事例で学ぶAIガバナンス
「AIガバナンス」の提供ツールは逆効果? 米調査団体「多くのガバナンスツールに欠陥がある」と指摘(1/2 ページ)
12月9日(現地時間)、EUの閣僚理事会と欧州議会は、2021年4月に提案され審議が続いてきたAI法案「EU AI Act」について、暫定的な政治合意に達したと発表した。今後、最終的な内容を詰め、その上で各国の承認を得るプロセスに入るため、具体的な規制がどのような形で決着するのかは予断を許さない。
また承認が得られても、AI法が施行・適用されるようになるのはまだ先で、26年中になると見られている。とはいえAIを包括的に規制する、強制力のあるルールがついに施行されるということで、AI法の成立はAIガバナンスにとってエポックメーキングな出来事といえるだろう。
その詳しい内容はこれから定義される(「欧州AI庁」という組織が設置され、各種基準の定義や運用を担う予定)予定だが、具体的な道が示されることで、AIリスクの管理が容易になると期待されている。
しかしこうしたガバナンス方法の提案は、本当に社会にとってプラスになっているのだろうか? そんな疑問を投げかけるリポートが発表され、注目を集めている。
「多くのガバナンスツールに欠陥がある」との指摘
リポート「Assessing and Improving AI Governance Tools」(AIガバナンスツールの評価と改善)は、プライバシーとデータガバナンスについて研究している非営利の調査団体である米World Privacy Forum(WPF)が発表したもので「AIガバナンスツール」を改善する必要性を訴える内容となっている。
リポートにおいてAIガバナンスツールとは「信頼できるAIを運用または実装する方法で、AIシステムとそのリスクをマッピング、測定、管理するための社会技術的ツール」と定義。中には実践的なガイダンス、運用上のフレームワーク、技術的なフレームワークなど、さまざまな種類がある。
リポートでは、こうしたツールや技術は、実際に「一般市民や規制当局に安心感を与えるものもある」としつつ、「有意義な監視や品質評価が欠けていることがあまりにも多い」と訴える。さらに「不完全または非効果的なAIガバナンスツールは、誤った信頼感を生み出し、意図しない問題を引き起こし、AIシステムの可能性を損なう恐れがある」と指摘している。
WPFはこのリポートの中で、政府や国際組織が作成・発表した18のAIガバナンスツール(NISTのAIマネジメントフレームワークや英国のAI権利章典草案など)を対象に、その内容を精査。その結果、ガバナンスツールの38%で、リスクの評価・測定方法に何らかの欠陥(手法や技術が十分なものではない、効果が見られないなど)を確認したという。
例えば、リポートの分析対象となった18のツールのうち7つにおいて、SHAP(SHapley Additive exPlanations)やLIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)など、機械学習モデルを測定する手法が使用または推奨していた。しかしこれらの手法が正しく機能するのは、一部のAIシステムの測定に限られる。
適切でないモデルの評価に用いられれば、当然ながら正しい結果が出てくるはずもない。このような目的と手法、対象の不一致が他にも見られることを、リポートは指摘している。
現状では、AIガバナンスツール自体の有効性や正確性を測定したり、評価したりする取り組みはあまり行われていない。そもそもAIガバナンスそのものが新しい分野であり、まさに確立の途中であるため、検証が進んでいないのも当然だろう。
しかし「有効性の検証が伴わない限り、意図しない新たな問題が引き起こされたり、誤った信頼感を生まれたりする可能性がある」とWPFは訴える。AIリスクを正しく把握し、それに対処するための手段であるはずのAIガバナンスツールが、全く逆の効果をもたらす可能性があるわけだ。
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事例で学ぶAIガバナンス
AIを本格的に業務に取り入れ、大きな効果を得たいと考える企業の数は日本でも着実に増えている。一方、米国企業に比べて「AIガバナンス」の導入は遅れていると指摘する声もある。AIを開発・利用するに当たり、どのようなガバナンスが必要になるのか。実際の事例を基に考える。
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