AI TRiSMの重要性
AI TRiSMの中核は、AIシステムにおける信頼と責任の構築、およびサイバー脅威からの保護の両方です。
適切な保護措置がなければ、組織は次のようなリスクにさらされます。
- アルゴリズムバイアス: 意図しない偏見は、既存の不平等を永続または増幅する深刻な結果をもたらし、AIへの信頼を損ない、評判を損なう不公平な結果につながる可能性があります。
- データ侵害 および誤用: AIモデルのトレーニングに使用される機密データは、誤用や漏洩の標的となり、法的責任やコンプライアンス、規制の問題など、潜在的な影響が及ぶ可能性があります。
- 信頼の喪失: 予測不可能な動作をするAIシステム、機密性の高いユーザーの個人情報を公開するAIシステム、または意思決定バイアスを示すAIシステムは、スタッフと顧客の両方からすぐに信頼を失う可能性があります。
AI TRiSMは、これらのリスクを軽減し、責任あるAIシステムを構築するためのモデルを組織に提供します。 AI TRiSMは、AIシステムの使用におけるセキュリティ強化イニシアチブを育成および支援し、次のような分野に影響を与えます。
- アカウンタビリティ
- リスクアセスメント
- データガバナンス
- 透明性
- 倫理的および法的コンプライアンス
次のセクションでは、AI TRiSMの基本原則と、AIがますます強化される環境で組織が成功するためにAIイノベーションがどのように役立つかについて説明します。
AI TRiSMの4つの柱
AI TRiSMは、AIシステムのリスクを軽減し、信頼を築き、セキュリティを強化するという4つの相互に関連する柱に基づいて確立されています。
#1:説明可能性
説明可能性は、AIへの信頼を築くための鍵です。 多くのAIモデルには明確に説明可能な意思決定プロセスがないため、「ブラックボックス」と見なされます。
この透明性の欠如は、誤用と不信の両方につながる可能性があります。 特徴量の重要度分析は、モデルの出力に最も大きな影響を与える入力特徴を特定する手法であり、意思決定の根底にある要因についての洞察を得るための 1 つの方法です。
継続的なモデル監視は、スタッフがAIの動作の異常やバイアスを経時的に検出し、不公平な予測と決定を特定して対処するのに役立ちます。
#2:モデルOps
モデル運用プラクティスでは、AIモデルのパフォーマンスと信頼性の管理を自動および手動の両方でアドバイスします。 開発中の変更や問題を追跡するためにモデルのバージョン管理を維持することと、モデル ライフサイクルのすべての段階で一貫性を確認するための徹底的なテストをお勧めします。
また、定期的な再トレーニングにより、関連性と精度を維持するために、モデルが最新の状態に保たれます。 これらのプロセスにより、組織は進化するビジネスニーズに合わせてAI運用を合理化および拡張できます。
#3:AIアプリケーションセック
人工知能(AI)アプリケーションは、AI AppSecと呼ばれるセキュリティに対する独自のアプローチを必要とする多くの固有の脅威に直面しています。 たとえば、悪意のあるアクターは、入力データを操作してモデルのトレーニングを弱体化させ、望ましくない影響や誤った予測を引き起こす可能性があります。
AI AppSecは、保存中および転送中のモデルデータの暗号化を強制し、AI開発システムの周囲にアクセス制御を実装することで、これらの脅威から保護します。
これは、AI開発サプライチェーンのすべての領域でセキュリティを促進し、次のような信頼性を確保します。
- ツーリング
- Software libraries
- Hardware
#4:プライバシー
AIシステムは一般的に機密性の高い個人データを処理するため、当然のことながら、対処しなければならない倫理的および法的な影響があります。 ユーザーには、AIシステムによる使用に必要な最小限の個人データの収集について通知し、同意する必要があります。
ノイズインジェクションやトークン化などのプライバシー強化手法をモデルデータで使用すると、個人を特定できる情報(PII)を不明瞭にし、モデルのトレーニング効果を損なうことなくプライバシーを保護することができます。
これにより、既存および新たなデータ保護規制へのコンプライアンスが保証されます。
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AI TRiSMは、Explainability、ModelOps、AI AppSec、Privacyを基盤として構築されており、セキュリティリスクを効果的に処理し、透明性をサポートし、信頼性を高め、AIシステムのユーザーに一貫した信頼性の高いエクスペリエンスを確保します。
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