azure-recipe-user 本記事は 生成AIセキュリティ by ナレコム Advent Calendar 2024 の3日目の記事です。
本Advent Calendarは、国内で唯一の技術領域 責任あるAI の MVP受賞者 を中心に、生成AIを含めたAIやデータを企業が利活用するときに気をつけるセキュリティやガバナンスを中心に紹介します。
はじめに
責任あるAIは、AIシステムの開発、評価、展開において倫理的で信頼できるアプローチを指します。AIはユーザーによる多くの決定に基づいて構築され、その設計には公平性、信頼性、透明性、プライバシーとセキュリティの保護が重要な要素として含まれます。この記事では、Microsoftが提唱する責任あるAIの6つの基本原則（公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任）を紹介し、Azure Machine Learningがこれらの原則を実現するためにどのようなツールとサポートを提供しているかを解説します。具体的には、AIシステムの公平性を評価するダッシュボード、モデルの解釈可能性を向上させるためのコンポーネント、プライバシー保護のための差分プライバシー技術などについて触れます。
責任あるAIとは
責任あるAIは、Microsoftが責任ある AI の標準として開発したもので、Ver.2まで公開されています。安全で信頼できる倫理的な方法で AI システムを開発、評価、デプロイするためのアプローチで、以下の6つの原則に従っています。
各原則がどのように協力して、AIシステムの開発と運用における倫理的なガイドラインを提供するのかが視覚的に表現されています。以下に、各原則の関係性を解説します。
1. 公平性（Fairness）
中央に位置: 公平性と包括性は、責任あるAIのコアとなる原則で、すべての人に対して平等に機会を提供し、AIが特定のグループに偏った結果を生成しないようにすることを目指します。これにより、AIシステムは社会的に望ましい結果を生み出すための基盤を提供します。
他の原則との連携: 公平性を達成するためには、信頼性、透明性、説明責任が密接に関わります。透明性が確保され、システムの動作が説明可能であれば、バイアスの原因を特定し、改善策を講じやすくなります。
2. 信頼性と安全性（Reliability & Safety）
セキュリティと堅牢性の確保: AIシステムは信頼性が高く、安全に運用される必要があります。この原則は、モデルが期待通りに動作し、予期しない動作やセキュリティリスクを最小限に抑えるために重要です。
公平性との連携: 公平性を確保するためには、モデルが一貫して予測を行い、誤った結果を出さないようにする信頼性と安全性が不可欠です。
3. プライバシーとセキュリティ（Privacy & Security）
個人データ保護: プライバシーとセキュリティは、AIシステムが扱う個人データや機密情報を適切に保護することを目的としています。これにより、AIシステムは不正アクセスやデータ漏洩のリスクを避け、利用者の信頼を確保します。
包括性との関連: プライバシーを保護することは、すべてのユーザーを平等に扱うために重要です。特定のユーザー層が不利益を被ることなく、個人情報が安全に扱われることが求められます。
4. 包括性（Inlusiveness）
すべてのユーザーのニーズに対応: AIは多様なバックグラウンドを持つユーザーに対応できるように設計されるべきです。AIシステムがその利点を全てのユーザーに均等に提供できるよう、包括性は重要です。
公平性との相互作用: 包括性は公平性を実現するための一部であり、AIがすべてのユーザーを差別なく扱うための条件を提供します。
5. 透明性（Transparency）
理解可能なシステム: AIシステムがどのように動作し、なぜその決定を下したのかを説明できることが透明性の鍵です。これは特に意思決定が社会的影響を与える場合に重要です。
信頼性と安全性との関係: 透明性が高いと、AIの出力がどのように生成されたかを明確にし、不具合や誤動作の原因を特定しやすくなります。
6. 説明責任（Accountability）
成果を追跡・評価: 開発者や運用者がAIシステムの行動に対して責任を持つことは、システムの信頼性と透明性を高めます。AIがどのように結果を出したのか、またその過程での意思決定が適切であったかを評価することが重要です。
信頼性との関係: 説明責任を持つことによって、システムの信頼性が確保され、ユーザーやステークホルダーの不安を軽減することができます。
相互関係の強調
これらの原則は互いに補完し合い、責任あるAIシステムの実現に向けて働きます。たとえば、透明性が確保されることで、公平性の問題が特定しやすくなり、信頼性やセキュリティの確保にもつながります。また、プライバシーとセキュリティの保護は、ユーザーがAIシステムを信頼するための基盤となり、説明責任によってその信頼を強化します。
この図は、責任あるAIを実現するための包括的なアプローチを視覚的に示しており、AIシステムの設計・開発においてどの原則も単独で存在するのではなく、相互に作用し合いながら、より良い結果を導くことを示しています。
まとめ
この記事では、責任あるAIの6つの基本原則（公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任）について詳しく解説しました。これらの原則は相互に連携し、倫理的で信頼性の高いAIシステムの開発と運用を支えています。
次の記事では「Microsoft 責任あるAI」の全文翻訳＆解説を行います。
