Google のセキュア AI フレームワーク（SAIF）
AI、特に生成 AI がもたらす可能性は無限大です。イノベーションが進むにつれて、業界では責任を持って AI を開発し導入するためのセキュリティ基準が求められています。そのため Google は、AI システムを安全に保護するための概念的なフレームワークである、セキュア AI フレームワーク（SAIF) を導入しました。
SAIF は、AI や ML モデルのリスク管理、セキュリティ、プライバシーなど、セキュリティの専門家が最も懸念している課題に対応し、AI モデルをデフォルトで安全なものとして実装するのに役立ちます。
政府、企業、組織にまたがる SAIF のエコシステムを構築する Google の取り組みの第一歩をご紹介します。すべての人にとって役立つ、安全な AI デプロイのフレームワークを確立することを目指しています。
SAIF.Google の導入: 安全な AI をここから実現
SAIF.Google は、セキュリティの専門家が、進化し続ける AI セキュリティ環境に対応できるように支援する新しいリソースハブです。このリソースハブでは、AI セキュリティのリスクと対策を収集し、提供しています。そのうちの一つである「リスク自己評価レポート」は、実務担当者が業務に影響を及ぼす可能性のあるリスクを理解するための手引きであり、組織に SAIF を実装する方法がわかりやすく解説されています。これらのリソースは、急速に進化する AI 環境で安全な AI システムを構築してデプロイするという重要なニーズを満たすために役立ちます。
Coalition for Secure AI: 業界全体で連携して SAIF を拡大
Google はこの取り組みを推進し、業界へのサポートを拡充するため、安全な AI システムの実装における重要な課題を解決することを目指して Coalition for Secure AI（CoSAI）を設立しました。CoSAI には、創設メンバーとして Anthropic、Amazon、Cisco、Cohere、Chainguard、GenLab、Google、IBM、Intel、Microsoft、NVIDIA、OpenAI、PayPal、Wiz などが参加しています。
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AI セキュリティの強化 : Google の AI レッドチーム
Google の AI レッドチームは、最先端の戦略を駆使して AI システムのセキュリティ強化に取り組んでいます。分析情報や知見が掲載された最新レポートをご覧ください。
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Google Cloud で AI のセキュリティを保護
Google Cloud はサイバーセキュリティ、AI システムのデプロイ、リスク ガバナンス、安全なトランスフォーメーションに焦点を当て、取締役会にとって不可欠なリソースを厳選して提供しています。
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AI ソフトウェア サプライ チェーンの保護
このホワイトペーパーでは、来歴情報を使用して AI サプライ チェーンを保護する方法について説明しながら、従来のソフトウェアと AI ソフトウェアのリスクの概要を示し、組織のための実用的なソリューションを提供しています。
SAIF と責任ある AI はどのように関連していますか？
Google には、責任を持って AI を開発し、他の企業にも同様の取り組みを促すという責務があります。Google は 2018 年に発表した AI に関する原則の中で、責任あるテクノロジー開発へのコミットメントを示しています。開発にあたっては、安全性を確保し、説明責任を果し、科学的な卓越性の高い基準を維持します。責任ある AI とは、「公平性」、「解釈可能性」、「セキュリティ」、「プライバシー」など、複数の側面を持った包括的なアプローチです。これらは、Google のすべての AI 製品の開発における指針となっています。
SAIF は、ML を活用したアプリケーションにセキュリティとプライバシー対策を組み込むための、標準化された包括的なアプローチを構築するフレームワークです。これは、責任ある AI の開発における「セキュリティ」と「プライバシー」の観点に合致するものです。SAIF は、進化する脅威の状況やユーザーの要望を考慮しつつ、責任ある方法で ML を活用したアプリケーションが開発されることを保証します。
Google は SAIF をどのように実践していますか？
Google には、責任ある AI とサイバーセキュリティの開発を推進してきた長い歴史があり、長年にわたり、セキュリティのベスト プラクティスを新しい AI イノベーションに適用してきました。セキュア AI フレームワークは、Google が開発し実装してきたこれまでの経験とベスト プラクティスから生まれたものです。ML や生成 AI を活用したアプリケーションの開発において、レスポンシブ、サステナブル、スケーラブルを実現するセキュリティ保護およびプライバシー保護を重視するという Google の取り組みを反映しています。Google は、新たなリスク、状況の変化、AI の進歩に対応するため、SAIF の改良と構築を続けていきます。
実務担当者は、どのように SAIF のフレームワークを導入できますか？
SAIF のフレームワークを導入するためのクイックガイドをご覧ください。
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ステップ 1 - 用途を理解する
- AI で解決できる具体的なビジネス上の問題とモデルのトレーニングに必要なデータを理解しましょう。SAIF の一部として導入が必要なポリシー、プロトコル、コントロールを設定する際の指針となります。
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ステップ 2 - チームを編成する
- AI システムの開発とデプロイは、従来のシステムと同様に、多分野にまたがる取り組みです。
- AI システムはたいていの場合、複雑で不明瞭であり、不確定要素が多く大量のデータに依存し、多くのリソースを必要とします。また、AI システムは評価に基づく決定を下すために使用される場合もあれば、不適切なコンテンツや有害なコンテンツ、固定観念や社会的偏見を助長させる可能性のあるコンテンツを生成することもあります。
- セキュリティ、プライバシー、リスク、コンプライアンスへの配慮が最初から組み込まれていることを確実にするため、適切な部門横断的チームを設置する必要があります。
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ステップ 3 - AI に関する入門ガイドによりチーム内で認識を共有する
- チームが AI に関して、ビジネスへの活用、高まり続ける複雑性、リスク、セキュリティ管理について評価を行う際には、関係者全員が AI モデル開発のライフサイクルの基本や AI の能力、メリット、制限を含むモデル開発の設計や論理を理解していることが非常に重要です。
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ステップ 4 - 上記の SAIF の 6 つの基本要素を適用する
- 上記で記載された順番どおりに適用する必要はありません。
SAIF の詳細とビジネスやエンティティへの SAIF の適用方法については、どこで確認できますか？
今後の情報をお待ちください。Google は引き続き、AI アプリケーション開発のベスト プラクティスとともに、セキュア AI フレームワークのリソースやガイダンス、ツールを構築し、共有していく予定です。
