Kevin Topolsky現在、世界中の複数の組織や国が、法的枠組みと倫理観を発展させ、管理し、責任あるAIの促進を図っています。 責任あるAIを導く中核的な原則に関して、グローバルコミュニティは比較的統一されており、技術が人間に奉仕し、害を引き起こさず、設計目標、安全、セキュリティ、平等、公正、個人データ保護、著者の権利保護、透明性、説明可能性を重視しています。
近年、科学技術省は2024年6月に決定番号1290/QD-BKHCNを発行し、責任あるAIシステムの研究や開発に関するさまざまな原則に関するガイダンスを提供しています。目的は、人間を中心とした社会を構築し、人々がAIシステムの利益を享受する一方で、システムの利益とリスクの間にバランスの取れた関係を築くことです。
この文書は、責任あるAIシステムの研究や開発に関する9つの原則を概説し、協働精神、革新、透明性、コントロール可能性、安全性、セキュリティ、プライバシー、人権と尊厳の尊重、ユーザーサポート、説明責任を強調しています。
これは、ベトナムにとって重要な一歩であり、責任あるAIシステムの研究や開発に注意を払うべき一般的な原則を示しています。倫理と責任を強調することにより、アルゴリズム開発、データ収集、トレーニングツールおよびアプリケーションなどの各段階での即座の対応が必要であり、多くの分野と政府機関にわたって即座の対応が必要です。また、個人データの安全性の確保、著作権の尊重、知的財産権の保護、労働生産性の向上、環境と社会福祉の保護も同様に重要な考慮事項です。
AIの開発がグローバルに進展する中で、責任ある倫理的なAIの実践を確保するために新たな課題や検討が浮かび上がり、議論を形成しています。以下は、この会話をさらに充実させるいくつかの重要な質問と洞察です:
1. 国際協力は責任あるAIの開発を確保する上でどのような役割を果たすか？
国際協力は、責任あるAIの開発のための共通の標準やベストプラクティスの確立において重要です。 国や組織間のパートナーシップを育成することで、倫理的な懸念を共同で対処し、AI技術の責任ある発展を促進することができます。
2. AIの開発において、偏見の緩和をどのように優先すべきか？
AI開発の主要な課題の1つは、不平等や差別を助長する偏見を解決し緩和することです。 AI開発チームでの多様な代表を確保し、バイアス検出メカニズムを実装し、アルゴリズムの意思決定の透明性を促進することは、AIシステムの中で偏見の緩和を優先するための重要な手順です。
3. AIの説明責任と説明可能性の利点と欠点は何か？
AIの説明責任の利点には、透明性の向上、信頼性、エラーや意図しない結果の対処能力が含まれます。 一方、AIの意思決定に対する責任を決定する際には、特に行動が容易に説明できない複雑なシステムでは、課題が発生するかもしれません。 AIシステムの複雑さとのバランスを保ちながら、説明責任の必要性を考慮することが重要です。
4. AI規制は技術の進化に適応していくためにどのように発展すべきか？
AI技術の急速な進化は、規制フレームワークが新興能力やアプリケーションと適応していくことに挑戦をもたらします。 AI規制が責任あるAI開発の実践を管理する中で依然として有益で効果的なものであるようにするためには、継続的なモニタリング、適応的な規制、およびステークホルダーとの連携が必要です。
これらの質問や検討に参加することで、責任あるAI開発に関する対話をさらに進展させ、包括的なフレームワークやガイドラインの開発に貢献することができます。 様々なセクターや分野の関係者が、倫理的で責任あるアウトカムに向けたAI技術の将来軌道を形作る上で重要な役割を果たしています。
責任あるAI開発に関する世界的な取り組みやイニシアティブに関するさらなる情報については、World Economic Forumをご覧ください。
