米国 GAO 人工知能の活用と急成長がその可能性と危険性を浮き彫りにする

こんにちは、丸山満彦です。

米国GAOが「人工知能の活用と急成長はその可能性と危険性を浮き彫りにする」という、ブログの記事を上げていましたね。。。

● U.S. GAO - WatchBlog 

・2023.09.06 Artificial Intelligence’s Use and Rapid Growth Highlight Its Possibilities and Perils

Artificial Intelligence’s Use and Rapid Growth Highlight Its Possibilities and Perils	人工知能の活用と急成長がその可能性と危険性を浮き彫りにする
The rise of artificial intelligence has created growing excitement and much debate about its potential to revolutionize entire industries. At its best, AI could improve medical diagnosis, identify potential national security threats more quickly, and solve crimes. But there are also significant concerns—in areas including education, intellectual property, and privacy.	人工知能の台頭は、産業全体に革命をもたらす可能性について、大きな興奮と多くの議論を巻き起こしている。AIは最高の状態で、医療診断を改善し、潜在的な国家安全保障上の脅威をより迅速に特定し、犯罪を解決する可能性がある。しかし、教育、知的財産、プライバシーなどの分野では大きな懸念もある。
Today’s WatchBlog post looks at our recent work on how Generative AI systems (for example, ChatGPT and Bard) and other forms of AI have the potential to provide new capabilities, but require responsible oversight.	本日のWatchBlogでは、生成的AIシステム（例えば、ChatGPTやBard）や他の形態のAIが、どのように新しい能力を提供する可能性があるかについての我々の最近の研究を紹介する。
The promise and perils of current AI use	現在のAI利用がもたらす期待と危険
Our recent work has looked at three major areas of AI advancement.	我々の最近の研究では、AIの進歩の3つの主要分野を見てきた。
Generative AI systems can create text (apps like ChatGPT and Bard, for example), images, audio, video, and other content when prompted by a user. These growing capabilities could be used in a variety of fields such as education, government, law, and entertainment. As of early 2023, some emerging generative AI systems had reached more than 100 million users. Advanced chatbots, virtual assistants, and language translation tools are examples of generative AI systems in widespread use. As news headlines indicate, this technology continues to gain global attention for its benefits. But there are concerns too, such as how it could be used to replicate work from authors and artists, generate code for more effective cyberattacks, and even help produce new chemical warfare compounds, among other things. Our recent Spotlight on Generative AI takes a deeper look at how this technology works.	生成的AIシステムは、テキスト（例えばChatGPTやBardのようなアプリ）、画像、音声、動画、その他のコンテンツを、ユーザーに促されるままに作成することができる。こうした能力の向上は、教育、政府、法律、エンターテインメントなど、さまざまな分野で活用される可能性がある。2023年初頭の時点で、いくつかの新興の生成的AIシステムの利用者は1億人を超えている。高度なチャットボット、バーチャルアシスタント、言語翻訳ツールは、広く使われている生成的AIシステムの一例である。ニュースの見出しが示すように、この技術はその利点から世界的に注目を集め続けている。しかし、作家やアーティストの作品を複製したり、より効果的なサイバー攻撃のコードを生成したり、新たな化学兵器化合物の生産に役立てたりするために使用される可能性があるなど、懸念もある。我々の最近のスポットライト「生成的AI」では、この技術がどのように機能するかについて詳しく見ている。
Machine learning is a second application of AI growing in use. This technology is being used in fields that require advanced imagery analysis, from medical diagnostics to military intelligence. In a report last year, we looked at how machine learning was used to assist the medical diagnostic process. It can be used to identify hidden or complex patterns in data, detect diseases earlier and improve treatments. We found that benefits include more consistent analysis of medical data, and increased access to care, particularly for underserved populations.  However, our work looked at limitations and bias in data used to develop AI tools that can reduce their safety and effectiveness and contribute to inequalities for certain patient populations.	機械学習はAIの第二の応用として利用が拡大している。この技術は、医療診断から軍事情報まで、高度な画像分析を必要とする分野で利用されている。昨年のレポートでは、医療診断プロセスを支援するために機械学習がどのように使用されているかを調べた。機械学習は、データの隠れたパターンや複雑なパターンを特定し、病気の早期発見や治療法の改善に利用できる。我々は、医療データの分析がより一貫性を持ち、特に十分なサービスを受けていない人々のケアへのアクセスが増加するなどの利点があることを発見した。 しかし、我々の研究は、AIツールの安全性と有効性を低下させ、特定の患者集団の不平等を助長する可能性のある、AIツールの開発に使用されるデータの限界とバイアスについて調べた。
Facial recognition is another type of AI technology that has shown both promises and perils in its use. Law enforcement—federal, as well as state and local—have used facial recognition technology to support criminal investigations and video surveillance. It is also used at ports of entry to match travelers to their passports. While this technology can be used to identify potential criminals more quickly, or those who may not have been identified without it, our work has also found some concerns with its use. Despite improvements, inaccuracies and bias in some facial recognition systems could result in more frequent misidentification for certain demographics. There are also concerns about whether the technology violates individuals’ personal privacy.	顔認識もまた、AI技術の一種であり、その利用には期待と危険の両面がある。連邦、州、地方の法執行機関は、犯罪捜査やビデオ監視を支援するために顔認識技術を使用してきた。また、入国港で旅行者とパスポートを照合するためにも使われている。この技術は、潜在的な犯罪者や、この技術がなければ識別できなかったかもしれない人物を、より迅速に識別するために使用されることがあるが、我々の調査では、この技術の使用にはいくつかの懸念もあることがわかった。改善されたとはいえ、一部の顔認識システムには不正確さやバイアスがあり、その結果、特定の層で誤認が頻発する可能性がある。また、この技術が個人のプライバシーを侵害するのではないかという懸念もある。
Ensuring accountability and mitigating the risks of AI use	説明責任の確保とAI利用のリスク低減
As AI use continues its rapid expansion, how can we mitigate the risks and ensure these systems are working appropriately for all?	AIの利用が急速に拡大する中、どのようにリスクを軽減し、これらのシステムがすべての人に適切に機能するようにすればよいのだろうか。
Appropriate oversight will be critical to ensuring AI technologies remain effective, and keep our data safeguarded. We developed an AI Accountability Framework to help Congress address the complexities, risks, and societal consequences of emerging AI technologies. Our framework lays out key practices to help ensure accountability and responsible AI use by federal agencies and other entities involved in the design, development, deployment, and continuous monitoring of AI systems. It is built around four principles—governance, data, performance, and monitoring—which provide structures and processes to manage, operate, and oversee the implementation of AI systems.	AI技術が効果的であり続け、我々のデータが保護され続けるためには、適切な監視が不可欠である。我々は、議会が新たなAI技術の複雑性、リスク、社会的影響に対処するのを支援するため、AI説明責任フレームワークを開発した。我々のフレームワークは、AIシステムの設計、開発、配備、継続的モニタリングに関わる連邦政府機関やその他の事業体による説明責任と責任あるAI利用を確保するための主要な実践方法を示している。ガバナンス、データ、パフォーマンス、モニタリングという4つの原則を中心に構築されており、AIシステムの導入を管理、運用、監督するための仕組みとプロセスを提供する。
AI technologies have enormous potential for good, but much of their power comes from their ability to outperform human abilities and comprehension. From commercial products to strategic competition among world powers, AI is poised to have a dramatic influence on both daily life and global events. This makes accountability critical to its application, and the framework can be employed to ensure that humans run the system—not the other way around.	AIテクノロジーは善のために莫大な可能性を秘めているが、そのパワーの多くは、人間の能力や理解力を凌駕する能力に由来する。商業製品から世界大国間の戦略的競争まで、AIは日常生活と世界的出来事の両方に劇的な影響を及ぼす態勢を整えている。そのため、AIの応用にはアカウンタビリティが不可欠であり、このフレームワークは、人間がシステムを動かすのではなく、その逆を確実にするために採用することができる。

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● まるちゃんの情報セキュリティ気まぐれ日記

・2023.06.15 米国 GAO 科学技術スポットライト:生成的AI

・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)

・2022.07.10 米国 GAO 顔認識技術：連邦政府機関の利用と関連するプライバシー保護 (2022.06.29)

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

・2020.12.02 U.S. GAO 医療における人工知能：患者ケアを強化する技術の利点と課題