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著者：Tayyub Yaqoob、Cointelegraph：Deng Tong、Bitchain Vision
1.人工知能ガバナンスの見通しと重要性
人工知能ガバナンスは、人工知能技術によって責任を持って開発および使用されることを保証する規則、原則、および基準をカバーしています。
人工知能ガバナンスは、人工知能（AI）テクノロジーの道徳的創造と利用を導くために設計された定義、原則、ガイドライン、およびポリシーをカバーする包括的な用語です。このガバナンスフレームワークは、倫理的意思決定、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、AIの社会に対する幅広い影響など、AIに関連する幅広い問題と課題に対処するために重要です。
人工知能ガバナンスの概念は、純粋に技術的なレベルを超えており、法的、社会的、道徳的レベルをカバーしています。AIシステムが不注意な害を伴わずに有益な方法で開発および展開されることを保証するのは、組織と政府のインフラストラクチャです。
本質的に、AIガバナンスは責任あるAI開発と使用のバックボーンを形成し、AI開発者、政策立案者、エンドユーザーなど、さまざまな利害関係者を導く一連の基準と規範を提供します。ガイドラインと倫理原則を明確に確立することにより、AIガバナンスは、AIテクノロジーの急速な進歩を人間のコミュニティの社会的および道徳的価値に合わせることを目指しています。
2。人工知能ガバナンスのレベル
人工知能ガバナンスは、組織のニーズに適応し、固定レベルがなく、ガイダンスとしてNISTやOECDなどのフレームワークを採用しています。
人工知能ガバナンスは、サイバーセキュリティなどの分野で見られるように、普遍的な標準化のレベルに従いません。代わりに、さまざまなエンティティから構造化された方法とフレームワークを利用して、組織が特定の要件に応じてカスタマイズできるようにします。
国立標準技術研究所（NIST）AIリスク管理フレームワーク、経済協力開発機構（OECD）AI原則、および欧州委員会の信頼できる人工知能倫理規範は、最も重要な枠組みの1つです。透明性、説明責任、公平性、プライバシー、セキュリティ、保証など、多くのトピックをカバーし、ガバナンス慣行の強固な基盤を提供します。
ガバナンスの採用の程度は、組織の規模、採用されたAIシステムの複雑さ、およびそれが運営する規制環境に依存します。人工知能ガバナンスの3つの主な方法は次のとおりです。
非公式のガバナンス
最も基本的な形式は、組織のコアバリューと原則に依存しており、倫理審査委員会などのいくつかの非公式のプロセスがありますが、正式なガバナンス構造がありません。
一時的なガバナンス
非公式のガバナンスよりも構造化されたアプローチには、特定の課題に対処するための特定のポリシーと手順の開発が含まれます。ただし、包括的または体系的ではない場合があります。
正式なガバナンス
最も包括的なアプローチには、組織の価値を反映し、法的要件を順守し、詳細なリスク評価と倫理的監視プロセスを含む広範なAIガバナンスフレームワークの開発が必要です。
3。人工知能ガバナンスの例
GDPR、OECD AI原則、企業倫理委員会などのさまざまな例を介してAIガバナンスを説明し、責任あるAI使用に対する多面的なアプローチを実証します。
人工知能ガバナンスは、組織や政府を通じて倫理的な方法でAIテクノロジーを展開することを目的とした、さまざまなポリシー、フレームワーク、および実践を通じて反映されています。これらの例は、さまざまなシナリオでの人工知能ガバナンスの適用を強調しています。
一般的なデータ保護規則（GDPR）は、個人データとプライバシーを保護する際のAIガバナンスの重要な例です。GDPRはAIに焦点を当てているだけではありませんが、その規制はAIアプリケーション、特にEU内の個人データを処理するアプリケーションに大きな影響を与え、透明性とデータ保護の必要性を強調しています。
OECD AIの原則は、40か国以上で認識されており、信頼できるAIへのコミットメントを強調しています。これらの原則は、人工知能システムの透明性、公平性、責任を提唱し、責任ある人工知能の開発と使用に向けて取り組むよう国際社会を導きます。
エンタープライズ人工知能倫理委員会は、人工知能ガバナンスに対する組織的アプローチを表しています。多くの企業は、AIプロジェクトを監督するために倫理委員会を設立し、倫理と社会的期待を満たすことを保証しています。たとえば、IBMのAI Ethics CommitteeはAI製品をレビューして、会社のAI倫理コードに準拠し、さまざまな分野の多様なチームを招待して包括的な監視を提供します。
4.利害関係者に人工知能ガバナンスに参加させてください
利害関係者の参加は、広範な見解を反映する包括的で効果的なAIガバナンスフレームワークを開発するために重要です。
政府機関、国際機関、ビジネス協会、市民社会組織など、幅広い利害関係者がAIガバナンスを担当しています。異なる地域や国には異なる法的、文化的、政治的背景があるため、それらの監視構造も大きく異なる場合があります。
人工知能ガバナンスの複雑さには、政府、産業、学界、市民社会を含む社会のすべての部門の積極的な参加が必要です。さまざまな利害関係者を巻き込むことで、AIガバナンスフレームワークを開発するときに複数の視点が考慮され、より堅牢で包括的なポリシーにつながることが保証されます。
このコミットメントはまた、人工知能技術の倫理的発展と使用に対する共通の責任感を培います。政策立案者は、ガバナンスプロセスに利害関係者を関与させることにより、幅広い専門知識と洞察を活用して、AIガバナンスフレームワークが十分に情報に基づいており、適応性があり、AIがもたらす課題と機会に対処できるようにすることができます。
たとえば、データ収集と処理の指数関数的な成長は、深刻なプライバシーの懸念を引き起こし、個人の個人情報を保護するために厳格なガバナンスフレームワークを必要とします。これには、GDPRなどのグローバルなデータ保護規制への準拠と、不正なアクセスとデータ侵害を防ぐために、高度なデータセキュリティテクノロジーの実装に利害関係者が積極的に参加することが含まれます。
5。人工知能ガバナンスの未来をリードします
人工知能ガバナンスの未来は、技術の進歩、社会的価値の高まり、国際協力のニーズによって決定されます。
人工知能技術の開発により、フレームワークはそれを管理します。AIガバナンスの将来は、持続可能で人々中心のAIプラクティスをより重視する可能性があります。
持続可能なAIは、長期的に環境に優しい経済的に実行可能な技術の開発に焦点を当てています。人間中心のAIは、人間の能力と幸福を高めるシステムに優先順位を付け、AIが人間の可能性を置き換えるのではなく、人間の可能性を高めるツールになるようにします。
さらに、人工知能技術の世界的な性質は、人工知能ガバナンスにおける国際協力が必要です。これには、国境を越えた規制の枠組みの調整、AI倫理のグローバルな基準の育成、およびさまざまな文化的および規制環境にAIテクノロジーを安全に展開できるようにすることが含まれます。グローバルな協力は、国境を越えたデータフローなどの課題に対処し、世界中のAI利益の公平な共有を確保するための鍵です。
