米国商工会議所 人工知能報告書

こんにちは、丸山満彦です。

米国商工会議所が人工知能報告書を公表していますね。。。政府も民間も知見と実行力があるね。。。米国は。。。

6つの主要な要点

1. AIの開発とAIを使ったシステムの導入は、指数関数的に伸びている。今後10年から20年の間に、事実上すべての企業や政府機関がAIを利用することになる。これは、社会、経済、そして国家安全保障に大きな影響を与えるだろう。
   
   
2. 政策指導者は、責任あるAIの開発とその倫理的な展開のために、思慮深い法律やルールを開発するイニシアティブを取らなければならない。
   
   
3. AIを規制することに失敗すれば、経済に悪影響を与え、個人の権利を低下させる可能性があり、有益な技術の開発と序文が制限されることになる。
   
   
4. 米国は、その技術的優位性、発達した個人の権利制度、先進的な法制度、民主主義国との連動性を通して、この取り組みをリードするユニークな立場にある。
   
   
5. 米国は、将来の経済成長、競争力のある労働力の提供、グローバル経済における競争力の維持、将来の国家安全保障の必要性を確保するために行動する必要がある。
   
   
6. 責任あるAIを推進する政策は、現在および将来の政権と議会にとって最優先事項でなければならない。

５つの規制の柱

1	Efficiency	効率性
2	Collegiality	合議制
3	Neutrality	中立性
4	Flexibility	柔軟性
5	Proportionality	比例性

 規制については次のことが求められるとしていますね。。。

• 既存法の利用、既存規制のギャップを埋める
• 技術中立な法律
• 政府の協力
• 民間セクターの解決策
• 労働力 AI の訓練と開発
• グローバルな競争力と同盟国との協働：  
• AIを活用した国家安全保障システム

● U.S. Chamber of Commerce

・2023.03.09 Artificial Intelligence Commission Report

Artificial Intelligence Commission Report	人工知能委員会報告書
The U.S. Chamber’s AI Commission report highlights the promise of Artificial Intelligence (AI) while calling for a risk-based, regulatory framework.	米国商工会議所のAI委員会報告書は、人工知能（AI）の将来性を強調する一方で、リスクに基づく規制の枠組みを求める。
The use of artificial intelligence (AI) is expanding rapidly. These technological breakthroughs present both opportunity and potential peril. AI technology offers great hope for increasing economic opportunity, boosting incomes, speeding life science research at reduced costs, and simplifying the lives of consumers. With so much potential for innovation, organizations investing in AI-oriented practices are already ramping up initiatives that boost productivity to remain competitive.	人工知能（AI）の利用は急速に拡大している。こうした技術的なブレークスルーは、チャンスと潜在的な危険の両方をもたらす。AI技術は、経済機会の増大、所得の向上、コスト削減によるライフサイエンス研究の迅速化、消費者の生活の簡素化など、大きな希望をもたらしている。イノベーションの可能性を秘めたAIに投資する企業は、競争力を維持するために生産性を向上させる取り組みをすでに強化している。
Like most disruptive technologies, these investments can both create and displace jobs. If appropriate and reasonable protections are not put in place, AI could adversely affect privacy and personal liberties or promote bias. Policymakers must debate and resolve the questions emanating from these opportunities and concerns to ensure that AI is used responsibly and ethically.	多くの破壊的技術と同様に、これらの投資は雇用を創出することもあれば、置き換えることもある。適切かつ合理的な保護が行われない場合、AIはプライバシーや個人の自由に悪影響を与えたり、バイアスを助長したりする可能性がある。政策立案者は、AIが責任を持って倫理的に使用されることを保証するために、これらの機会と懸念から生じる疑問について議論し、解決しなければならない。
This debate must answer several core questions: What is the government’s role in promoting the kinds of innovation that allow for learning and adaptation while leveraging core strengths of the American economy in innovation and product development? How might policymakers balance competing interests associated with AI—those of economic, societal, and quality-of-life improvements—against privacy concerns, workforce disruption, and built-in-biases associated with algorithmic decision-making? And how can Washington establish a policy and regulatory environment that will help ensure continued U.S. global AI leadership while navigating its own course between increasing regulations from Europe and competition from China’s broad-based adoption of AI?	この議論は、いくつかの核心的な問いに答えなければならない。イノベーションと製品開発というアメリカ経済の中核的な強みを活かしつつ、学習と適応を可能にするようなイノベーションを促進する上で、政府の役割は何か？政策立案者は、AIに関連する経済的、社会的、生活の質の向上という競合する利益と、プライバシーの懸念、労働力の混乱、アルゴリズムによる意思決定に関連するビルトインバイアスとのバランスをどのようにとることができるか？また、ワシントンは、欧州の規制強化や中国の広範なAI導入による競争との間で独自の道を歩みながら、米国のAIにおける世界的なリーダーシップを継続的に確保するための政策・規制環境をどのように構築できるだろうか。
The United States faces stiff competition from China in AI development. This competition is so fierce that it is unclear which nation will emerge as the global leader, raising significant security concerns for the United States and its allies. Another critical factor that will affect the path forward in the development of AI policy making is how nations historically consider important values, such as personal liberty, free speech, and privacy.	米国は、AI開発において中国との厳しい競争に直面している。この競争は非常に激しく、どの国が世界のリーダーになるかは不透明であり、米国とその同盟国にとって重大な安全保障上の懸念がある。また、個人の自由、言論の自由、プライバシーといった重要な価値観を歴史的にどのように考えてきたかも、AI政策立案の道筋に影響を与える重要な要素である。
To maintain its competitive advantage, the United States, and like-minded jurisdictions, such as the European Union, need to reach agreement to resolve key legal challenges that currently impede industry growth. At this time, it is unclear if these important allies will collaborate on establishing a common set of rules to address these legal issues or if a more competitive—and potentially damaging—legal environment will emerge internationally.	競争優位性を維持するためには、米国や欧州連合（EU）など志を同じくする国々が、現在産業の成長を妨げている重要な法的課題の解決に合意する必要がある。現時点では、これらの重要な同盟国がこれらの法的問題に対処するための共通のルールを確立するために協力するか、あるいは、より競争力のある、潜在的に損害を与える法的環境が国際的に出現するかは不明である。
AI has the capacity to transform our economy, how individuals live and work, and how nations interact with each other. Managing the potential negative impacts of this transition should be at the center of public policy. There is a growing sense that we have a short window of opportunity to address key risks while maximizing the enormous potential benefits of AI.	AIは、私たちの経済、個人の生活や働き方、そして国家間の相互作用を変革する能力を備えている。この移行がもたらす潜在的な悪影響を管理することは、公共政策の中心であるべきである。AIがもたらす莫大な潜在的利益を最大化する一方で、主要なリスクに対処する機会は短いという認識が広がっている。
The time to address these issues is now.	これらの問題に取り組むべき時は、今である。
In 2022, the U.S. Chamber of Commerce formed the Commission on AI Competitiveness, Inclusion, and Innovation (“Commission”) to answer the questions central to this debate. The Commission, cochaired by former representatives John Delaney (D-MD) and Mike Ferguson (R-NJ), was tasked with the mission to provide independent, bipartisan recommendations to aid policymakers. Commissioners met over the course of a year with over 87 expert witnesses during five separate field hearings across the country and overseas, while also receiving written feedback from stakeholders answering three separate requests for information posed by the Commission.	2022年、米国商工会議所は、この議論の中心となる問いに答えるため、「AIの競争力、インクルージョン、イノベーションに関する委員会」（以下、「委員会」）を設立した。委員会は、ジョン・デラニー元代表（民主党）とマイク・ファーガソン元代表（ニュージャージー州）が共同議長を務め、政策立案者を支援するための独立した超党派の提言を行うことを使命とした。委員会は、1年以上かけて、87人以上の専門家による国内外での5回にわたる公聴会を開催し、また、委員会が出した3回の情報提供要請に対して、関係者から書面によるフィードバックを受けた。
The Commission observed six major themes from its fact finding:	委員会は、そのファクトファインディングから6つの主要なテーマを観察した。
Key takeaways	主要な要点
・The development of AI and the introduction of AI-based systems are growing exponentially. Over the next 10 to 20 years, virtually every business and government agency will use AI. This will have a profound impact on society, the economy, and national security.	・AIの開発とAIを使ったシステムの導入は、指数関数的に伸びている。今後10年から20年の間に、事実上すべての企業や政府機関がAIを利用することになる。これは、社会、経済、そして国家安全保障に大きな影響を与えるだろう。
・Policy leaders must undertake initiatives to develop thoughtful laws and rules for the development of responsible AI and its ethical deployment.	・政策指導者は、責任あるAIの開発とその倫理的な展開のために、思慮深い法律やルールを開発するイニシアティブを取らなければならない。
・A failure to regulate AI will harm the economy, potentially diminish individual rights, and constrain the development and introduction of beneficial technologies.	・AIを規制することに失敗すれば、経済に悪影響を与え、個人の権利を低下させる可能性があり、有益な技術の開発と序文が制限されることになる。
・The United States, through its technological advantages, well-developed system of individual rights, advanced legal system, and interlocking alliances with democracies, is uniquely situated to lead this effort.	・米国は、その技術的優位性、発達した個人の権利制度、先進的な法制度、民主主義国との連動性を通して、この取り組みをリードするユニークな立場にある。
・The United States needs to act to ensure future economic growth, provide for a competitive workforce, maintain a competitive position in a global economy, and provide for our future national security needs.	・米国は、将来の経済成長、競争力のある労働力の提供、グローバル経済における競争力の維持、将来の国家安全保障の必要性を確保するために行動する必要がある。
・Policies to promote responsible AI must be a top priority for this and future administrations and Congresses.	・責任あるAIを推進する政策は、現在および将来の政権と議会にとって最優先事項でなければならない。
Understanding the importance of these findings, the Commission also determined that the following five pillars should be at the core of AI regulatory policy making:	また、これらの知見の重要性を理解した上で、委員会は、以下の5つの柱をAI規制の政策立案の中核とすべきであると判断した。
Five pillars of AI regulation	AI規制の5つの柱
Efficiency	効率性
Policymakers must evaluate the applicability of existing laws and regulations. Appropriate enforcement of existing laws and regulations provides regulatory certainty and guidance to stakeholders and would help inform policymakers in developing future laws and regulations. Moreover, lawmakers should focus on filling gaps in existing regulations to accommodate new challenges created by AI usage.	政策立案者は、既存の法律や規制の適用法を評価しなければならない。既存の法律や規制の適切な施行は、利害関係者に規制の確実性と指針を提供し、政策立案者が将来の法律や規制を策定する際の参考となるはずである。さらに、法律家は、AIの利用によって生じる新たな課題に対応するため、既存の規制の隙間を埋めることに焦点を当てるべきである。
Collegiality	合議制
Federal interagency collaboration is vital to developing cohesive regulation of AI across the government. AI use is cross-cutting, complex, and rapidly changing and will require a strategic and coordinated approach among agencies. Therefore, the government will need to draw on expertise from the different agencies, thus allowing sector and agency experts the ability to narrow in on the most important emerging issues in their respective areas.	政府全体でAIのまとまった規制を整備するためには、連邦省庁間の協力が不可欠である。AIの利用は横断的で複雑、かつ急速に変化するため、省庁間の戦略的かつ協調的なアプローチが必要となる。したがって、政府は異なる省庁の専門知識を活用する必要があり、その結果、分野や省庁の専門家がそれぞれの分野で最も重要な新たな問題に絞り込むことができるようになる。
Neutrality	中立性
Laws should be technology neutral and focus on applications and outcomes of AI, not the technologies themselves. Laws regarding AI should be created only as necessary to fill gaps in existing law, protect citizens’ rights, and foster public trust. Rather than trying to develop a onesize-fits-all regulatory framework, this approach to AI regulation allows for the development of flexible, industry-specific guidance and best practices.	法律は技術的に中立であるべきであり、技術そのものではなく、AIの適用と結果に焦点を当てるべきである。AIに関する法律は、既存の法律の隙間を埋め、市民の権利を保護し、社会的信頼を醸成するために必要な場合にのみ作られるべきである。このようなAI規制のアプローチは、画一的な規制の枠組みを構築しようとするのではなく、柔軟で業界固有のガイダンスやベストプラクティスを開発することを可能にする。
Flexibility	柔軟性
Laws and regulations should encourage private sector approaches to risk assessment and innovation. Policymakers should encourage soft law and best practice approaches developed collaboratively by the private sector, technical experts, civil society, and the government. Such non-binding, self-regulatory approaches provide the flexibility of keeping up with rapidly changing technology as opposed to laws that risk becoming outdated quickly.	法律や規制は、リスク評価やイノベーションに対する民間セクターのアプローチを奨励すべきである。政策立案者は、民間セクター、技術専門家、市民社会、政府によって共同開発されたソフトローやベストプラクティス・アプローチを奨励するべきである。このような拘束力のない自主規制的なアプローチは、すぐに時代遅れになる危険性のある法律とは対照的に、急速に変化する技術に対応する柔軟性を提供する。
Proportionality	比例性
When policymakers determine that existing laws have gaps, they should attempt to adopt a risk-based approach to AI regulation. This model ensures a balanced and proportionate approach to creating an overall regulatory framework for AI.	政策立案者は、既存の法律にギャップがあると判断した場合、AI規制に対してリスクベースのアプローチを採用することを試みるべきである。このモデルにより、AIに関する全体的な規制の枠組みを構築するためのバランスの取れた比例したアプローチが保証される。
Recommendations	推奨事項
Having understood the urgency to develop policies to promote responsible AI and to ensure economic and workforce growth, the Commission used these pillars to develop policy recommendations to put these priorities into action. The Commission recommends areas that policymakers must address, including preparing the workforce through education, bolstering global competitiveness in the areas of intellectual property while shoring up partnerships, and protecting national security.	委員会は、責任あるAIを推進し、経済と労働力の成長を確保するための政策を策定する緊急性を理解した上で、これらの優先事項を実行に移すための政策提言を策定するために、これらの柱を使用した。委員会は、政策立案者が取り組むべき分野として、教育による労働力の準備、パートナーシップを強化しながら知的財産の分野で国際競争力を強化すること、そして国家安全保障を守ることを提言している。
Preparing the Workforce	労働力の準備
・Use an Evidence-Based Approach. Policymakers must take action to understand the potential impact of AI on the American workforce by leveraging new data sources and advanced analytics to understand the evolving impact of AI and machine learning on the American public.	・エビデンスに基づくアプローチを使用する。： 政策立案者は、新しいデータソースと高度な分析を活用し、AIと機械学習がアメリカの労働力に与える潜在的な影響を理解するために行動を起こさなければならない。
・Educate the Future Workforce. The United States must increase education around AI in both the K-12 and higher education systems by encouraging policymakers to reform the standard curriculum to better prepare students for developing AI and machine learning systems.	・将来の労働力を教育する。： 米国は、AIと機械学習システムの開発に向けた学生の準備をより良くするために標準カリキュラムを改革するよう政策立案者に促すことによって、幼稚園から高校までの教育システムの両方においてAIに関する教育を強化する必要がある。
・Train and Reskill. The public and private sectors must invest in training and reskilling the future workforce. These investments should be targeted toward programs that help ease worker transitions and improve incentives for businesses to invest in retraining. Policymakers should also leverage community colleges and vocational schools to train workers to perform jobs alongside AI-enabled systems.	・訓練と再技能化。： 官民は、将来の労働力の訓練と再教育に投資する必要がある。これらの投資は、労働者の移行を容易にし、企業が再教育に投資するインセンティブを向上させるプログラムに的を絞る必要がある。また、政策立案者は、コミュニティ・カレッジや職業訓練校を活用して、AI対応システムとともに仕事をこなせる労働者を育成する必要がある。
・Attract High-Skilled Talent. In areas where a worker shortage cannot be addressed through education, training, and reskilling, Congress must act to increase the AI talent pool through targeted refinements to the H-1B visa process to encourage highskilled immigration to the United States.	・高スキル人材の確保。： 労働者不足が教育、訓練、再教育で対処できない分野では、米国議会は、H-1Bビザプロセスに的を絞って改良を加え、米国への高技能者移民を奨励することで、AI人材プールを増やすよう行動しなければならない。
Bolstering global competitiveness	グローバルな競争力の強化
・Shore Up Global Partnerships. U.S. officials must collaborate with key partners and allies to develop more sensible global governance frameworks that advance our common democratic goals and values.	・グローバル・パートナーシップを強化する。 ：米国当局は、主要なパートナーおよび同盟国と協力し、共通の民主的目標と価値を促進する、より賢明なグローバル・ガバナンスの枠組みを開発する必要がある。
・Advance Intellectual Property Protections. Building on the foundation of the current system, policymakers must clarify intellectual property law requirements to ensure adequate protection of AI-enabled intellectual property. Before any change, policymakers must involve relevant stakeholders to consider potential unintended effects.	・知的財産の保護を促進する。：現行制度の基礎の上に立って、政策立案者は、AI対応の知的財産の適切な保護を確保するために、知的財産法の要件を明確にしなければならない。いかなる変更も、政策立案者は、潜在的な意図しない影響を考慮するために、関連する利害関係者を巻き込む必要がある。
・Provide Necessary Resources. Policymakers should provide additional resources to the U.S. Patent and Trademark Office to support the acquisition of technical expertise, training, and other resources to speed the review of AI- and machine learning– related public patent applications.	・必要なリソースを提供する。：政策立案者は、米国特許商標庁に追加リソースを提供し、AIや機械学習に関連する公開特許出願の審査を迅速に行うための技術的専門知識、トレーニング、その他のリソースの取得を支援する必要がある。
・Protect Ingenuity. Policymakers should also explore opportunities to grant provisional approvals for submissions under review where appropriate to mitigate the effects of lengthy delays.	・創意工夫を保護する。：政策立案者は、長期の遅延の影響を緩和するために、適切な場合には審査中の提出物に仮承認を与える機会も模索すべきである。
Protecting national security	国家安全保障の保護
・Human Rights. The United States must drive the development and implementation of laws and codes of conduct focused on promoting human rights and innovation.	・人権を守る。 ：米国は、人権とイノベーションの推進に焦点を当てた法律と行動規範の開発と実施を推進しなければならない。
・Establish International Rules of Conduct. As the United States leads in the development of AI-enabled weapons, it should follow and encourage other countries to align with existing international norms and laws.	・国際的な行動規範を確立する。 ：米国がAI対応兵器の開発を主導する際には、既存の国際規範や法律に沿うよう、他国をフォローし、奨励する必要がある。
・Systems Validation. The U.S. should invest heavily in new ways of testing, evaluating, verifying, and validating (“TEVV”) military AI and machine learning systems to ensure that they are used safely.	・システムの検証。 ：米国は、軍用AIおよび機械学習システムを安全に使用するために、テスト、評価、検証、妥当性確認（「TEVV」）の新しい方法に多額の投資を行うべきである。
・Streamline Procurement. To capitalize on American ingenuity, Congress and the Pentagon must look at streamlining acquisition processes and finding new ways of incorporating industry expertise and experience within the military enterprise.	・調達を合理化する。 ：米国の創意工夫を生かすために、議会と国防総省は、調達プロセスの合理化を検討し、軍事エンタープライズ内に産業の専門知識と経験を取り入れる新しい方法を見つけなければならない。
・Work with Allies. The United States should look to open investment opportunities for AI-enabled systems to like-minded countries and allies and vice versa.	・同盟国との協力。： 米国は、AI対応システムへの投資機会を、志を同じくする国や同盟国に開放すること、またその逆も検討する必要がある。
・These findings and recommendations are not exhaustive, and we welcome the insights of others who may contribute to the AI policy debate. The Commission and individual Commissioners stand ready to collaborate with policymakers to address these issues that are of utmost importance to the United States and the economic wellbeing and safety of the global community.	・これらの調査結果や提言はすべてを網羅しているわけではないので、AI政策の議論に貢献する可能性のある他の方々の見識を歓迎する。当委員会と各委員は、米国と国際社会の経済的繁栄と安全にとって最も重要なこれらの問題に取り組むため、政策立案者と協力する用意がある。

全文

・[PDF] CTEC AI Commission 2023 - Full Report

エグゼクティブサマリー

・[PDF] CTEC AI Commission 2023 - Executive Summary

プレス...

・2023.03.09 U.S. Chamber’s AI Commission Report Highlights the Promise of AI While Calling for a Risk-Based, Regulatory Framework

U.S. Chamber’s AI Commission Report Highlights the Promise of AI While Calling for a Risk-Based, Regulatory Framework	米国商工会議所のAI委員会報告書は、AIの有望性を強調する一方で、リスクに応じた規制の枠組みを要求している
Report Finds Policymakers Must Enforce Existing Laws and Develop Policies to Steer the Growth of Responsible, Ethical AI	報告書は、政策立案者が責任ある倫理的なAIの成長を促すために、既存の法律を施行し、政策を策定する必要があることを明らかにしている。
The U.S. Chamber of Commerce’s Artificial Intelligence Commission on Competitiveness, Inclusion, and Innovation today released a comprehensive report on the promise of Artificial Intelligence, while calling for a risk-based regulatory framework that will allow for its responsible and ethical deployment.	米国商工会議所の競争力・包摂力・イノベーションに関する人工知能委員会は、本日、人工知能の将来性について包括的な報告書を発表し、同時に、責任と倫理に基づいた展開を可能にするリスクベースの規制枠組みを求めた。
“AI is a transformational technology that we are just starting to realize its potential. While there are some risks that need to be managed, AI promises to boost economic opportunity and incomes, accelerate advancement in health outcomes and quality of life, and usher in yet another era of technology innovation that will spawn companies, industries, and jobs not yet imagined,” said Chamber President and CEO Suzanne P. Clark. “For over a year, the Chamber’s Commission has been working on developing policy recommendations and industry best practices that provide policymakers and business leaders a roadmap to optimize its many benefits and protect against harms.”	商工会議所のスザンヌ P. クラーク会長兼CEOは次のようにかたっている。「AIは変革的な技術であり、私たちはその可能性を実現し始めたばかりである。リスクマネジメントが必要であるが、AIは経済機会と所得を高め、健康成果と生活の質の向上を加速させ、まだ想像もつかない企業、産業、雇用を生み出す技術革新の時代を切り開くことを約束する。商工会議所の委員会は、1年以上にわたって、政策立案者やビジネスリーダーに、その多くの利点を最適化し、害から守るためのロードマップを提供する政策提言と業界のベストプラクティスの開発に取り組んできた。」
The report, which is being unveiled an event hosted at the U.S. Chamber of Commerce headquarters today, March 9th at 9:30AM, comes at a time when AI is projected to increase global economic growth by $13 trillion by the end of the decade. AI is helping address nursing shortages in hospitals through patient monitoring, mapping wildfire paths to speed response times for emergency management officials, and broadening inclusion of financial institutions through the expansion of job applicant pools and new avenues of credit. In addition to its many uses now and into the future, policymakers need to be informed about the possible negative applications of AI.	本日3月9日午前9時30分から米国商工会議所本部で開催されるイベントで発表されるこの報告書は、AIが10年後までに世界の経済成長を13兆ドル増加させると予測されている時期に発表された。AIは、患者のモニタリングを通じて病院の看護師不足に対処し、山火事の経路をマッピングして緊急管理当局の対応時間を短縮し、求職者プールの拡大や新しい信用手段の拡大を通じて金融機関の包容力を高めている。現在および将来にわたる多くの用途に加え、政策立案者は、AIが起こりうるネガティブな用途についても知っておく必要がある。
"AI presents unique challenges from national security implications to privacy concerns to ensuring that harmful biases are not hardwired into the next generation of technological systems to potential large scale job disruptions," said co-chairman of the AI Commission and former U.S. Representative John Delaney (D-MD). "We must address these issues in a clear-eyed fashion, harness the enormous economic and quality of life potential that can flow from AI innovation and protect the rights of all Americans. This will require close coordination and collaboration between government and industry."	AI委員会の共同議長であり、元米国下院議員のジョン・デラニー（民主党）は、次のように述べた。「AIは、国家安全保障への影響からプライバシーへの懸念、有害なバイアスが次世代技術システムに組み込まれないようにすること、大規模な雇用破壊の可能性まで、独自の課題を抱えている」。 AI委員会の共同議長であり、元米国下院議員であるジョン・デラニー（民主党）は、次のように述べた。「我々は、これらの問題に明確な視点で取り組み、AIイノベーションによってもたらされる経済と生活の質の膨大な可能性を活用し、すべてのアメリカ人の権利を保護しなければならない。そのためには、政府と産業界の緊密な連携と協力が必要である。」
Given the important role the business community will play in the deployment and management of AI, the Chamber launched the Commission last year, co-chaired by former Congressman Delaney and Mike Ferguson (R-NJ). Commissioners met over the course of a year with more than 87 expert witnesses during five separate field hearings across the U.S. and in London.	AIの展開と管理において経済界が果たす重要な役割を考慮し、商工会議所は昨年、デラニー元議員とマイク・ファーガソン（ニュージャージー州選出）を共同委員長とする委員会を立ち上げた。委員たちは、全米とロンドンでの5回にわたる現地公聴会で、87人以上の専門家証人と1年かけて会談した。
By contrast, last fall the White House Office of Science and Technology Policy released a Blueprint on Artificial Intelligence, which included recommendations that would hamper America’s ability to compete globally and included overly broad technical definitions that would subject basic computing systems to oversight and regulations, the U.S. Chamber said at the time.	これに対し、昨年秋にホワイトハウスの科学技術政策室が発表した「人工知能に関する青写真」には、米国の国際競争力を阻害するような提言や、基本的な計算機システムを監視・規制の対象とするような過度に広範な技術的定義が含まれていたと、米国商工会議所は当時述べている。
“The Commission’s work considered many different viewpoints and perspectives to strike the correct balance and provide the best recommendations on AI,” said Ferguson. “This report, and specifically our recommendations, will provide government officials, private industry, and advocacy groups with a set of key principles to adhere to in building a regulatory framework and industry best practices.”	「委員会の作業は、正しいバランスを取り、AIに関する最良の勧告を提供するために、多くの異なる視点と観点を考慮した。とファーガソンは述べている。"この報告書、特に我々の提言は、政府関係者、民間企業、支援団体に、規制の枠組みや業界のベストプラクティスを構築する際に遵守すべき一連の重要な原則を提供するものである。」
Findings	調査結果
In the report, the Commission outlined several major findings from its year-long deep dive on AI:	報告書の中で、委員会は、1年にわたるAIに関する深堀りから得られたいくつかの主要な知見を概説した。
・The development of AI and introduction of AI-based systems are growing exponentially. Over the next 10-20 years, virtually every business and government agency will be using AI. This will have a profound impact upon society, the economy and national security.	・AIの開発とAIベースのシステムの導入は、指数関数的に増加している。今後10～20年の間に、事実上すべての企業や政府機関がAIを利用するようになる。これは、社会、経済、国家安全保障に大きな影響を与えるでしょう。
・Future advances in customer services and productivity gains—as well as the emergence of new security threats—will be powered by AI, and, therefore, failure to smartly regulate AI will harm the economy, potentially diminish individual rights, and constrain the development and introduction of beneficial technologies.	・顧客サービスの向上や生産性の向上、また新たな安全保障上の脅威の出現は、AIによってもたらされるため、AIをスマートに規制しないことは、経済に悪影響を与え、個人の権利を低下させる可能性があり、有益な技術の開発や序文を制約することになる。
・The U.S., through its technological advantages, well-developed system of individual rights, advanced legal system, and interlocking alliances with democracies worldwide, is uniquely situated to lead this effort. The U.S. must act to ensure future economic growth, provide for a competitive workforce, maintain a competitive position in a global economy and address future national security needs.	・米国は、その技術的優位性、発達した個人の権利制度、先進的な法制度、そして世界中の民主主義国家との連動性を通して、この取り組みをリードするユニークな立場にある。米国は、将来の経済成長を確保し、競争力のある労働力を提供し、グローバル経済における競争力を維持し、将来の国家安全保障のニーズに対応するために行動しなければならない。
・Policies and initiatives to both enforce existing and craft new laws and rules for the development of responsible AI and its ethical deployment must be a top priority for this and future administrations and congresses.	・責任あるAIの開発とその倫理的な展開のために、既存の法律やルールを強化し、新しい法律やルールを作る政策とイニシアチブは、現在および将来の政権と議会にとって最優先事項でなければならない。
Risk-Based Regulatory Framework and other Recommendations	リスクベースの規制フレームワークとその他の提言
The report identified workforce preparation, global competitiveness, and national security as top priorities policymakers must address in order to promote the responsible adoption and use of AI and establish a risk-based regulatory framework to limit risks	報告書は、AIの責任ある導入と利用を促進し、リスクを抑えるためのリスクベースの規制枠組みを確立するために、政策立案者が取り組むべき最優先事項として、労働力の準備、国際競争力、および国家安全保障を挙げている。
The report’s regulatory framework called for the following, among many other recommendations (for more see the full report here):	報告書の規制の枠組みは、他の多くの提言の中で、以下のことを求めている（詳しくは報告書全文をご覧ください）。
Using Existing Law, Fill Gaps in Existing Regulations: Appropriate enforcement of existing laws and regulations provides regulatory certainty and would help inform policymakers in developing future laws and regulations. Moreover, lawmakers should focus on filling gaps in existing regulations to accommodate new challenges created by AI.	既存法の利用、既存規制のギャップを埋める： 既存の法律や規制を適切に執行することは、規制の確実性をもたらし、政策立案者が将来の法律や規制を策定する際の参考となるであろう。さらに、法律家は、AIが生み出す新たな課題に対応するために、既存の規制の隙間を埋めることに注力すべきである。
Technology Neutral Laws: Laws should be technology-neutral and focus on applications and outcomes of AI, not the technologies themselves (e.g. machine learning, AI, language learning, et al.). Laws regarding AI should be created only as necessary to fill gaps in existing law, protect citizens’ rights, and foster public trust. This approach to AI regulation allows for the development of flexible, industry-specific guidance and best practices.	技術中立な法律：法律は技術に中立的であるべきであり、技術そのものではなく、AIの適用と結果に焦点を当てるべきである（例：機械学習、AI、言語学習、その他など）。AIに関する法律は、既存の法律の隙間を埋め、市民の権利を保護し、社会的信頼を醸成するために必要な場合にのみ作成されるべきである。AI規制に対するこのアプローチは、柔軟で業界特有のガイダンスやベストプラクティスを開発することを可能にする。
Government Collaboration: Federal interagency collaboration is vital in developing cohesive regulation of AI across the government. AI use is cross-cutting, complex, and rapidly changing and will require a strategic and coordinated approach among agencies.	政府の協力：政府全体でAIに関する一貫した規制を策定するには、連邦政府機関の協力が不可欠である。AIの利用は横断的で複雑、かつ急速に変化しており、省庁間の戦略的かつ協調的なアプローチが必要となる。
Private Sector Solutions: Laws and regulations should encourage private sector approaches to risk assessment and innovation. Policymakers should encourage best practices developed collaboratively by the private sector, technical experts, civil society, and the government.	民間セクターの解決策：法律や規制は、リスク評価とイノベーションに対する民間セクターのアプローチを奨励すべきである。政策立案者は、民間企業、技術専門家、市民社会、政府が共同で開発したベストプラクティスを奨励すべきである。
Workforce AI Training and Development: Policymakers must take action to understand the potential impact of AI on the American workforce by leveraging new data sources and advanced analytics to understand the evolving impact of AI Next, the U.S. must increase education around AI in both the K-12 and higher education systems. Finally, the public and private sectors must invest in training and reskilling to the future workforce and Congress must increase the AI talent pool through targeted refinements to the H-1B visa process. These actions would minimize disruptions to the American workforce and maximize the positive role AI could have on it.	労働力 AI の訓練と開発： 政策立案者は、新しいデータソースと高度な分析を活用して、AIが米国の労働力に及ぼす潜在的な影響を理解するために行動を起こす必要がある。 次に、米国は、幼稚園から高校までの教育システムの両方で、AIに関する教育を強化しなければならない。最後に、官民は将来の労働力に対するトレーニングと再スキルアップに投資しなければならず、議会はH-1Bビザ・プロセスの的を絞った改良を通じてAI人材プールを増やす必要がある。これらの行動は、アメリカの労働力への混乱を最小限に抑え、AIが持ちうるポジティブな役割を最大化するものである。
Global Competitiveness and Collaboration with Allies: With China and the U.S. in a race to be the global AI leader, U.S. officials must collaborate with key partners and allies to develop more sensible global governance frameworks that advance our common democratic goals and values. This includes adequate protecting of AI-enabled intellectual property. Furthermore, the U.S. Patent and Trademark Office needs more resources to speed the review of AI-related public patent applications.	グローバルな競争力と同盟国との協働：中国と米国が世界のAIリーダーになるための競争を繰り広げている中、米国当局は、主要なパートナーや同盟国と協力して、共通の民主的目標と価値を高めるより賢明なグローバルガバナンスの枠組みを開発しなければならない。これには、AIを可能にする知的財産の適切な保護が含まれる。さらに、米国特許商標庁は、AI関連の公開特許出願の審査を迅速化するために、より多くのリソースを必要としている。
AI-Enabled National Security Systems: The U.S. should look to open investment opportunities for AI-enabled systems to our like-minded countries and allies. Additionally, the U.S. should invest heavily in new ways of testing, evaluating, verifying, and validating military AI-systems to ensure that they are used safely.	AIを活用した国家安全保障システム：米国は、AI対応システムへの投資機会を、志を同じくする国や同盟国に開放することを検討すべきである。さらに、米国は、軍事用AIシステムが安全に使用されることを保証するために、テスト、評価、検証、妥当性確認の新しい方法に多額の投資を行うべきである。

---

日本のAIのガイドが省庁（テーマ）毎にわりと網羅的に記載されているので、参考になります。。。

● PwC Japan

・2023.03.13 想定されるリスクと各国の法規制

● まるちゃんの情報セキュリティ気まぐれ日記

米国...

・2023.03.11 NIST ホワイトペーパー NIST AI 100-2e2023（ドラフト）敵対的機械学習：攻撃と防御の分類と用語集

・2023.03.08 米国 情報技術産業協会 (ITI) AIに関する新たな政策提言を発表 (2023.03.02)

・2023.01.27 NIST AIリスクフレームワーク

・2022.12.05 日本内部監査協会 COSO「人工知能の可能性を最大限に実現する」 (2022.11.21)

・2022.11.11 NIST ホワイトペーパー 【プロジェクト概要】コンテキストにおけるAI/MLバイアスの緩和

・2022.10.07 米国 科学技術政策局 AI権利章典の青写真

・2022.09.20 米国 ITI AIシステムの透明性を実現するためのグローバルな政策原則 (2022.09.15)

・2022.08.24 NIST 意見募集 AIリスクマネジメントフレームワーク（第２ドラフト）とそのプレイブック

・2022.08.19 NIST ホワイトペーパー（ドラフト） コンテキストにおけるAI/MLバイアスの緩和

・2022.07.31 スタンフォード大学 AI監査のアイデア募集 賞金総額は約1000万円 (^^) (2022.07.11)

・2022.07.21 米国 国土安全保障省検査局 米国税関・国境警備局は空港での国際線旅行者の識別のために顔認識のポリシーを遵守している (2022.07.07)

・2022.06.02 米国 GAO 消費者保護：議会は消費者ランク付けに使用されるスコアに関する保護の強化を検討すべき (2022.05.26)

・2022.06.01 米国 消費者金融保護局 AIを使った与信結果についても消費者にその理由を説明しなければならない

・2022.05.17 AIサプライチェーンリスク （米国下院 科学・宇宙・技術委員会での証言から）(2022.05.11)

・2022.04.30 米国 GAO ブログ 人工知能は国家安全保障をどう変えるか (2022.04.19)

・2022.03.22 NIST 意見募集 AIリスクマネジメントフレームワーク（初期ドラフト）

・2022.03.21 NIST SP1270 人工知能におけるバイアスの識別と管理の標準化に向けて

・2022.03.20 米国 ピュー研究所 AIと人間強化についての調査

・2022.02.08 米国 下院 アルゴリズム説明責任法案 2022

・2021.12.23 CSET AIと偽情報キャンペーンの未来 パート1：RICHDATAフレームワーク

・2021.12.23 米国 購買担当職員に対するAIトレーニング法が上院を通過

・2021.07.23 U.S. GAO 人工知能のための新しい枠組み at 2021.06.30

・2021.06.25 NIST SP1270 Draft 人工知能におけるバイアスの識別と管理

・2021.06.24 MITRE ATLASでAIの脅威から守る

・2021.05.10 米国連邦政府 人工知能イニシアティブ

・2021.04.21 U.S. FTC（連邦取引委員会） のブログ 会社でAIを活用する場合は真実、公正、公平を目指そう、という記事がありますね。。。

・2021.03.31 米国 CSET AI安全性の主要概念：概要

・2020.11.30 米国 OMBが「人工知能アプリケーション規制のためのガイダンス」を発行

・2020.09.12 2024年までに戦闘機でAIパイロットをテストすることを含め、米国はAIの軍事利用で世界をリードする by エスパー国防長官

・2020.08.21 NISTはAIに自己説明を求める？（説明可能な人工知能の4原則）

・2020.06.15 カーネギーメロン大学 ソフトウェア研究所 AIエンジニアリングのリスク管理の視点

・2020.05.04 米国国防省と人工知能（戦略と倫理）

日本

・2022.08.31 産総研 「機械学習品質マネジメントガイドライン 第3版」「機械学習品質評価・向上技術に関する報告書第2版」(2022.08.02)

・2022.08.09 経済安全保障関係 「経済安全保障重要技術育成プログラムにかかる研究開発ビジョン検討WG の検討結果について（報告）」のサイバーセキュリティ関係...

・2022.07.26 総務省 AIネットワーク社会推進会議 「報告書2022」

・2022.05.02 内閣府 AI戦略2022 (2022.04.22)

・2022.04.03 日本クラウド産業協会(ASPIC) AI クラウドサービスの情報開示認定制度

・2022.02.17 総務省 「AIを用いたクラウドサービスに関するガイドブック」の公表＋AIを用いたクラウドサービスの安全・信頼性に係る情報開示指針（ASP・SaaS編）

・2022.01.29 経済産業省 AI原則実践のためのガバナンス・ガイドライン ver. 1.1

・2021.08.07 総務省 AIネットワーク社会推進会議 「報告書2021」の公表

・2021.02.16 IPA 2018年10月に発刊されたAI白書2019のPDF版を公開

・2020.03.31 AI 倫理指針の動向とパーソナル AI エージェント by 中川裕志先生　　 AI 原則は機能するか？―非拘束的原則から普遍的原則への道筋 by 新保史生先生

中国...

・2022.12.23 中国 インターネット情報サービス深層合成管理規定についての専門家のコメント... (2022.12.12)

・2022.12.17 中国 インターネット情報サービス深層合成管理規定 （深層合成で作ったものにはマークを...）(2022.11.25)

・2022.08.15 中国 国家サイバースペース管理局 インターネット情報サービスのアルゴリズム申請に関する情報公開の公告

・2022.04.25 中国 人工知能白書 2022 (2022.04.12)

・2022.01.30 中国 国家サイバースペース管理局 意見募集 インターネット情報サービスの深層合成の管理に関する規定（意見募集稿）

・2022.01.05 中国 インターネット情報サービスのアルゴリズム推奨管理規則

・2021.08.28 中国 意見募集 国家サイバースペース管理局 「インターネット情報サービスのアルゴリズムによる推奨に関する管理規定」

・2020.11.10 中国 TC260 パブコメ AI倫理に関するガイドライン案

英国...

・2022.12.10 英国 データ倫理・イノベーションセンター「業界温度チェック：AI保証の障壁と実現要因」

・2022.11.06 英国 データ倫理・イノベーションセンター データおよびAIに対する国民の意識：トラッカー調査（第2回）

・2022.10.19 イングランド銀行 「第2回調査 英国の金融業界における機械学習」とディスカッションペーパー「人工知能と機械学習」についての意見募集 (2022.10.11)

・2022.10.28 英国 ICO 未熟なバイオメトリクス技術は人を差別する可能性がある「バイオメトリクス洞察レポート」「バイオメトリクス予見レポート」

・2022.05.30 英国 情報コミッショナー 顔認識データベース会社Clearview AI Incに750万ポンド以上の罰金を科し、英国人のデータの削除を命じた

・2021.12.19 英国 AIバロメータ21 公表

・2021.12.09 英国 AI保証に向けたロードマップを公表（AI認証制度？）

・2021.04.21 英国政府 データ倫理とイノベーションセンターのブログ　AIの保証についての3つの記事

・2021.09.24 英国 国家AI戦略

・2020.12.20 UK ICO 雇用決定にアルゴリズムを使用する際に考慮すべき6つのこと

欧州他...

・2023.01.08 ノルウェー 個人データ保護局 AI利用における透明性についての報告書 (2022.12.21)

・2022.12.21 世界経済フォーラム (WEF) 製造業における人工知能から価値を解き放つ (2022.12.12)

・2022.12.08 EU理事会 AI法に関する見解を採択

・2022.09.30 欧州委員会 AI責任指令案

・2022.09.23 ⽇欧産業協⼒センター 欧州デジタル政策 (Vol.1-3)

・2022.06.18 英国 Ada Lovelace 協会: EUのAI法について説明 (2022.04.11)

・2022.05.23 ハンガリー AIを利用したコールセンターでの顧客対応がGDPR違反と判定された事例（ハンガリー銀行）

・2022.05.12 世界経済フォーラム (WEF) 「AI Procurment in a Box」を使ってみる：実装からのインサイト

・2022.05.05 フランス CNIL AIについてのリンク集 (2022.04.05)

・2022.04.20 AIガバナンスの標準? ISO/IEC 38507:2022 Information technology — Governance of IT — Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations

・2022.04.20 米国 商務省 国家AI諮問委員会に27名を任命

・2022.02.24 OECD AIシステム分類のためのOECDフレームワーク

・2021.12.15 ENISA 機械学習アルゴリズムの保護

・2021.12.05 欧州理事会 AI法改正案を欧州議会に提出

・2021.10.24 豪州 ビクトリア州 　人工知能とプライバシーに関する報告書（２つ）

・2021.09.09 紹介 AIインシデントデータベース

・2021.06.30 WHO 保健のための人工知能の倫理とガバナンス

・2021.06.28 EU 外交政策ツールとしての人工知能ガバナンス

・2021.06.22 欧州保険職業年金局 (EIOPA) 欧州保険セクターにおける倫理的で信頼できるAIガバナンス原則に関するレポートを公表

・2021.05.07 ドイツ連邦情報セキュリティ局 (BSI) が「監査可能なAIシステムを目指して - 現状と今後の展望」を公表しています

・2020.12.18 ENISA AI サイバーセキュリティのチャレンジ - AI脅威状況報告を公表していますね。

・2020.10.25 『スマートサイバー AI活用時代のサイバーリスク管理』第24回 サイバー犯罪に関する白浜シンポジウムの発表資料

・2020.05.01　（人工知能 AI）ブラックボックスの検証：アルゴリズムシステムを評価するためのツール - アルゴリズムの監査・影響評価のための共通言語の特定

・2020.03.28 EU Ethics Guidelines for Trustworthy AI（信頼できるAIのためのEU倫理ガイドライン）

・2020.02.27「AI倫理に関する現状」芳田千尋氏

おまけ...

・2022.06.23 自己保存欲を学習したAIの行く末

・2022.02.25 ISACA Journalに記事が載りました!!! 農業 ✖️ AI ✖️ COBIT です (^^)

・2020.06.26 人間が間違うなら、人間を模倣したAIも間違うんでしょうね。。。