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信頼できる AI には信頼できるデータが不可欠 

LSEG | ユーラシアグループ

人工知能 (AI) がデータに基づいて運用されていることは、もはや常識となっています。しかし、データ、特にデータ・ガバナンスは、政策の議論において AI とは別の問題として扱われることがしばしばです。

AI がその潜在能力を最大限に発揮できるようにするためには、AI、データ入力、データポリシーの「点と点」を結ぶ必要があります。

LSEG とユーラシアグループ (英語) の共同レポート「信頼できる AI には信頼できるデータが不可欠 (英語)」では、AI にとってのデータ・ガバナンスの重要性や重要な課題について解説します。また、企業が導入している革新的なソリューションを取り上げ、責任あるイノベーションと成長環境を促進するうえで政府と業界が考慮すべき点について提案しています。    

本レポート (英語) は、ユーラシアグループが 2025 年 2 月 10 日に発表したものです。

LSEG の「責任ある AI」原則

  • 正確性と信頼性: AI の正確性と信頼性とは、AI システムがその意図された機能に従い、さまざまな条件下で安定したパフォーマンスや成果を発揮することです。これは、AI システムの正確かつ信頼性の高い動作を保証し、ユーザーの期待する成果を提供するための要件となります。
  • 説明責任と監査可能性: AI の説明責任と監査可能性とは、AI システムとその出力に関する情報が、ユーザーにとってどの程度利用可能であるかを示すものです。AI システムは明確なガバナンスを導入し、AI が生成した出力にフラグを付ける必要があります。
  • 安全性: AI システムはユーザーや環境に危害を及ぼさないよう設計・テストし、運用段階においても過度なリスクをもたらさないようにする必要があります。この原則には、潜在的なリスクを特定し、リスク緩和に積極的に取り組むことが含まれます。 
  • セキュリティとレジリエンス (回復力): AI システムは不正なアクセスや攻撃から保護されるよう、回復力を確保し、データとシステム運用の整合性を維持するための強固な対策を講じなければなりません。攻撃を回避、対応、防御するためのプロトコルを定める必要があります。また、LSEG の知的財産が不正ユーザーに晒されないようにしなければなりません。
  • 解釈可能性と説明可能性: AI の解釈可能性と説明可能性とは、基盤となる AI 技術がどのように機能し、AI モデルがどのようにして特定の出力に至ったかを詳しく説明できるようにすることです。この原則は、AI システムの機能、目的、潜在的な限界を理解するのに役立つ情報をユーザーに提供することに重点を置いています。
  • プライバシーの強化: AI システムは個人情報保護を優先し、堅牢なデータ取扱いと匿名化技術により、ユーザーのプライバシーを確実に守るようにしなければなりません。この原則は、AI システムによる個人情報と機密情報の保護、既存のプライバシー規則と LSEG のガバナンス遵守を強調するものです。
  • バイアスを考慮した公正性: AI の開発者とユーザーは、AI システムのバイアスを特定・軽減し、不公正な結果とならないように配慮する必要があります。この原則は、LSEG の価値観と企業文化に沿った公正な AI システムの必要性を重視しています。

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