AI公平性のガバナンス―日本企業が直面する課題とその対策―

人工知能(AI)システムやサービスの利活用が推進されるにしたがって、公平性や説明責任が求められる事例が増えてきています。それに伴い、国連やOECD、IEEEのような国際的な機関のほか、産学官民複合の組織、各企業がAIの公平性を原則に含むガイドラインやポリシーを発表しています。また、公平性を測るための様々なツールも無償・有償で利用することができるようになっています。
しかし、公平性の原則を実践に落とし込むのは容易ではありません。なぜならば公平性に関しては様々な規準があるからです。例えば、一人の個人が集団属性に関係なく他の個人と同様に扱われている状態を指すindividual fairnessと、集団の中で男女等のセンシティブグループ間の公平性を示すgroup fairnessは異なる指標であり、同時に達成することができないことが分かっています。そのためAIシステムやサービスを開発する側は、システムやサービスの目的に照らし合わせた公平性の規準を判断する必要があります。

また特に日本は自社でAIの開発からサービス提供まで実施している企業は多くなく、公平性に関する議論を各ステークホルダー間で共有しにくいという構造的な問題もあります。
このような観点から、本イベントでは公平性に配慮したAIシステムやサービスの開発プロジェクトに期待されるガバナンスの在り方や調達単位自体の見直しの必要性についても言及し、実効性のあるAI公平性を達成するための議論を展開します。

※本イベントは、2022年度人工知能学会全国大会(第36回)で発表した「日本の産業構造を踏まえた AI の公平性に関する企業の役割の考察」(原嶋、江間、井上、神嶌、松本、木畑)をもとに議論を行います。イベントの資料は、AIガバナンスプロジェクト　AIサービスとリスクコーディネーション研究会をご覧ください。

東京大学未来ビジョン研究センター
技術ガバナンス研究ユニット事務局
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