AI規制。 起業家として知っておくべきことは何ですか? | ビジネスにおける AI #47

公開: 2024-01-02
人工知能は、21 世紀で最も画期的な発明の 1 つです。 テクノロジーは大きなチャンスをもたらす一方で、いくつかの法的ジレンマも引き起こします。 AIにはどのような規制が適用されますか? それらはビジネスの遂行にどのような影響を与えるのでしょうか? 最も重要な質問にお答えします。

AI 規制 - 目次:

  1. AI 規制を理解する b. それは何ですか?そしてそれはビジネスにどのような変化をもたらしますか?
  2. AI 規制: 主要な概念と原則
  3. AI は中小企業の法的状況をどのように変えますか?
  4. ビジネスにおける AI アプリケーションの例とその法的 AI 規制
  5. 中小企業における AI 規制の導入における主な法的課題
  6. 起業家向けガイド: AI 規制へのコンプライアンスを確保するにはどうすればよいですか?
  7. AI規制の未来。 起業家は何を期待できるでしょうか?
  8. まとめ

AI 規制を理解する。 それは何ですか?そしてそれはビジネスにどのような変化をもたらしますか?

人工知能は、機械が人間の認知能力を模倣できるようにする一連のテクノロジーと方法です。 AI システムは、ますます人間に似た方法で問題を学習し、解決できるようになります。 重要な役割を担うのは、データに基づいてアルゴリズム自体を最適化できる機械学習と深層学習です。

AI の応用はほぼ無限です。

  • コンテンツの生成 – ChatGPT や Bard のようなテキスト、または Midjourney や DALL-E-3 の画像、
  • 翻訳 – 国際ビジネスに非常に役立ちます。
  • 画像と音声の認識 - たとえば、カメラやコールセンターの通話録音で作業環境を検査するときに使用されます。
  • ソーシャルメディアから産業用センサーまで、さまざまなソースからの高度なデータ分析。

これは、多くの業界の様相を変える真の革命です。 AI により、企業はプロセスを自動化し、顧客をより深く理解し、新製品を開発できるようになります。 ただし、テクノロジーにはリスクも伴うため、規制が必要です。

AI 規制: 主要な概念と原則

企業に AI ソリューションを導入する場合は、人工知能の使用に関する現在の規制を認識する必要があります。 その中で最も重要なものは次のとおりです。

  • 著作権、
  • データ保護法、
  • 企業が使用する人工知能の運用に対する責任に関する法律。
著作権法 vs 人工知能

著作権法は、クリエイターの個人的権利と財産権を保護します。 多くの国では、人工物のみが保護の対象となります。 その結果、弁護士は、人工知能は通常、人間の協力なしにコンテンツを作成できないにもかかわらず、自動化されたプロセスでAIのみによって作成された作品は著作権の対象ではないと解釈する傾向があります。

ビジネスの文脈では、著者に関連する規制上の懸念は次のとおりです。

  • 現役のクリエイターの作品を使用して人工知能を教える – これは、公開されているデータを使用してモデルを作成したり、既存のモデルを教えたりする企業に当てはまります。 実際、絵画や彫刻からブランディング、ウェブサイトで公開されるテキストに至るまで、すべての作品は著作権の対象です。
  • 人工知能で作成された企業資料の保護 – ここでは、個々の AI ツールの規則と規制を注意深く読み、どのような規制が適用されているかを確認する必要があります。 ただし通常、AI と連携して作成された作品の権利は、人工知能のヒントやプロンプトを入力する人に譲渡され、作成されたコンテンツを宣伝や研究の目的で自由に使用できるようになります。

2023 年 10 月 30 日、米国人アーティストのサラ アンダーソン、ケリー マッカーナン、カーラ オルティスの 3 人が、大手画像生成会社 Midjourney、Stable Diffusion、Dream Up を運営する 3 社に対して起こした有名な著作権侵害訴訟の最初の判決が下されました。

アーティストらは訴訟の中で、許可なく人工知能モデルが自分たちの作品に教え込まれ、その結果、自分たちの作品をコピーする作品が生成され、著作権を侵害する可能性があると書いた。 しかし、裁判所は28ページの判決で彼らの主張を却下し、特に米国では著作権侵害の疑いで訴訟を起こすには著作権を登録する必要があると述べた。 芸術家らは、インターネットからダウンロードされ、人工知能の訓練に使用された画像のデータセットに自分の作品が含まれているかを特定できなかった。

個人情報保護法

データ保護法 (RODO) は、多くの AI アプリケーションの中心となる個人データの処理を規制しています。 AI システムは多くの場合、大量のデータを収集して処理するため、企業はセキュリティを確保することが困難になります。 起業家にとって、これは取得した情報を保護するだけでなく、そのプロセス全体を通じて透明性のある処理と説明責任を確保することを意味します。 実際には、プライバシーを保護し、ユーザーの権利を尊重するために、効果的なセキュリティ メカニズムと適切なデータ管理手順の実装が必要です。

AI の説明責任

AI システムによって引き起こされた損害賠償請求を促進するための新しい規制が現在策定されています。 ここでの重要な問題は、AI の動作に対して責任を負うのがメーカー、ユーザー、またはシステム自体のいずれであるかという民事責任の問題です。 保留中の規制では、次のような解決策が導入される可能性があります。

  • AI メーカー向けの強制保険、または
  • 特別補償基金。
  • したがって、起業家はこれらの変化を注意深く追跡し、新しい要件と義務に備えることが重要です。

AI は中小企業の法的状況をどのように変えますか?

AI 革命は中小企業にとってチャンスです。新しいテクノロジーのおかげで、大手企業と競争できるようになります。 ただし、高度な AI ツールの実装には、厳格な法的基準を満たす必要があります。 そして、これには財政的支出と知識が必要ですが、小規模なプレーヤーには必ずしも余裕がありません。

そのため、小規模起業家は、現在および計画されている規制を事前に理解しておく必要があります。これにより、法的リスクを最小限に抑え、責任を持って AI を導入できるようになります。 新しいテクノロジーを専門とする弁護士のサービスを利用する価値があります。

ai regulation

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

ビジネスにおける AI アプリケーションの例とその法的 AI 規制

AIを実際に導入する際の法的なジレンマは何ですか? 以下に例を示します。

  • チャットボット– 企業内で非エンタープライズ ライセンスに基づいて ChatGPT を使用するには、OpenAI が実施する「科学実験」に参加するための利用規約に同意する必要があります。 行われた会話はレビューされ、次世代の人工知能を教えるためのデータセットの作成に使用できます。
  • ボイスボット– 発信者の知らないうちに個人データを収集する可能性があるため、プライバシー上の懸念が生じます。 なぜなら、データは会話の主題だけでなく、たとえばその人の声の録音にも関連しているからです。 それを「クローン」するには、その小さなサンプルで十分です。つまり、人工知能を使用してコピーを作成すると、その人の発話のように聞こえるあらゆるコンテンツの自然な音声の録音を作成できます。
  • パーソナライゼーション- ユーザーに関するデータを収集および分類するアルゴリズムは、平等な扱いの原則に違反する可能性があります。 また、メッセージの正確なパーソナライズに基づいて情報バブルを作成し、操作に使用されるリスクもあります。 したがって、AI 倫理の基本原則の 1 つは、人工知能の使用に関する将来の規制と同様に、データの使用における透明性になります。しかし、それが実際にどのようになるかは不明です。
  • 自動運転車– 自動運転車に関連して起こり得る事故に対する安全性と責任に関する新たな規制が必要です。

ご覧のとおり、一見無関係に見える技術的な問題は、多数の規制への準拠を意味します。 これらは、今日のビジネスの現実に最も近い厳選された例にすぎません。

中小企業における AI 規制の導入における主な法的課題

先進的な AI システムを導入している中小企業の経営者は、具体的に何が原因で眠れなくなるのでしょうか? これらは主に次のとおりです。

  • 複雑かつ変化する規制– AI ツールの急速に変化する状況では、技術革新に追いつくことが困難である一方で、AI ツールに関する法的規制の出現が遅いため、使用されるツールの規制に従い、専門家に相談する必要があります。会社の事業分野に影響を受ける法律を専門とする弁護士、
  • AI のミスに対する責任– これは、人工知能の最新開発を導入する際の経営者にとっての主要な問題の 1 つです。問題は、顧客データ保護の違反や社会的組織による盗用が発生した場合に、誰が損害賠償の責任を負うのかということです。メディアポストジェネレーター、
  • AI によって作成された著作物に対する権利– 知的財産が人工知能と協力して作成された場合、特定の法制度内で保護が効果的に行われるように、知的財産を保護するにはどうすればよいでしょうか? これは、人間が作成したコンテンツと人間が作成したコンテンツを区別するための規制や実際的な方法が存在しない状況では、非常に重要な問題です。
  • 意図しない差別- たとえば、AI のみが理解できる分類ルールに従って「第 1 」カテゴリーの顧客と「第 2」カテゴリーの顧客のセグメントを作成する可能性があるアルゴリズムのバイアスを排除する方法。

これらは、人工知能に基づく高度なソリューションを導入する企業が直面する根本的なジレンマです。

起業家向けガイド: AI 規制へのコンプライアンスを確保するにはどうすればよいですか?

人工知能の使用を規制する法律は、多くの国でまだ策定中です。 AI 規制の遵守を強制的に確保できるのは、施行後に限られます。 2023 年 10 月、ホワイトハウスは米国の AI 権利章典の青写真を発表しました。これには、人工知能によって引き起こされる危害から国民を守るための 5 つの原則が含まれています。 この原則では、システムの安全性と効率性、アルゴリズムによる差別からの保護、データのプライバシー、情報と説明、代替オプションについて取り上げています。 詳細な文言はこちらでご覧いただけます: https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/

米国の人工知能を管理する規制は、米国人のプライバシーを保護し、イノベーションと競争を促進し、国際的な人工知能開発のリーダーとしての米国の地位を強化することを目的とした、セキュリティと AI 保護の新しい基準を確立しています。 主なアクションは次のとおりです。

  • 高度な AI システムを開発する企業によるセキュリティ テストの要件の確立と結果の共有
  • AI セキュリティ標準、ツール、テストの開発、
  • アルゴリズムによって引き起こされる差別と闘い、
  • 消費者、患者、従業員、学生を保護し、
  • 政府による AI の責任ある使用を確保する。

一方、欧州連合は、EU における AI のあらゆる用途を対象とする一連の規制である「AI 法」の制定に取り組んでいます。 これは、すべてのツールと利益団体 (国家、企業、個人) をカバーし、AI システムをリスク カテゴリに分類することを目的としています。

  1. 不正なリスクを引き起こすシステム– たとえば、サブリミナル技術に基づいた、
  2. 高リスクのシステム– 生体認証や重要なインフラストラクチャの管理など
  3. 限定されたリスクシステム。

高リスクのシステムを適切に運用する責任は主にサプライヤーにあり、そのようなソリューションを提供する企業にとっては大きな負担となる可能性があります。 「人工知能法」の全文はこちらでご覧いただけます: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206

では、社内に AI を導入する際の法的リスクを最小限にするにはどうすればよいでしょうか? ここでは実践的なヒントをいくつか紹介します。 まず:

  • AI システムの導入によって予想される影響に焦点を当て、潜在的なリスクを事前に把握し、
  • 最初から、アルゴリズムの動作を監視する人間または自動ツールなどによって、アルゴリズムの動作を制御および監視するメカニズムを念頭に置いてください。
  • 信頼できる AI テクノロジー プロバイダーを使用していることを確認し、規制と更新情報を読み、
  • AI 規制の更新を常に監視し、遵守してください。
  • 疑問がある場合は、新しいテクノロジーを専門とする弁護士にアドバイスを求めてください。

AI規制の未来。 起業家は何を期待できるでしょうか?

AI 規制はまだ初期段階にありますが、テクノロジーの管理と監視を強化する方向に進んでいることはすでに明らかです。 その一例は、高リスクのシステムに厳しい基準を課す EU の「AI 法」です。

一方で、英国などからはイノベーションを阻害しない規制緩和を主張する声もある。 おそらく将来は中庸になるでしょうか?

正確な解決策が何であれ、AI 規制がますます厳しくなるのは確実と思われるため、企業は自社に新しいテクノロジーを導入する際に AI 規制を考慮する必要があります。

まとめ

人工知能の革命は巨大なビジネスチャンスです。 ただし、中小企業に高度な AI ソリューションを導入する場合は、数多くの法的な落とし穴に注意する必要があります。 既存および計画されている規制は、多くの経営者にとって頭痛の種となる可能性があります。 したがって、AI の法的側面を早期に理解し、徹底的なリスク分析を実施し、すべての要件に準拠することが重要です。 そうすれば、企業と顧客の両方が人工知能の利点を最大限に活用できるようになります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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