Last Updated on 2024-05-08 07:56 by 荒木 啓介
米国エネルギー省（DoE）はAIの利用に関する分析を行い、技術の潜在的な利点とリスクを洗い出した。バイデン政権はAIの利用に関する利点と危険性の包括的な政府評価を推進している。企業はAIの設計と実装の失敗によるリスクに備える必要がある。
米国国土安全保障省（DHS）はAIのリスク軽減に向けた広範な推奨事項を提供している。組織はポリシーとリスク管理の文化を作り、AIの現在の資産やサービスをマッピングし、AIの使用状況を監視し、リスク管理戦略を実施する必要がある。
組織はAIの使用状況を特定し、実装の安全性とセキュリティリスクを文書化し、AIのリスクに関するサプライチェーンを確認する必要がある。AIのリスクを検出し管理するための指標を定義し、AIの実装を継続的に監視する必要がある。
オペレーションテクノロジーにAIを使用する場合、データの安全なクラウドへの転送や通信の監視が重要となる。AIサービスとOTシステムの間の信頼関係を確立する一方で、潜在的なリスクに対してトラフィックの監視を行う必要がある。
米国国土安全保障省（DHS）はAIを4つのパイロットプログラムで実施しており、サイバーセキュリティや犯罪捜査などにAIを活用している。連邦緊急事態管理庁（FEMA）や米国市民権・移民局（USCIS）もAIを活用してリスク軽減や業務改善に取り組んでいる。
【ニュース解説】
米国では、人工知能（AI）と機械学習（ML）の利用が増加していますが、これに伴い、AIシステムのリスクに対する懸念も高まっています。米国エネルギー省（DoE）や国土安全保障省（DHS）などの政府機関は、AIの利点とリスクを分析し、リスク軽減のための推奨事項を提供しています。これらのリスクには、AIの設計や実装の失敗、敵対的な攻撃、AIの悪用、AIサプライチェーンの妥協などが含まれます。
組織は、AIリスクを管理するために、ポリシーの作成、AIの使用状況のマッピング、リスクの監視、リスク管理戦略の実施など、包括的なアプローチを取る必要があります。特に、AIの使用状況を特定し、その実装の安全性とセキュリティリスクを文書化すること、そしてAIリスクに関するサプライチェーンを確認することが重要です。
オペレーションテクノロジー（OT）にAIを使用する場合、データの安全なクラウドへの転送や通信の監視が特に重要になります。AIサービスとOTシステム間の信頼関係を確立しつつ、潜在的なリスクを示す異常な動きを監視することが求められます。
DHSは、AIを活用した4つのパイロットプログラムを実施しており、サイバーセキュリティ、犯罪捜査、リスク軽減、業務改善などの分野でAIの利用を進めています。これらの取り組みは、AI技術が政府機関においても積極的に活用されていることを示しています。
AI技術の進展は、多くの潜在的な利点を提供しますが、同時に新たなリスクも生じます。組織は、これらのリスクを効果的に管理し、AIの利点を最大限に活用するために、適切なリスク管理戦略を策定し、実施する必要があります。これには、AIの使用状況の明確な理解、リスクの継続的な監視、そして必要に応じた対策の迅速な実施が含まれます。AI技術の安全な利用と発展のためには、政府、企業、技術者が協力して、これらの課題に取り組むことが重要です。
from Feds: Reducing AI Risks Requires Visibility & Better Planning.
