米国 国家人工知能研究開発 戦略計画 2023更新 (2023.05.23)

こんにちは、丸山満彦です。

少し前のブログでも紹介しましたが、米国の国家人工知能研究開発戦略計画が更新されています。。。最初は2016年、前回は2019年、そして今回2023年...

今回は、9番目の戦略として、AI研究における国際協力の原則的かつ協調的アプローチに関する事項を追加していますね。。。

1: Make long-term investments in fundamental and responsible AI research.	1：基礎的かつ責任あるAI研究への長期的な投資
2: Develop effective methods for human-AI collaboration.	2：人間とAIの効果的なコラボレーション手法の開発
3: Understand and address the ethical, legal, and societal implications of AI.	3：AIの倫理的、法的、社会的な影響の理解と対処
4: Ensure the safety and security of AI systems.	4：AIシステムの安全・安心の確保
5: Develop shared public datasets and environments for AI training and testing.	5：AIの訓練とテストのための共有された公共データセットと環境の開発
6: Measure and evaluate AI systems through standards and benchmarks.	6：標準とベンチマークによるAIシステムの測定と評価
7: Better understand the national AI R&D workforce needs.	7：国内のAI研究開発人材ニーズのより深い理解
8: Expand public-private partnerships to accelerate advances in AI.	8：AIの進化を加速させる官民連携の拡大
9: Establish a principled and coordinated approach to international collaboration in AI research.	9：AI研究における国際協力のための原則的かつ協調的なアプローチの確立

⚫︎U.S. Whitehouse

・2023.05.23 [PDF] NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH AND DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN 2023UPDATE

・[DOCX] 仮訳

Strategy 1: Make long-term investments in fundamental and responsible AI research. Prioritize investments in the next generation of AI to drive responsible innovation that will serve the public good and enable the United States to remain a world leader in AI. This includes advancing foundational AI capabilities such as perception, representation, learning, and reasoning, as well as focused efforts to make AI easier to use and more reliable and to measure and manage risks associated with generative AI.	戦略1：基礎的かつ責任あるAI研究への長期的な投資。公益に資する責任あるイノベーションを推進し、米国がAIにおいて世界のリーダーであり続けることを可能にするため、次世代のAIへの投資を優先させる。これには、知覚、表現、学習、推論といったAIの基礎的な能力を高めることに加え、AIをより使いやすく、より信頼できるものにするための集中的な取り組みや、生成的AIに関連するリスクを測定・管理するための取り組みが含まれる。
Strategy 2: Develop effective methods for human-AI collaboration. Increase understanding of how to create AI systems that effectively complement and augment human capabilities. Open research areas include the attributes and requirements of successful human-AI teams; methods to measure the efficiency, effectiveness, and performance of AI-teaming applications; and mitigating the risk of human misuse of AI-enabled applications that lead to harmful outcomes.	戦略2：人間とAIの効果的なコラボレーション手法の開発。人間の能力を効果的に補完・増強するAIシステムの作り方について理解を深める。オープンな研究分野には、成功する人間-AIチームの属性と要件、AIチーム化アプリケーションの効率、効果、性能を測定する方法、有害な結果につながるAI対応アプリケーションの人間の誤用リスクの軽減などがある。
Strategy 3: Understand and address the ethical, legal, and societal implications of AI. Develop approaches to understand and mitigate the ethical, legal, and social risks posed by AI to ensure that AI systems reflect our Nation’s values and promote equity. This includes interdisciplinary research to protect and support values through technical processes and design, as well as to advance areas such as AI explainability and privacy-preserving design and analysis. Efforts to develop metrics and frameworks for verifiable accountability, fairness, privacy, and bias are also essential.	戦略3：AIの倫理的、法的、社会的な影響の理解と対処。AIがもたらす倫理的、法的、社会的リスクを理解し軽減するアプローチを開発し、AIシステムが我が国の価値観を反映し、公平性を促進することを保証する。これには、技術的なプロセスや設計を通じて価値を保護・支援するための学際的な研究や、AIの説明可能性やプライバシーを保護する設計・分析などの分野を発展させるための研究が含まれる。また、説明責任、公平性、プライバシー、偏りを検証可能な指標やフレームワークを開発する取り組みも不可欠である。
Strategy 4: Ensure the safety and security of AI systems. Advance knowledge of how to design AI systems that are trustworthy, reliable, dependable, and safe. This includes research to advance the ability to test, validate, and verify the functionality and accuracy of AI systems, and secure AI systems from cybersecurity and data vulnerabilities.	戦略4：AIシステムの安全・安心の確保。信頼性、信頼性、依存性、安全性の高いAIシステムを設計する方法に関する知識を深める。これには、AIシステムの機能性と正確性をテスト、検証、確認する能力を向上させ、AIシステムをサイバーセキュリティやデータの脆弱性から保護する研究が含まれる。
Strategy 5: Develop shared public datasets and environments for AI training and testing. Develop and enable access to high-quality datasets and environments, as well as to testing and training resources. A broader, more diverse community engaging with the best data and tools for conducting AI research increases the potential for more innovative and equitable results.	戦略5：AIの訓練とテストのための共有された公共データセットと環境の開発。高品質のデータセットや環境、テストやトレーニングのためのリソースを開発し、アクセスできるようにする。AI研究のために、より広範で多様なコミュニティが最適なデータやツールを利用することで、より革新的で公平な結果が得られる可能性が高まる。
Strategy 6: Measure and evaluate AI systems through standards and benchmarks. Develop a broad spectrum of evaluative techniques for AI, including technical standards and benchmarks, informed by the Administration’s Blueprint for an AI Bill of Rights and AI Risk Management Framework (RMF).	戦略6：標準とベンチマークによるAIシステムの測定と評価。行政の「AI権利章典の青写真」と「AIリスク管理フレームワーク（RMF）」を参考に、技術標準やベンチマークを含む、AIに関する幅広い評価技術を開発する。
Strategy 7: Better understand the national AI R&D workforce needs. Improve opportunities for R&D workforce development to strategically foster an AI-ready workforce in America. This includes R&D to improve understanding of the limits and possibilities of AI and AI-related work, and the education and fluency needed to effectively interact with AI systems.	戦略7：国内のAI研究開発人材ニーズのより深い理解。アメリカのAI対応人材を戦略的に育成するために、研究開発人材育成の機会を改善する。これには、AIやAI関連業務の限界と可能性の理解、AIシステムと効果的に対話するために必要な教育と流暢さを向上させるための研究開発が含まれる。
Strategy 8: Expand public-private partnerships to accelerate advances in AI. Promote opportunities for sustained investment in responsible AI R&D and for transitioning advances into practical capabilities, in collaboration with academia, industry, international partners, and other non-federal entities.	戦略8：AIの進化を加速させる官民連携の拡大。学術界、産業界、国際的なパートナー、その他の連邦政府以外の団体と協力して、責任あるAIの研究開発への持続的な投資と、進歩を実用的な能力に移行させるための機会を促進する。
Strategy 9: Establish a principled and coordinated approach to international collaboration in AI research. Prioritize international collaborations in AI R&D to address global challenges, such as environmental sustainability, healthcare, and manufacturing. Strategic international partnerships will help support responsible progress in AI R&D and the development and implementation of international guidelines and standards for AI.	戦略9：AI研究における国際協力のための原則的かつ協調的なアプローチの確立。環境持続可能性、ヘルスケア、製造業などのグローバルな課題に対処するため、AI研究開発における国際協力を優先させる。戦略的な国際パートナーシップは、AI研究開発の責任ある進展と、AIに関する国際的なガイドラインや標準の開発・実施を支援することにつながる。

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