効果」により、国際規模で活動する組織は法律に準拠することを強いられる一方で、米国やその他の独立系企業は、その規定を遵守することが最善の利益であることに気付くでしょう。カナダの人工知能およびデータ法の提案やニューヨーク市の自動化された雇用規制などの最近の動きは、EU の領域を超えて AI 規制を採用する傾向をさらに示しています。

AI法におけるAIシステムのリスク分類

AI 法では、AI システムの 3 つのリスク カテゴリが提案されており、それぞれに独自のガイドラインと結果が付随しています。

1. 許容できないリスク: このカテゴリの AI システムは禁止されます。それらには、害を及ぼす可能性のある操作システム、法執行のために公共の場で使用されるリアルタイムの生体認証システム、およびあらゆる形態のソーシャル スコアリングが含まれます。
2. 高リスク: このカテゴリは、特定の法的要件の対象となる求職者スキャン モデルなどの AI システムを対象としています。
3. 限定的かつ最小限のリスク: 現在ビジネスで使用されている AI アプリケーション (チャットボットや AI を利用した在庫管理ツールを含む) の多くは、このカテゴリに分類され、ほとんど規制されないままになります。ただし、顧客向けの限定リスク アプリケーションでは、AI が使用されていることを開示する必要があります。

AI規制：何を期待するか

AI 法はまだ草案段階にあり、その世界的な影響は未定であるため、組織に対する AI 規制の正確な性質は不明なままです。ただし、その影響は、業界、開発中のモデルのタイプ、およびモデルが属するリスク カテゴリによって異なる可能性があります。

規制には、意図した対象集団に対する AI モデルのストレス テストを行う第三者による精査が必要になる場合があります。これらのテストでは、モデルのパフォーマンス、誤差の範囲、モデルの性質と使用方法の開示などの要因を評価します。

リスクの高い AI システムを使用する組織のために、AI Act はすでに、リスク管理システム、データ ガバナンスと管理、技術文書、記録管理、透明性、人間による監視、正確性、堅牢性、サイバーセキュリティ、適合性評価などの要件のリストを提供しています。 、EU 加盟国政府への登録、および市販後の監視システム。さらに、AI 業界の信頼性テスト (自動車の e チェックに類似) がさらに普及すると予想されます。

AI規制への準備

ML モデルを開発する際に信頼とリスク軽減を優先する AI リーダーは、新しい AI 規制に直面しても成功する可能性が高くなります。より厳格な AI 規制に確実に備えるために、組織は次の手順を検討する必要があります。

1. 潜在的な規制と、現在および将来の会社への影響について調査し、チームを教育します。
2. 既存および計画中のモデルを監査して、リスク カテゴリと、それらに最も影響を与える関連規制を判断します。
3. 責任ある AI ソリューションを設計するためのフレームワークを開発して採用します。
4. 予期しないアクションを考慮して、既存のモデルと将来のモデルの両方の AI リスク軽減戦略を検討します。
5. AI ガバナンスとレポート戦略を確立し、モデルが稼働する前に複数のチェックを確実に行います。

AI 法と今後の規制が AI 設計の新時代を告げる中、倫理的で公正な AI はもはや単なる「あればいい」ものではなく、「なくてはならないもの」です。これらの変化に積極的に備えることで、組織は AI 規制の世界を受け入れ、この急速に進化するテクノロジーの可能性を最大限に活用できます。さらに、企業はAppMasterのような強力なno-codeプラットフォームを利用して、新しい規制へのコンプライアンスを確保しながら AI 開発を促進できます。