要点
- 政府機関は、AIの実装において偏見、データ品質、市民の自由を重視する必要がある。
- 責任ある人工知能の開発と実装には、リスク管理に焦点を当てる必要がある。
- 重要なリーダーは、偏見、データ品質、市民の自由を導く必要がある。
- NISTのMartin Stanleyは、責任あるAIにはリスク、影響、損害の測定が必要と述べた。
- DHSは、責任あるAIの開発において主導的な役割を果たしており、倫理的かつ責任ある展開のための規則を設けている。
- NISTのAIリスク管理フレームワークは、革新的なAIシステムのリスクと利益を管理するためのものである。
- VAのKaeli Yuenは、AIのリスクを評価し、リスクを緩和するための取り組みを行っている。
- Red HatのAdam Claterは、機関がリスクを最小限に抑えるためにAIを積極的に導入することが重要であると述べた。
- リーダーらは、AIと量子の交差点を探求し、効果的な採用を確実にするために労働力開発に焦点を当てている。
- IARPAのRick Mullerは、AIの研究を前進させ、米国の利益を保護する役割を強調している。
- NSA、GAO、業界のリーダーらは、AIがサイバーセキュリティの労働力を補完できるが、業務を監査可能で説明可能でなければならない。
感想
AIの実装においては、偏見やデータ品質、市民の自由など、責任ある取り組みが重要であることが強調されています。政府機関や企業はリスク管理に焦点を当て、革新的なAIシステムのリスクと利益を管理するための枠組みの適応を進めています。また、AIと量子の交差点や労働力開発にも注力し、リーダーシップや透明性が重要であると感じました。
元記事: https://govciomedia.com/responsible-ai-development-requires-risk-management/