AIリスク管理とは、AI技術に関連する潜在的なリスクを体系的に特定し、軽減し、対処するプロセスです。これには、ツール、プラクティス、原則の組み合わせが含まれ、特に正式なAIリスク管理フレームワークの導入に重点が置かれています。
一般的に言えば、AIリスク管理の目標は、AIのメリットを最大化しながら、AIの潜在的な悪影響を最小限に抑えることです。
近年、さまざまな業界でAIシステムの使用が急増しています。世界的大手コンサルティング会社McKinsey社のレポート（ibm.com外部へのリンク）によると、2024年現在、組織が何らかの形で人工知能（AI）を使用している割合は2023年から17％増の72％となっています。
組織はイノベーション、効率性、生産性の向上といったAIのメリットを追求していますが、プライバシーの懸念、セキュリティー上の脅威、倫理的および法的問題といった潜在的なリスクに必ずしも取り組んでいるわけではありません。
リーダーはこの課題を十分に認識しています。最近のIBM Institute for Business Value（IBM IBV）の調査（ibm.com外部へのリンク）によると、リーダーの96％が、生成AIを導入するとセキュリティー侵害の可能性が高くなると考えています。同時に、IBM IBVは、現在の生成AIプロジェクトのうち、セキュリティーが確保されているのはわずか24％であることも発見しました。
AIリスク管理は、このギャップを埋め、組織がAI倫理やセキュリティーを損なうことなくAIシステムの可能性を最大限に活用できるようにするのに役立ちます。
AIシステムは、改ざんや侵害、バイアス、サイバー攻撃に対して脆弱なデータ・セットに依存しています。組織は、開発からトレーニング、導入に至るまで、AIのライフサイクル全体を通じてデータの完全性、セキュリティー、可用性を保護することで、こうしたリスクを軽減できます。
一般的なデータ・リスクには、次のようなものがあります。
脅威アクターは、AIモデルを標的にして、盗難、リバース・エンジニアリング、または不正操作を行う可能性があります。攻撃者は、AIモデルの動作や性能を決定するコア・コンポーネントである、アーキテクチャー、重み、パラメーターを改ざんすることで、モデルの完全性を損なう可能性があります。
最も一般的なモデル・リスクには次のものがあります。
AIモデルは魔法のように見えるかもしれませんが、基本的には洗練されたコードと 機械学習 アルゴリズムの産物です。すべてのテクノロジーと同様に、運用上のリスクの影響を受けます。これらのリスクに対処しないと、システム障害やセキュリティーの脆弱性が発生し、脅威の攻撃者がそれを悪用する可能性があります。
最も一般的な運用リスクには次のようなものがあります。
組織がAIシステムの開発と導入において安全性と倫理を優先しない場合、プライバシー侵害を行い、偏った結果を生み出すリスクがあります。例えば、採用の決定に使用される偏ったトレーニング・データは、性別や人種に関する固定観念を強化し、特定の人口統計グループを他のグループよりも優遇するAIモデルを作成する可能性があります。
一般的な倫理的・法的リスクには以下のようなものがあります。
多くの組織は、AIライフサイクル全体にわたってリスクを管理するためのガイドラインと実践方法を合わせたAIリスク管理フレームワークを採用することでAIリスクに対処しています。
これらのガイドラインは、組織のAIの使用に関するポリシー、手順、役割、責任について概説したプレイブックと考えることもできます。AIリスク管理フレームワークは、組織がリスクを最小限に抑え、倫理基準を維持し、継続的な規制コンプライアンスを実現する方法でAIシステムを開発、デプロイ、維持するのに役立ちます。
最も一般的に使用されるAIリスク管理フレームワークには次のようなものがあります。
2023年1月、米国国立標準技術研究所（NIST）は、AIリスクを管理するための構造化されたアプローチを提供する AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）（ibm.com外部へのリンク）を公開しました。それ以来、NIST AI RMFはAIリスク管理の基準となっています。
AI RMFの主な目標は、組織がリスクを効果的に管理し、信頼できる責任あるAI実践を促進する方法でAIシステムを設計、開発、展開、使用できるように支援することです。
公共部門と民間部門の協力により開発されたAI RMFは完全に任意であり、あらゆる企業、業界、地域に適用可能です。
フレームワークは2つに分かれています。1つの部分では、信頼できるAIシステムのリスクと特性の概要について、もう1つの部分であるAI RMFコアでは、組織がAIシステムのリスクに対処するのに役立つ4つの機能について、それぞれ説明しています。
EU人工知能規制法（EU AI法）は、欧州連合（EU）における人工知能の開発と使用を規定する法律です。EU AI規則は、規制に対してリスクベースのアプローチを採用しており、AIシステムが人間の健康、安全、権利にもたらす脅威に応じてさまざまなルールを適用したものです。EU AI規則では、ChatGPTやGoogle Geminiの土台となっている基盤モデルなど、汎用人工知能モデルの設計、トレーニング、展開に対するルールも制定されています。
国際標準化機構（ISO）と国際電気標準会議（IEC）は、AIリスク管理のさまざまな側面に対処する標準を開発（ibm.com外部へのリンク）しています。
ISO/IEC規格では、AIリスク管理における透明性、説明責任、倫理的配慮の重要性が強調されています。また、設計、開発から導入、運用まで、AIライフサイクル全体にわたってAIリスクを管理するための実用的なガイドラインも提供します。
2023年後半、バイデン政権はAIの安全性とセキュリティーを確保するための大統領令（ibm.com外部へのリンク）を発行しました。この包括的な指令は、厳密にはリスク管理フレームワークではありませんが、AIテクノロジーのリスクを管理するための新しい標準を確立するためのガイドラインを提供します。
この大統領令は、透明性、説明可能性、説明責任を備えた信頼できるAIの推進など、いくつかの重要な懸念事項を強調しており、多くの点で民間部門に前例をもたらし、包括的なAIリスク管理慣行の重要性を示しました。
AIのリスク管理プロセスは組織ごとに必然的に異なりますが、AIリスク管理プラクティスは、正常に実装されると、いくつかの共通の主要なメリットを提供できます。
AIリスク管理により、組織のサイバーセキュリティー体制とAIセキュリティーの使用を強化できます。
定期的なリスク評価と監査を実施することで、組織はAIライフサイクル全体にわたって潜在的なリスクと脆弱性を特定できます。
これらの評価に続いて、特定されたリスクを軽減または排除するための緩和戦略を実施できます。このプロセスには、データ・セキュリティーの強化やモデルの堅牢性の向上などの技術的な対策が含まれる場合があります。また、倫理ガイドラインの策定やアクセス制御の強化などの組織的な調整が行われる場合もあります。
脅威の検出と対応に対してこのようなより積極的なアプローチを採用することで、組織はリスクが拡大する前にリスクを軽減し、データ侵害の可能性とサイバー攻撃の潜在的な影響を軽減することができます。
AIリスク管理は、組織全体の意思決定の改善にも役立ちます。
統計的手法や専門家の意見を含む定性的分析と定量的分析を組み合わせて使用することで、組織は潜在的なリスクを明確に理解できます。この全体像の把握により、組織はリスクの高い脅威に優先順位を付け、AIの導入に関してより情報に基づいた意思決定を行うことができ、イノベーションへの欲求とリスク軽減の必要性のバランスを取ることができます。
機密データの保護に対する世界的な関心の高まりにより、一般データ保護規則（GDPR）、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）、EUAI法など、主要な規制要件と業界標準の作成が促進されました。
これらの法律に違反すると、高額の罰金や重大な法的処罰が科せられる可能性があります。AIリスク管理は、特にAIを取り巻く規制がテクノロジー自体とほぼ同じ速さで進化する中で、組織がコンプライアンスを達成し、良好な状態を維持するのに役立ちます。
AIリスク管理は、AIシステムを使用して潜在的なリスクにリアルタイムで対処できるようにすることで、組織が混乱を最小限に抑え、ビジネスの継続性を確保するのに役立ちます。AIリスク管理は、組織がAIの使用に関する明確な管理プラクティスと方法論を確立できるようにすることで、より高い説明責任と長期的な持続可能性を促進することもできます。
AIリスク管理は、信頼と透明性を優先することで、AIシステムに対するより倫理的なアプローチを促進します。
ほとんどのAIリスク管理プロセスには、経営幹部、AI開発者、データ・サイエンティスト、ユーザー、政策立案者、さらには倫理学者など、幅広い関係者が関与します。ほとんどのAIリスク管理プロセスには、経営幹部、AI開発者、データサイエンティスト、ユーザー、政策立案者、さらには倫理学者など、幅広い関係者が関与します。
定期的なテストと監視プロセスを実施することで、組織はAIシステムのパフォーマンスをより適切に追跡し、新たな脅威をより早く検出できるようになります。この監視により、組織は継続的な規制コンプライアンスを維持し、AIリスクを早期に修復して、脅威の潜在的な影響を軽減できます。
AIテクノロジーは、仕事のやり方を効率化し、最適化する可能性を秘めていますが、リスクがないわけではありません。企業のITのほぼすべてが、悪意のある人の手に渡れば攻撃する武器となる可能性があります。
組織は生成AIを避ける必要はありません。他のテクノロジーツールと同じように扱えばいいのです。つまり、リスクを理解し、攻撃が成功する可能性を最小限に抑えるために積極的な措置を講じる必要があります。
IBM® watsonx.governanceを用いることで、組織は、1 つの統合プラットフォームでAIアクティビティを簡単に指示、管理、監視できます。IBM watsonx.governanceは、あらゆるベンダーの生成AIモデルを管理し、モデルの健全性と精度を評価し、主要なコンプライアンス・ワークフローを自動化できます。