概要
欧州連合の人工知能法 (EU AI 法) は、信頼できる AI システムの開発と展開を促進することを目的とした画期的な規制です。企業が音声 AI や大規模言語モデル (LLM) などの AI テクノロジーへの依存を強めているため、EU AI 法の遵守が重要になっています。このブログ投稿では、規制によってもたらされる主な課題と、Shaip がそれらの課題の克服にどのように役立つかを検討します。
EU AI 法を理解する
欧州連合の人工知能法 (EU AI 法) は、AI システムを規制するためのリスクベースのアプローチを導入し、個人や社会に対する潜在的な影響に基づいて AI システムを分類しています。企業が AI テクノロジーを開発および導入する際、EU AI 法を遵守するには、さまざまなデータ カテゴリに関連するリスク レベルを理解することが重要です。 EU AI 法では、AI システムを最小リスク、限定リスク、高リスク、許容不可能リスクの 4 つのリスク カテゴリに分類しています。
人工知能法の提案 (2021/0106(COD)) に基づいて、リスク カテゴリと対応するデータ タイプおよび業界を表形式で示します。
許容できないリスク AI システム:
| データ型 | 用途事例 |
| 行動を歪めるサブリミナルテクニック | すべて |
| 特定のグループの脆弱性の悪用 | すべて |
| 公的機関によるソーシャルスコアリング | 政府・公共機関 |
| 法執行機関向けの公共のアクセス可能なスペースでのリアルタイムの遠隔生体認証 (例外あり) | 法執行機関 |
ハイリスク AI システム:
| データ型 | 用途事例 |
| 自然人の生体認証と分類 | 法執行機関、国境警備、司法、重要インフラ |
| 重要インフラの管理・運用 | 公共料金、交通費 |
| 教育および職業訓練 | 学位 |
| 雇用、労働者管理、自営業へのアクセス | HR |
| 重要な民間および公共サービスへのアクセスと享受 | 政府サービス、金融、健康 |
| 法執行機関 | 法執行機関、刑事司法 |
| 移住、亡命、国境管理の管理 | 国境管理 |
| 司法と民主的プロセスの管理 | 司法、選挙 |
| 機械、車両、その他製品の安全部品 | 製造、自動車、航空宇宙、医療機器 |
リスクが限定された AI システム:
| データ型 | 用途事例 |
| 感情認識または生体認証の分類 | Al |
| コンテンツを生成または操作するシステム (「ディープ フェイク」) | メディア、エンターテイメント |
| 自然人と対話することを目的とした AI システム | カスタマーサービス、販売、エンターテイメント |
最小限のリスク AI システム:
| データ型 | 用途事例 |
| AI 対応のビデオ ゲーム | エンターテインメント |
| AIによるスパムフィルタリング | すべて |
| 基本的権利や安全性に影響を与えない産業用途での AI | 製造、物流 |
上の表は、さまざまなデータの種類と業界が、規制案で定義されている AI リスク カテゴリにどのように対応するかを概略的に示しています。実際のテキストには、より詳細な基準と範囲の定義が記載されています。一般に、安全性と基本的権利に対して許容できないリスクをもたらす AI システムは禁止されていますが、高いリスクをもたらす AI システムは厳格な要件と適合性評価の対象となります。限定リスク システムには主に透明性義務がありますが、最小リスク AI には既存の法律を超える追加の要件はありません。
EU AI 法に基づく高リスク AI システムの主要要件。
EU AI 法では、高リスク AI システムのプロバイダーは、潜在的なリスクを軽減し、AI システムの信頼性と透明性を確保するための特定の義務を遵守する必要があると規定しています。リストされている要件は次のとおりです。
- リスク管理システムの導入 AI システムのライフサイクル全体を通じてリスクを特定し、軽減します。
- 高品質で関連性があり、偏りのないトレーニング データ これは代表的なものであり、誤りや偏見はありません。
- 維持します 詳細なドキュメント AI システムの目的、設計、開発について説明します。
- 確保 透明 AI システムの機能、制限、潜在的なリスクについてユーザーに明確な情報を提供します。
- 実施する 人間による監視措置 高リスクの AI システムが人間の制御下にあり、必要に応じてオーバーライドまたは非アクティブ化できることを保証します。
- 確保 堅牢性、正確性、サイバーセキュリティ 不正なアクセス、攻撃、操作に対する保護。
音声 AI と LLM の課題
音声 AI と LLM は、基本的権利や社会的リスクに影響を与える可能性があるため、高リスクのカテゴリーに分類されることがよくあります。これらのテクノロジーを開発および導入する際に企業が直面する課題には、次のようなものがあります。
- 高品質で偏りのないトレーニング データの収集と処理
- AI モデルの潜在的なバイアスを軽減する
- AI システムの透明性と説明可能性の確保
- 人間による効果的な監視および制御メカニズムの実装
Shaip がリスク カテゴリのナビゲートにどのように役立つか
Shaip の AI データ ソリューションとモデル評価サービスは、EU AI 法のリスク カテゴリの複雑さを回避できるように調整されています。
最小限かつ限定的なリスク
リスクが最小限または限定された AI システムの場合、Shaip はデータ収集とアノテーションのプロセスの明確な文書を提供することで、透明性義務の遵守を確保するのに役立ちます。
高リスク
高リスクの音声 AI および LLM システムに対して、Shaip は次のような厳しい要件を満たすのに役立つ包括的なソリューションを提供します。
- 詳細なドキュメント 透明性を確保するためのデータ収集とアノテーションのプロセス
- 音声 AI の倫理 AI データ: 当社のデータ収集プロセスでは、ユーザーの同意、データのプライバシー (PII の最小化)、および人口動態、社会経済的要因、または文化的背景に基づく偏見の除去が優先されます。これにより、Speech AI モデルが EU AI 法に準拠し、差別的な出力を回避できるようになります。
- 音声データのバイアスを軽減する: 私たちは、話し言葉のニュアンスと、データに忍び込み得る潜在的なバイアスを理解しています。私たちのチームはデータを注意深く分析して潜在的なバイアスを特定して排除し、より公平で信頼性の高い Speech AI システムを保証します。
- EU AI 法のコンプライアンスを念頭に置いたモデルの評価: Shaip のモデル評価およびベンチマーク ソリューションは、関連性、安全性、潜在的なバイアスなどの要素について Speech AI モデルを評価できます。これにより、モデルが透明性と公平性に関する EU AI 法の要件を確実に満たすことができます。
許容できないリスク
Shaip の倫理的な AI 実践への取り組みにより、当社のデータ ソリューションとサービスが許容できないリスクを伴う AI システムの開発に寄与しないことが保証され、EU AI 法で禁止されている行為を回避することができます。
シャイプがどのように役立つか
Shaip と提携することで、企業は最先端の音声 AI および LLM テクノロジーを開発しながら、EU AI 法の複雑さを自信を持って乗り越えることができます。
EU AI 法のリスク カテゴリに対処するのは困難な場合がありますが、一人で行う必要はありません。今すぐ Shaip と提携して、専門家のガイダンス、高品質のトレーニング データ、包括的なモデル評価サービスにアクセスしてください。私たちは協力して、お客様の Speech AI および LLM プロジェクトが EU AI 法に準拠していることを確認しながら、イノベーションを前進させることができます。
