Google の​セキュア AI フレームワーク （SAIF）

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 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​ 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。

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。

• 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。
• 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​多くの​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​新しい​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​配慮を​確実に​最初から​組み込​むために、​適切な​部門横断型チームを​編成します。

• ステップ 3 - AI の​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。

• ステップ 4 - SAIF の​ 6 つの​基本要素を​適用する

  • これらの​要素は、​上記の​順番ど​おりに​適用する​必要は​ありません。

最新情報を​随時ご確認ください。​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。