EU AI 法は、広範な法律です。 ビジネスリーダーにとって、EU AI 法の概要から始めることは、その大まかなストロークを理解するのに適した場所です。 また、その目標と、 AIの倫理的使用のために定めた規制を理解するのにも役立ちます。
AI 最も革新的な技術革新の1つです。 それは、私たちの生活をさまざまな方法で簡素化する大きな可能性を提供します。 ただし、倫理的および法的な影響も伴います。 これは、 AIの誤用のさまざまな例によるものです。
EU AI 法には、ビジネスに関する AI 規制がリストされています。 このテクノロジーの誤用を抑制するための一連のルールを定めることを目的としています。
このガイドでは、法律のすべての重要なポイントとそれらのさまざまな影響について説明します。 それはあなたがどのように使用するかについて情報に基づいた決定を下すのに役立ちます AI。 また、この法律に完全に準拠した包括的なビジネスツールスイートを提供する Tor.app もカバーしています。 彼らは、プライバシーとデータセキュリティを損なうことなく、最高のワークフローソリューションを提供します。
EU AI 法とは何ですか、なぜ導入されたのですか?
AI法(規則(EU)2024/1689)は、AI開発者とデプロイヤー向けのガイドラインを提供します。 その焦点は、テクノロジーの倫理的な使用にあり、その義務と要件を特定の AIの使用とともにリストしています。
欧州議会の公式ウェブサイトの報道によると、この規制は欧州議会によって賛成523票、反対46票、棄権49票で承認されました。
参考: 欧州議会
EU AI 法の遵守は、特に中小企業の財政的および管理上の負担を軽減することも目的としています。 包括的な目標は、 AIの使用に関する人々と企業の基本的権利を確保することです。
EUの規制に基づく AI ガバナンスについては、この法律は、操作的または欺瞞的な手法を展開したり、ソーシャルスコアリングを実践したりする特定の AI の使用も禁止しています。 また、特定の社会集団の脆弱性や個人のプロファイリングの脆弱性を悪用することも禁止しています。
EU 人工知能法の公式 Web サイトにある AI Act Explorer では、法律の完全な内訳が提供されているため、関連するセクションを参照することもできます。
責任あるAI使用のためのEUAI法の目標
EUは、イノベーションと AIの新たなリスクとのバランスを確保することを目指しています。 この法律の目的は次のとおりです。
- EUの AI 制度が公共の権利と価値を尊重することを確保する
- AI技術への投資を促進するための法的確実性の提供
- ガバナンスの改善と、倫理および安全要件の効果的な施行
- EUにおける単一 AI 市場の発展:技術の安全で倫理的な使用を確保する
この法律を執行するためには、委員会内に AIオフィス を設立する必要があります。 このオフィスは、汎用人工知能(GPAI)プロバイダーが規制をどの程度効果的に実装しているかを監視しています。 さらに、ダウンストリームプロバイダーは、侵害が発生した場合にアップストリームプロバイダーに苦情を申し立てることができます。
AIオフィスは、独立した専門家パネルによる報告を受けて、GPAIモデルを評価して情報を要求したり、システミックリスクを調査したりすることもできます。
EU AI 法のポイント
EU AI 法には、 AI の使用に関するさまざまな懸念に対処するためのいくつかの重要なポイントがあります。 以下のセクションでは、これらについて詳しく説明します。
AIシステムのリスクベースの分類
EU AI 法のリスクベースの分類は、次の 4 つの層で構成されています。
- 許容できないリスク: 許容できないリスクをもたらすモデルは禁止されています 例としては、行動操作、脆弱な人々の搾取、公的機関によるソーシャルスコアリングなどがあります。
- 高リスク: 高リスクのシステムは適合性評価の対象となります これらのモデルは、健康、安全、基本、および環境権に対して高いリスクをもたらします いくつかの主要な例は次のとおりです:健康保険または生命保険の適格性を評価するモデル求人アプリケーションの分析製品安全コンポーネント。
- 限定的なリスク: リスクが限られているモデルは、透明性の義務を負います これらは通常、なりすましや欺瞞のリスクを伴います 例としては、消費者と対話する AI システムや、操作されたコンテンツを生成する生成 AI システムなどがあります。
- 最小限のリスク: 最小限のリスクを計上するモデルには義務はありません 例としては、 AI対応のビデオゲームやスパムフィルターなどがあります。
企業は、ワークフローで AI モデルを使用する前に、コンプライアンス評価を完了する必要があります。 これは、銀行や教育などでGPAIモデルを使用しているビジネスにも当てはまります。 これらのGPAIモデルのプロバイダーは、トレーニングとテストのプロセスに関する技術文書を提供し、著作権指令を尊重するためのポリシーを確立する必要があります。
また、法律の効果的なコンプライアンスを確保するために、下流のサプライヤーに情報と文書を提供する必要があります。 最後に、GPAIモデルのトレーニングに使用されたコンテンツの詳細な概要を公開する必要があります。
透明性と説明責任の基準
リスクが限られている AI モデルに定められた透明性の義務には、ユーザーが AIと対話することをユーザーに通知することが含まれます。 目標は、信頼の文化を育むことです。 人間がチャットボットと対話しているときを考えてみてください。 透明性の義務は、彼らが人間ではなく AIと対話することを彼らに知らせることを要求します。
これにより、ユーザーは続行するかどうかを決定できます。 また、特に公共の利益のために発行されたコンテンツについては、 AI生成コンテンツを識別可能にする必要があります。
その他の規制としては、米国では AIに関連する9つの法案が可決されています。 その中には、2020年のNational Artificial Intelligence Initiative Act、 AI in Government Act、Advancing American AI Actなどがあります。
参考: 欧州議会
すべての議会でいくつかの法案が提出されますが、可決される法案はほとんどありません。 実際、2023年11月現在、33の立法案が米国議員の審議を保留しています。
参考: ニューイングランド・カウンシル
バイデン大統領はまた、人工知能の安全で、安心で、信頼できる開発と使用に関する 大統領令 を発令しました。 EU AI 法と同様に、主要な AI 開発者は安全性テストの結果を米国政府と共有することが義務付けられています。 また、詐欺や欺瞞などの AIの悪意ある使用から米国市民を保護することも目的としています。
ビジネスオートメーションに対するEU AI 法の影響
EU AI 法が自動化に与える影響は、事業運営に深刻な影響を与えるでしょう。 実際、この法律は、プロバイダー、デプロイアー、輸入業者、製品製造業者、ディストリビューターなど、 AIに関与するすべての関係者に対して明確な定義を定めています。
その結果、 AI システムの使用、配布、開発、製造に関与するすべての関係者が責任を負うことになります。
さらに、すべての当事者は、法律の要件をいつどのように遵守する必要があるかを理解するために、詳細な 実施タイムライン を参照する必要があります。
企業は、 AI モデルのリスクレベルを特定するためのポリシーを定義し、これらのリスクに優先順位を付けて管理することで、この法律を遵守できます。 さらに、ステークホルダーの期待を管理し、透明性のあるコミュニケーションを確保する必要があります。
その他のステップには、持続可能なデータ管理プラクティスの設定や、 AI システムが意図したとおりに動作することを確認するためのテストが含まれます。 最後に、システム管理と評価プロセスを自動化し、 AIを使用する倫理について従業員をトレーニングする必要があります。
デロイトは、そのレポートの1つで、 架空のケーススタディ を通じてこの法律の影響を調査し、それがどのように実施されるかの実際的な例を提供しています。 この調査では、EUで活動する2つのグローバル組織に焦点を当てており、そのうちの1つがCleverBankです。 これは、EUでAIモデルを提供する米国を拠点とするDataMeldのGPAIモデルを備えたAI駆動のローン承認システムを使用しています。
クレバーバンクは、ダウンストリーム AI プロバイダーおよび AI デプロイャーとして規制されます。 この法律に準拠するには、同法の高リスク評価に対する AI モデルの適合性テストを完了し、システムをEUデータベースに登録し、トレーニングデータが完全でEUでの意図された目的に関連していることを確認する必要があります。
自動化された意思決定とRPAへの影響
EUの規制に基づくAIガバナンスも、自動化された意思決定に影響を与えます。 この規制では、特に金融機関における AIの8つの使用がリストされています。 これには、サブリミナル、操作、または欺瞞的な手法を使用して意思決定を損なう AI システムや、特定の生体認証および顔認識の使用が含まれます。 また、性格や行動特性に基づいて個人を分類するシステムや、そもそも感情を推測するシステムも含まれます。
ロボティック・プロセス・オートメーションに関するEUの規制により、企業は透明性の高いデータ収集も可能になります。
Tor.app が AI規制環境におけるプライバシーをどのようにサポートするか
この製品スイートは、企業向けのワークフロー自動化ツール一式を提供します。 これは、他のエンタープライズグレードの標準の中でも特に、EU AI 法に準拠する多くの製品の1つです。 AIの力を利用して、コンテンツの作成、文字起こし、テキストから音声への変換などを効率化します。 ワークフローの自動化に関するEU AI 法も、この製品群の安全性を保証しています。
そのスイート内のすべてのツールは、 SOC 2 標準や GDPR 標準など、エンタープライズグレードのセキュリティメカニズムに準拠しています。 これにより、データが常に保護され、誤用のリスクが排除されます。
匿名性とデータセキュリティの利点 Tor.app
他の多くのアプリと同様に、完全な匿名性を保証するデータセキュリティ基準に準拠しています。 上記の2つの規制に加えて、医療情報を常に保護する HIPAAにも準拠しています。
データセキュリティの利点により、企業は組織のデータや個人の顧客情報を損なうことなく、リスクを最小限に抑える自動化ツールを使用できます。
EU AI 法に基づき企業が考慮すべきコンプライアンス措置
AU AI 法の遵守を確保するには、短期的なプロセスと長期的なプロセスの2段階のプロセスが必要です。 短期的には、企業は AIを使用するための適切なガバナンスを定義する必要があります。 これには以下が含まれます。
- 法律で概説されているリスクに基づいて、ビジネスの AI システムを分類する方法を決定します。
- AIの使用を、顧客やパートナーを含むすべての利害関係者に伝えます。
- 長期的なプライバシー、品質、セキュリティを確保するための持続可能なデータガバナンスメカニズムの設定。
次のステップは、 AI がもたらすリスクを理解することです。 ここでは、ビジネスができることをご紹介します。
- AIシステムの使用による内部および外部のリスクを理解します。
- これらのリスクを分類して、リスクの高い要素を持つリスクを特定します これにより、同法に基づく義務の遵守が保証されます。
- 徹底的なギャップ分析を実施して、システムが法律に準拠していない領域を理解します。
- 包括的なサードパーティリスク管理プロセスを定義する これにより AI 使用が法律に基づく規制に準拠していることが保証されます。
第三に、企業は時間の経過とともにスケーリングする必要があるアクションも開始する必要があります。 これには、次のものが含まれます。
- AIシステム管理プロセスを最適化および自動化して、使用されるモデルの透明性と信頼性を確保します。
- 法律の遵守に関する包括的な文書化を確保します。
- AIを倫理的に使用し、AIを使用して新しい責任を処理する方法について従業員を訓練します。
これらの短期的な対策以外にも、企業が長期的に行わなければならないことがあります。 これには、次のものが含まれます。
- 規制がビジネスに与える長期的な影響を予測し、透明性基準を通じて顧客間の信頼 AI 構築します。 また、ビジネス慣行を規制に合わせる方法を戦略化する必要があります。
- AIとガバナンスの倫理について、社内外のすべてのステークホルダーを教育するための長期的な投資を優先します。
- 信頼性の高い AI モデルをイノベーションに組み込み、あらゆる段階で最高のデータプライバシーとセキュリティ基準を確保します。
IBMのTrustworthy AIのマネージングコンサルタントであるDasha Simons氏によると、企業はAIの使用に戦略的に取り組む必要があります。 経営幹部もこの会話に深く関与する必要があります。
これらに加えて、企業はコンプライアンス違反に対する罰金にも注意する必要があります。 これには、次のものが含まれます。
- 第5条に違反した場合、最大3,500万ユーロ、または当社の全世界の年間売上高の約7%の罰金が科せられます。 これは、禁止されている AI 慣行の違反に関連しています。
- AI義務の違反に対して、最大1,500万ユーロまたは年間売上高の3%の罰金。
- 虚偽の情報を提供した場合、最大750万ユーロまたは年間売上高の1%の罰金が科せられます。
課せられる可能性のある罰金に加えて、企業は評判の低下に直面する可能性もあります。 これは、顧客の信頼、ビジネスパートナーシップ、競争力の消失に起因する可能性があります。
高リスクシステムの特定
EU AI 法へのコンプライアンスを確保するための最初のステップは、リスクの高い AI システムを特定することです。 同法によると、禁止されている高リスクシステムは、次のようなシステムです。
- 「 サブリミナル、欺瞞、操作システム 」を展開して、ユーザーの行動を歪め、意思決定を損なう。
- 社会的行動や個人特性に基づいて個人を評価および分類する その結果、ソーシャルスコアリングとも呼ばれる不利な扱いを受けることになります。
- インターネットから入手可能な画像をスクレイピングして顔認識データベースをコンパイルします。
- 公共の場でのリアルタイムの生体認証(RBI) ただし、行方不明者や被害者の捜索、生命への脅威の防止、重大犯罪に関与した容疑者の特定などは例外です。
- 年齢、グループ、またはその他の関連する脆弱性を悪用して、行動を歪める。
ドキュメンテーションプロトコルの開発
また、企業は、リスクの高い AI システムの使用を特定するための包括的な文書化プロセスを開発する必要があります。 AIシステムがEUAI法に定められた規制に完全に準拠していることを確認する必要があります。 また、ドキュメントには、企業が特定したリスクの高い AI システムも含まれている必要があります。 その他の側面は、透明性を高めるための戦略です。
EU AI 法を遵守することの利点と課題
EU AI 法の遵守には、その利点と課題が伴います。 これは、新しい規制にも当てはまります。 いくつかの利点は次のとおりです。
- 信頼性の向上: ユーザーは、使用する AI システムが法律に基づく規制に準拠していることをより確信できます。
- コストの削減: 企業は、すでに法律に準拠しているヨーロッパの AI ソリューションに簡単にアクセスできるようになります その結果、適切なソリューションを見つけるためのコストを削減できます。
- データ保護の強化: EU AI 法と一般データ保護規則(GDPR)の整合性により、最高のデータ保護基準が保証されます。
反対に、この法律の課題には次のようなものがあります。
- より高い価格: 法律に準拠した AI ソリューションは、他のソリューションよりも費用がかかる場合があります これは、彼らがEU外で発生した場合に特に当てはまります。
- 機能の低下: AI 規制により、特定の AI 機能が排除され、内部および外部の利害関係者の機能が低下する可能性があります。
- イノベーションの減少の可能性: 規制の厳格化は、イノベーションを犠牲にする可能性があります 規制が少ない、またはまったくない地域がイノベーションレースを引き継ぐ可能性があります。
信頼と倫理に対する長期的な利益
Statistaによると、米国の成人のうち、AIが正確な情報を提供してくれると信頼しているのは、わずか4分の1でした。 正確な数は、倫理的で偏りのない決定を下すために同社を信頼していました。 世界的に見ても、この数字は AIに対する不信感の規模を示しています。
参考:Statista社
EU AI 法は、この不信感を減らし、企業が AIをどのように使用するかについての透明性を高めることを目的としています。 また、最高のセキュリティ基準を確保するために収集するデータにも焦点を当てています。
長期的には、これらの規制を遵守することで、企業に対する信頼を高めることができます。 また、 AI が倫理的に使用され、その誤用が抑制されることも保証します。
結論
EU AI 法は、最も包括的な一連の規制です。 これは、欧州連合内での AI システムの使用を管理することを目指しています。 これにより AI EUにおける説明責任が確保されます。 リスクに基づいてシステムを分類し、各カテゴリの規制をリストアップします。
今後、企業は同法の規制を確実に遵守する必要があります。 また、透明性を確保し、最高のデータセキュリティとプライバシー基準を確保する必要があります。
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