AIは、日々の生活、ビジネス、行政、医療などに溶け込んでいます。IBMは、人々や企業が責任を持ってAIを利用できるよう支援しています。信頼性の高いシステムは、倫理原則をAIのアプリケーションとプロセスに埋め込むことによってのみ構築できます。
watsonx.aiでは、従来の機械学習と、基盤モデルによる新しい生成AI機能を統合しました。
エピソードを見る：AIにおける信頼、透明性、ガバナンス
IBMとMetaがAI Allianceを立ち上げ、世界50以上の創設メンバーや協力者と協業しています。
Fortune誌に掲載された寄稿記事をご紹介します。
「企業としてAIをどんどん使っていきたい。でもリスクが心配だ。どう対処すればよいのか知りたい」という読者の疑問に日本IBM AI倫理チームが答えます。AIにどのようなリスクがあり、それにどのような対策を講じるべきかを具体的に整理しました。
watsonx Graniteモデルシリーズは、ビジネス・アプリケーションとビジネス・ワークフローへ生成AIモデルの導入を促進するための、生成AIモデルコレクションです。IBMは、Graniteシリーズ最初のモデルの一般提供を発表しました。
TheStreetによるインタビューで、安全で責任あるAIを確立するIBMの取り組みについてIBMのプライバシー＆トラスト最高責任者Christina Montgomeryが説明します。
安全性、セキュリティー、信頼という主要原則を中心とするこの誓約は、責任あるAIの開発に対応します。
IBMのCEO（最高経営責任者）であるArvind Krishnaが、スマートなAI規制について中心となる3つの原則を共有します。
新しいシリーズではIBMとData & Trust Allianceが、生成AIの時代に企業が信頼を獲得する方法についてインサイトを提供します。
リスクと有望な軽減策について認識することは、責任をもって基盤モデルを構築し使用するための重要な第一歩です。
IBMのAI倫理グローバル・リーダーであるFrancesca Rossiが、米国国家AI諮問委員会でAIの未来について語ります。
信頼と透明性の原則は指針となる価値観であり、AI倫理に対するIBMの取り組み方を特徴づけるものです。
IBMは、AIはすべての人の業務を改善すべきであり、AI時代がもたらす恩恵は一部の特別な人だけでなく、多くの人に届くべきだと考えています。
お客様のデータやインサイトは、お客様だけのものです。IBMは、政府が掲げるデータ・ポリシーは公平、公正であるべきで、開放性を最重要視すべきだと考えています。
企業は、AIシステムを訓練するのは誰なのか、訓練でどのようなデータを使用したか、そして、最も重要なこととして、AIシステムのアルゴリズムの推奨事項に何が含まれていたかを明確にする必要があります。
この原則は、信頼の柱によって支えられています。これは私たちのAI倫理の基盤です。
優れた設計は、透明性を犠牲にすることなく、シームレスな体験を実現します。
適切に調整されたAIは、人間がより公正な選択をすることを支援します。
システムはきわめて重要な決断に使われるため、AIは安全で堅固なものでなければなりません。
透明性は信頼を強化します。透明性を高める最善の方法は、開示を行うことです。
AIシステムは、消費者のプライバシーとデータ権を最優先し、保護する必要があります。
今すぐ利用可能- 基礎モデルと機械学習モデルを簡単にトレーニング、検証、調整、デプロイ。
今すぐ利用可能 - あらゆるデータを対象に、あらゆる場所でAIワークロードを拡張。
信頼のおける、透明性が高く説明可能なデータとAIの活用を加速します。
人間の価値観が、責任あるAIの要です。
IBMとData & Trust Allianceが、生成AIの時代におけるガバナンスの必要性についてインサイトを提供します。
リスクとコンテキストに基づいてAI規制にアプローチすることで、基盤モデルによってもたらされるリスクなどの潜在的リスクを軽減できます。
IBMのAI倫理委員会は、倫理的で、責任のある信頼できるAIをIBM全体で推進するための中心的かつ分野横断的な組織として設立されました。
IBMの倫理ポリシー、実践、コミュニケーション、研究、製品、サービスに関する一元的なガバナンス、レビュー、意思決定プロセスを支えることが、Francesca RossiとChristina Montgomeryが共同議長を務める同委員会の役割です。この委員会は、長年にわたるIBMの原則と倫理的思考を浸透させることで、IBMと全社員が、IBMの価値観に対して説明責任を持てるようにするための働きを担っています。
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基盤モデルに関する政策立案者への提言
基盤モデルによってもたらされる機会、およびそのリスクと潜在的な軽減策に関するIBMの視点。
基盤モデル: 機会、リスク、軽減策
リスクと有望な軽減策について認識することは、責任をもって基盤モデルを構築し使用するための重要な第一歩です。
データ駆動型ビジネス・モデルの精密規制
データ駆動型ビジネス・モデルのリスクに関する、政策立案者向けの7つの推奨事項を概説したホワイト・ペーパーです。
AIの精密規制
企業は、リスク・ベースのAIガバナンス・ポリシーのフレームワークとターゲット・ポリシーを活用して、信頼できるAIを開発し、運用する必要があります。
責任あるニューロテクノロジーの発展
ブレイン・コンピューター・インターフェースのプライバシー・リスクに関する資料をご覧ください。
データに対する責任
データを収集、保存、管理、処理する企業には、データの所有権とプライバシー、セキュリティーと信頼性を確保した上で、責任を持ってデータを取り扱う義務があります。
顔認識
IBMは、顔認識および解析のためのソフトウェアの提供を中止しました。IBMでは、厳密な規制に基づいて策定されたガバナンスの枠組みが重要であると考えています。
AIの偏りを緩和
AIシステムが持つ偏りを最小限に抑えるためのテスト、評価および緩和戦略を強化する、5つの優先事項について説明します。
AIシステムを信頼するための学習
スマート・マシンの時代における説明責任、コンプライアンス、倫理に関する草分け的な論文です。
AIバイアス監査におけるリスクのあるグループを保護するための基準
AIバイアス監査におけるリスクのあるグループの保護に関するIBMの視点をご覧ください。
人間味のあるオートメーション：AIがどのように政府を変革できるか
社会が抱える問題にテクノロジーを使用して対処することで生じる倫理的な懸念に取り組んでいます。
信頼できるAIに向けた倫理指針を定義しています。
IBMはバチカンと提携して、AIに関する倫理的ガイドラインを承認しています。
世界からさまざまな声を集めて、AIを有益なものにするベスト・プラクティスを定義します。
AIの設計と開発に倫理を組み込むためのガイドです。
確かな未来を見据えて明日に備えます。
責任あるデータとAIの活用を通じて信頼を実現します。
抽象理論から具体的な実践にAI倫理を進化させる方法を説明します。