AIリスク管理は、AIシステムの利点とリスクのバランスを取りながら、セキュリティ、プライバシー、データの信頼性などのリスクを特定、評価、軽減するプロセスです。AIガバナンスと密接に関連し、運用の持続可能性や法的規制の遵守など、運用上の課題にも対応します。
AIシステムには、データリスク、モデルリスク、運用リスク、倫理的および法的リスクが存在します。これらには、データのセキュリティ違反、アドバーサリアル攻撃、モデルのドリフト、アルゴリズムのバイアスなどが含まれます。
AIリスク管理フレームワークには、NIST AIリスク管理フレームワーク、EU AI Act、ISO/IEC標準、米国AIに関する大統領令などがあり、これらは組織がAIリスクを効果的に管理するためのガイドラインを提供します。
AIリスク管理の利点には、セキュリティの向上、意思決定の改善、法的規制の遵守、オペレーショナルな強靭性、信頼性と透明性の向上、継続的なテスト、検証、モニタリングが含まれます。
IBMは、AI技術のリスクと対策の必要性を認識し、IBM watsonx.governanceを通じてAIリスク管理の企業への適用を推進しています。これにより、企業はAIシステムのリスクを効果的に管理し、その利益を最大化することができます。
ニュース解説
AIリスク管理は、人工知能（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。このプロセスは、AIのネガティブな影響を最小限に抑えつつ、その利点を最大化することを目的としています。AIガバナンスの一環として、AIリスク管理は、AIツールやシステムが安全かつ倫理的であり続けることを保証するためのガイドラインやフレームワークを適用します。
AIシステムの利用が産業界全体で急増している中、プライバシーの懸念、セキュリティの脅威、倫理的・法的問題などの潜在的なリスクに対処することが急務となっています。AIリスク管理は、これらのリスクを特定し、組織がAIシステムの全潜在力を引き出しながら、AI倫理やセキュリティを損なわないようにするための支援を提供します。
AIシステムに関連するリスクは、データリスク、モデルリスク、運用リスク、倫理的および法的リスクの4つのカテゴリーに分けられます。これらのリスクを適切に管理しない場合、組織は財務損失、評判の損傷、規制上の罰則、公衆の信頼の浸食、データ侵害などの重大な被害にさらされる可能性があります。
AIリスク管理フレームワークは、AIの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や実践を提供するもので、NIST AIリスク管理フレームワーク、EU AI法、ISO/IEC標準、米国AIに関する大統領令などがあります。これらのフレームワークは、リスクを最小限に抑え、倫理基準を守り、継続的な規制遵守を達成するために、AIシステムの開発、展開、維持を支援します。
AIリスク管理を適切に実施することで、セキュリティの向上、意思決定の改善、規制遵守、運用の強靭性、信頼と透明性の向上、そして継続的なテスト、検証、モニタリングなどの利点が得られます。これにより、組織はAI技術のリスクを効果的に管理し、その利益を最大化することが可能になります。
IBMは、AIリスク管理の重要性を認識し、IBM watsonx.governanceを通じて、組織がAI活動を一元的に指揮し、管理し、監視することを支援しています。これにより、企業はAIシステムのリスクを効果的に管理し、その利益を最大化することができます。
from What is AI risk management?.
