世界中の政府がAI（人工知能）の規制枠組みを急ピッチで整備する中、ビジネスおよびテクノロジーリーダーたちはそのペースに追いつこうと努力している。目標はもはや単に高度なAIシステムを構築することではなく、政策が厳格化し期待が高まる時代において、透明性、監査可能性、安全性を確保することにある。
未来に備えた組織は、コンプライアンスを優先することで、チームが自信を持って革新し、新たな要件に迅速に対応し、消費者の信頼を強化できるようにしている。以下では、Forbes Technology Councilのメンバーが、複雑な規制環境の中で新たなAIイニシアチブを模索する企業を支援するためのヒントと洞察を共有する。
AIの意思決定を文書化し、規制当局に早期に関与する
最大の間違いは、AIコンプライアンスを防御的な作業として扱うことだ。複雑な規制・コンプライアンス環境をナビゲートするための勝利アプローチは、積極的な関与である。今すぐAIの意思決定プロセスを文書化し、監査証跡を確立し、規制当局が訪れる前に対話を始めよう。あなたのAIがどのように決定を下すかを示すことが重要であり、単に機能することを示すだけでは不十分だ。- Jeromee Johnson氏, Tellus
AIが全てのユーザーにサービスを提供していることを監査する
規制当局はバイアスに焦点を当てており、あなたは全ての人を正確に捉える包括的な基盤を構築する必要がある。そのため、AIが従業員と顧客の全てに対して機能しているかどうかを監査しよう：人口統計、アクセント、言語、実世界の条件を考慮し、研究室のベンチマークだけに頼らないこと。そうしなければ、情報を見逃し、意図を誤診断し、グループを誤って表現することになる。- Katy Wigdahl氏, Speechmatics
スケールしたベンダーとのパートナーシップを組む
規模を持って運営し、AIプランを加速させ、規制に対応するのを支援できるベンダーとのパートナーシップを強く推奨する。AI分野の規制は非常に速いペースで変化するため、深く関与している企業だけがルール作りに意見を述べ、それらを適用する知識を持つことになる。傍観して様子を見る時ではない。- Alex Levin氏, Regal.ai
早期に明確なガードレールを確立する
チームがその範囲内で迅速に動けるよう、早期にガードレールを確立しよう。真のイノベーションは、迅速に動きながらも、データの所在、アクセス権を持つ人、モデルの動作を把握できる環境で生まれる。- Monica Landen氏, Diligent
監査可能なオンプレミスAIへの移行
テクノロジーリーダーは、自社のAIインフラを所有することを検討すべきだ。不透明なクラウドモデルから、オンプレミスで監査可能なAIへ移行することで、組織はデータの出所、モデルの動作、ガバナンスを管理下に置ける。このアーキテクチャにより、コンプライアンスが設計上検証可能になり、知的財産も安全に保たれる。EU規制環境では、信頼と透明性が競争優位性を決定づける。- Stefan Gogoll氏, andagon Holding GmbH
初日から透明性と信頼を設計に組み込む
コンプライアンスを維持しながらイノベーションを続ける最も賢い方法は、初日から信頼を設計に組み込むことだ。推論を説明し、ユーザーの同意を尊重し、文化的コンテキストに適応するAIを構築しよう。規制は進化するが、共感、透明性、人間との調和は常に持続可能なAIの基盤となる。- Juan Graña氏, Neurologyca NA LTD
出力が成文化された規制に完全に準拠していることを確保する
ガバナンスとデータ品質に関する一般的に推奨されるステップをすべて講じることに加えて、規制テクノロジービジネスは、そのテクノロジーの出力が、コード化している法律に100%準拠していることを確保するステップを実装する必要がある。これには、テクノロジーの規制コアを、ルールに基づかない意思決定から100%保護することが含まれ、規制リスクを排除する。- Maria Scott氏, TAINA Technology
エージェント型AIにエンタープライズグレードのセキュリティを確保する
組織は価値、効率性、ROIを推進するためにエージェント型AIに飛び込んでいるが、セキュリティも方程式の一部でなければならない。強力なセキュリティなしでAIを導入すると、潜在的な利益を上回る重大なリスクが生じる。エージェント型AIは、企業のアイデンティティ、信頼、承認フレームワーク内で運用される必要がある。静的なキー、トークン、パスワードは、今日の従来型またはAIワークロードにとって安全ではない。- Ted Shorter氏, Keyfactor
業界標準となるコンプライアンスフレームワークを構築する
コンプライアンスはガードレールではなく、競争上のお堀だ。規制を脅威として扱うのをやめ、それを武器にしよう：あなたのコンプライアンスフレームワークが業界標準となり、他社が追随しようと奔走するほど、透明に文書化され倫理的に堅牢なAIシステムを構築しよう。責任あるAIの基準を設定することで、あなたは単に防御をしているのではなく、ゲームのルールを書いているのだ。- Aniruddha Maru氏, Standard AI
AI生成コンテンツを追跡する
AIがこれまで以上に多くのコンテンツを生成している中、テクノロジーリーダーは何が作成されているか、その出所、使用方法を追跡するシステムを実装する必要がある。明確なメタデータ、使用権、適切な保存、監査証跡は、コンプライアンスを維持し、顧客、パートナー、規制当局との信頼を構築するための鍵となる。これにより、コンテンツ作成とブランド戦略における責任ある拡張可能なイノベーションも可能になる。- Andrew Fingerman氏, PhotoShelter
コンプライアンスと倫理を組み込み、レビュー委員会を設立する
テクノロジーリーダーは、システム設計の最初からコンプライアンスと倫理を組み込むべきだ。クラウドプラットフォームで公共サービスを近代化した私の経験から、透明性、監査可能性、セキュリティをあらゆる層に組み込み、レビュー委員会を設立することで、イノベーションが責任を持って前進し、進歩、信頼、デジタル成長のための長期的な規制信頼をバランスよく保つことができる。- Nethaji Kapavarapu氏, Kyra Solutions Inc.
AIコンテンツの信頼性を検証する
AIによって作成されたコンテンツの信頼性の証明を持つべきだ。将来的に、著作権やAIが作成した結果の出所に関する多くの訴訟が起こるだろう—それは他者の知的財産であり、AIによって盗まれたものかもしれない。- Thomas Berndorfer氏, Connecting Software
リスクベースのガバナンスフレームワークを採用する
長年にわたり、テクノロジーリーダーは組織が満たすべき他のコンプライアンス基準を考慮し、リスク管理者へと進化してきた。同じリスク管理アプローチをAIイニシアチブにも採用する必要がある。適切なガバナンスフレームワークを確保し、コンプライアンスを確保するためにAIイニシアチブの展開にリスクベースのアプローチを使用しよう。- Adeoluwa Akomolafe氏, Wema Bank
AIロードマップを人間の意図に合わせる
コンプライアンスチェックリストを追いかける前に、テクノロジーリーダーは倫理、共感、イノベーションをゲストとしたディナーパーティーを開催すべきだ。まず人間の意図にAIロードマップを合わせよう。規制当局は、誠実さで先行することを罰することはない。旅行業界で学んだことだが、信頼はルールによってではなく、経験に包まれた意図によって構築される。- Joel Frenette氏, TravelFun.Biz
高品質なデータから始める
イノベーションを犠牲にして過剰規制しないことが重要だ。基礎となるデータが完璧であることを確保することは、成功し、コンプライアンスに準拠したAIシステムの基盤であり、最初からこれを正しく行うことで、膨大な時間とコストを節約できる。専任のAIチームは、AIの戦略とそれを支える高品質なデータを監督する将来の管理者となる。- Jason Kurtz氏, Basware
将来の規制に耐えうるAIを構築する
現時点での最善の行動は、規制が存在する前に、それに耐えうるAIを構築することだ。デフォルトで透明性があり、説明可能で安全なシステムを設計しよう。あなたのAIが監査可能で理解できるものであれば、新しいルールが到来したときに減速する必要はない。未来は、政府が立法するよりも速く自己規制するチームに属している。- Steve Dawson氏, powerconnect LLC
AIガードレールを永続的な倫理的基本原則に根ざす
AI環境が進化するにつれて「コンプライアンス」の定義は変化するが、データプライバシー、バイアスの排除、コンテンツの適切性などの基本原則は存続する。テクノロジーリーダーは、これらの基本原則を使用して今すぐガードレールを定義できる。鍵となるのは、多様な人口とステークホルダーから構成されるチームを通じて表現されるユーザーの視点を取り入れることだ。- Rajiv Gupta氏, Amazon Web Services
リアルタイムコンプライアンスのための継続的AIガバナンスを実装する
HSBCはAIコンプライアンスを自動化することで監査時間を 40%削減した。同システムはバイアス、ドリフト、ポリシーのギャップをリアルタイムでフラグ付けした。この成功は、未来が継続的AIガバナンスにあることを証明している：コンプライアンスがモデルとともに進化するよう、適応型コントロールをMLOpsに組み込むことだ。トレーサビリティはもはやオプションではなく、信頼され合法的なイノベーションのエンジンなのだ。- Arpna Aggarwal氏
ペネトレーションテストを使用してコントロールを検証し、要件を満たす
ペネトレーションテストは、実際の攻撃をシミュレートし、自動化では見逃される複雑な脆弱性を特定することで、コントロールを検証し、要件を満たし、継続的なコンプライアンスを推進する。これはPCI DSS、SOC 2、HIPAA、ISO 27001などのフレームワークに不可欠であり、監査に対応できる相当の注意義務の証明を提供し、リスク態勢を強化し、顧客の信頼を構築する。- Gunter Ollmann氏, Cobalt
