世界経済フォーラム (WEF) AIガバナンス・アライアンス ブリーフィングペーパーシリーズ (2024.01.18)

こんにちは、丸山満彦です。

世界経済フォーラム (WEF)がAIガバナンス・アライアンス ブリーフィングペーパー３部作を公表していますね。。。IBMが取りまとめたようです。。。

1. フレームワーク
2. ガバナンス
3. 今後の展開

という感じでしょうかね。。。

マルチホルダーアプローチで、リスクアセスメントをし、必要な対策をとりながら進めていくのが良いのでしょうね。。。

● World Economic Forum - Whitepaper

・20214.01.18 AI Governance Alliance: Briefing Paper Series

AI Governance Alliance: Briefing Paper Series	AIガバナンス・アライアンス ブリーフィングペーパーシリーズ
In an era marked by rapid technological transformation, this briefing paper series stands as a pivotal point of reference, guiding responsible transformation with artificial intelligence (AI).	急速な技術革新の時代において、このブリーフィングペーパーシリーズは、人工知能（AI）による責任ある変革を導く、極めて重要な参考資料となる。
This collaborative effort brings together over 250 members from more than 200 organizations. Structured around three core working groups (Safe Systems and Technologies, Responsible Applications and Transformation, and Resilient Governance and Regulation), the AI Governance Alliance addresses AI’s multifaceted challenges and opportunities.	この共同作業には、200を超える組織から250を超えるメンバーが参加している。AIガバナンス・アライアンスは、3つのコア・ワーキンググループ（安全なシステムとテクノロジー、責任ある応用と変革、レジリエンス・ガバナンスと規制）を中心に構成され、AIの多面的な課題と機会に取り組んでいる。
This briefing paper series, representing collective insights, establishes foundational focus areas for steering AI's development, adoption and governance. The alliance serves as a beacon of multistakeholder collaboration, guiding decision-makers towards an AI future that upholds human values and enhances societal progress.	このブリーフィング・ペーパー・シリーズは、AIの開発、導入、ガバナンスを舵取りするための代表的な重点分野を定めるものである。本アライアンスは、マルチステークホルダー協働の道標として、意思決定者を人間の価値を守り、社会の進歩を促進するAIの未来へと導く。
Paper 1 – Presidio AI Framework: Towards Safe Generative AI Models	ペーパー1 - 要塞AIフレームワーク： 安全な生成的AIモデルに向けて
This paper navigates the complex rise of generative AI, emphasizing the balance between innovation, safety and ethics. It introduces a comprehensive framework centred on an expanded AI life cycle, robust risk guardrails and a shift-left methodology for early safety integration. Advocating for multistakeholder collaboration, the framework promotes shared responsibility and proactive risk management.	本レポートでは、生成的AIの複雑な台頭を先導し、イノベーション、安全性、倫理のバランスを強調する。拡張されたAIライフサイクル、強固なリスクガードレール、早期安全統合のためのシフト・レフト手法を中心とした包括的なフレームワークを紹介する。マルチステークホルダーによる協働を提唱するこのフレームワークは、責任の共有と積極的なリスクマネジメントを促進する。
This foundational paper by the AI Governance Alliance sets the stage for ongoing efforts to ensure ethical and responsible AI development, advocating for a future where innovation is coupled with stringent safety measures.	AIガバナンス・アライアンスによるこの基礎的なペーパーは、倫理的で責任あるAI開発を確保するための継続的な取り組みの段階を設定し、イノベーションが厳格な安全対策と組み合わされる未来を提唱している。
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Paper 2 – Unlocking Value from Generative AI: Guidance for Responsible Transformation	ペーパー2「生成的AIから価値を引き出す：責任ある変革のためのガイダンス
This paper examines the disruptive potential of generative AI and the imperative for leaders to adopt a use-case-based approach for its deployment. It guides organizations to assess use cases for business impact, operational readiness and investment strategy, and to balance benefits against potential workforce impact and downstream implications.	このペーパーでは、生成的AIの破壊的な可能性と、その展開のためにリーダーがユースケースに基づいたアプローチを採用する必要性について検証している。ビジネスへの影響、運用準備、投資戦略についてユースケースを評価し、潜在的な労働力への影響や下流への影響と利益のバランスを取るよう、組織を導く。
Emphasizing a multistakeholder approach, the paper advocates for responsible scaling strategies like transparent governance and value-based change management. This paper equips leaders with insights to responsibly harness generative AI’s benefits while preparing for its evolving future.	マルチステークホルダー・アプローチを重視し、透明性のあるガバナンスや価値に基づく変更管理など、責任あるスケーリング戦略を提唱している。本レポートは、進化する未来に備えつつ、生成的AIの利点を責任を持って活用するための洞察をリーダーに提供する。
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Paper 3 – Generative AI Governance: Shaping a Collective Global Future	ペーパー3「生成的AIガバナンス： グローバルな未来を形成する
This paper navigates the complexities of AI governance amidst rapid technological and societal changes. It compares national responses, focusing on governance approaches and regulatory instruments. The paper highlights key debates in generative AI, including risk prioritization and access spectrum, and advocates for international cooperation to prevent governance fragmentation. It emphasizes the need for equitable access and inclusion, especially for the Global South.	本レポートでは、急速な技術と社会の変化の中で、AIガバナンスの複雑さを先導する。ガバナンスのアプローチと規制手段に焦点を当て、各国の対応を比較する。リスクの優先順位付けやアクセス・スペクトラムなど、生成的AIにおける重要な議論に焦点を当て、ガバナンスの分断を防ぐための国際協力を提唱している。特に「グローバルサウス」において、公平なアクセスとインクルージョンが必要であることを強調している。
This briefing paper informs stakeholders in AI governance and regulation and lays the groundwork for the World Economic Forum’s AI Governance Alliance’s future initiatives on resilient and inclusive governance.	このブリーフィング・ペーパーは、AIガバナンスと規制の関係者に情報を提供し、世界経済フォーラムのAIガバナンス・アライアンスがレジリエンスとインクルーシブ・ガバナンスに関して今後取り組むための土台を築くものである。
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・[PDF] Paper 1 – Presidio AI Framework: Towards Safe Generative AI Models

目次..

Exective Summary	要旨
1 Introducing the Presidio AI Framework	1 要塞AIフレームワークの紹介
2 Expanded AI life cycle	2 拡張AIのライフサイクル
3 Guardrails across the expanded AI life cycle	3 拡張AIライフサイクル全体のガードレール
3.1 Foundation model building phase	3.1 基礎モデル構築段階
3.2 Foundation model release phase	3.2 基礎モデルのリリース段階
3.3 Model adaptation phase	3.3 モデルの適応段階
4 Shifting left for optimized risk mitigation	4 最適化されたリスク低減のためのシフト
Conclusion	結論

エグゼクティブサマリー

Executive summary	要旨
The Presidio AI Framework addresses generative AI risks by promoting safety, ethics, and innovation with early guardrails.	要塞AIフレームワークは、早期のガードレールによって安全性、倫理、イノベーションを促進することで、生成的AIのリスクに対処する。
The rise of generative AI presents significant opportunities for positive societal transformations. At the same time, generative AI models add new dimensions to AI risk management, encompassing various risks such as hallucinations, misuse, lack of traceability and harmful output. Therefore, it is essential to balance safety, ethics and innovation.	生成的AIの台頭は、社会をポジティブに変革する大きな機会をもたらす。同時に、生成的AIモデルはAIのリスクマネジメントに新たな次元を追加し、幻覚、誤用、トレーサビリティの欠如、有害な出力などの様々なリスクを包含する。したがって、安全性、倫理、イノベーションのバランスを取ることが不可欠である。
This briefing paper identifies a list of challenges to achieving this balance in practice, such as lack of a cohesive view of the generative AI model life cycle and ambiguity in terms of the deployment and perceived effectiveness of varying safety guardrails throughout the life cycle. Amid these challenges, there are significant opportunities, including greater standardization through shared terminology and best practices, facilitating a common understanding of the effectiveness of various risk mitigation strategies.	このブリーフィング・ペーパーでは、生成的AIモデルのライフサイクルに関するまとまった見解の欠如や、ライフサイクル全体を通して様々な安全ガードレールの展開や認識される有効性の曖昧さなど、実際にこのバランスを達成するための課題を挙げている。このような課題がある一方で、用語やベストプラクティスを共有することで標準化を進め、様々なリスク軽減戦略の有効性を共通理解するなどの大きなチャンスもある。
This briefing paper presents the Presidio AI Framework, which provides a structured approach to the safe development, deployment and use of generative AI. In doing so, the framework highlights gaps and opportunities in addressing safety concerns, viewed from the perspective of four primary actors: AI model creators, AI model adapters, AI model users, and AI application users. Shared responsibility, early risk identification and proactive risk management through the implementation of appropriate guardrails are emphasized throughout.	本ブリーフィングペーパーでは、生成的AIの安全な開発、展開、使用への構造的アプローチを提供する要塞AIフレームワークを紹介する。このフレームワークでは、4つの主要なアクターの視点から、安全性に関する懸念に対処するためのギャップと機会を明らかにしている： AIモデル作成者、AIモデル適応者、AIモデル利用者、AIアプリケーション利用者である。責任の共有、早期のリスク特定、適切なガードレールの導入による積極的なリスクマネジメントが全体を通して強調されている。
The Presidio AI Framework consists of three core components:	要塞AIフレームワークは、3つのコア・コンポーネントで構成されている：
1. Expanded AI life cycle: This element of the framework establishes a comprehensive end-toend view of the generative AI life cycle, signifying varying actors and levels of responsibility at each stage.	1. 拡張AIライフサイクル： このフレームワークの要素は、生成的AIライフサイクルの包括的なエンドツーエンドのビューを確立し、各段階における様々なアクターと責任レベルを示す。
2. Expanded risk guardrails: The framework details robust guardrails to be considered at different steps of the generative AI life cycle, emphasizing prevention rather than mitigation.	2. 拡張されたリスクガードレール： このフレームワークでは、生成的AIのライフサイクルのさまざまな段階で考慮すべき強固なガードレールを詳述し、低減よりも予防を重視している。
3. Shift-left methodology: This methodology proposes the implementation of guardrails at the earliest stage possible in the generative AI life cycle. While shift-left is a well-established concept in software engineering, its application in the context of generative AI presents a unique opportunity to promote more widespread adoption.	3. シフト・レフトの方法論： この方法論は、生成的AIのライフサイクルの可能な限り早い段階でのガードレールの実装を提案する。シフト・レフトはソフトウェア工学において確立された概念であるが、生成的AIの文脈に適用することで、より広範な採用を促進するまたとない機会を提供する。
In conclusion, the paper emphasizes the need for greater multistakeholder collaboration between industry stakeholders, policy-makers and organizations. The Presidio AI Framework promotes shared responsibility, early risk identification and proactive risk management in generative AI development, using guardrails to ensure ethical and responsible deployment. The paper lays the foundation for ongoing safety-related work of the AI Governance Alliance and the Safe Systems and Technologies working group. Future work will expand on the core concepts and components introduced in this paper, including the provision of a more exhaustive list of known and novel guardrails, along with a checklist to operationalize the framework across the generative AI life cycle.	結論として、本レポートでは、産業界の利害関係者、政策立案者、組織間のマルチステークホルダー協働を強化する必要性を強調している。Presidio AI Frameworkは、生成的AI開発における責任の共有、早期のリスク特定、積極的なリスクマネジメントを促進し、倫理的で責任ある展開を保証するガードレールを使用する。このペーパーは、AIガバナンス・アライアンスと安全システム・技術作業部会が現在進めている安全関連の作業の基礎を築くものである。今後の作業では、生成的AIのライフサイクル全体にわたってフレームワークを運用するためのチェックリストとともに、既知および新規のガードレールのより包括的なリストを提供するなど、本レポートで紹介した中核概念と構成要素を発展させる予定である。

図２：要塞AIフレームワークのAIライフサイクルへの拡大

・[PDF] Paper 2 – Unlocking Value from Generative AI: Guidance for Responsible Transformation

目次...

Executive summary	要旨
Introduction	序文
1 New opportunities with generative AI	1 生成的AIがもたらす新たな機会
2 Assessing use cases for adoption	2 採用のためのユースケースの評価
2.1 Evaluation gate: business impact	2.1 評価ゲート：ビジネスインパクト
2.2 Evaluation gate: operational readiness	2.2 評価ゲート：運用準備
2.3 Evaluation gate: investment strategy	2.3 評価ゲート：投資戦略
3 Responsible transformation	3 責任ある変革
3.1 The case for responsible transformation	3.1 責任ある変革のケース
3.2 Addressing accountability: defined governance for immediate and downstream outcomes	3.2 説明責任への対応：直接的および下流的な成果に対するガバナンスの明確化
3.3 Addressing trust: enabling transparency through communication	3.3 信頼への対応：コミュニケーションを通じて透明性を確保する
3.4 Addressing challenges to scale: diverse and agile operations structures	3.4 規模拡大の課題への対応：多様で機敏なオペレーション体制
3.5 Addressing human impact: value-based change management	3.5 人的影響への対応：価値に基づくチェンジ・マネジメント
Conclusion	結論

エグゼクティブサマリー...

Executive summary	要旨
Organizations should emphasize responsible transformation with generative AI to build a sustainable future.	持続可能な未来を築くために、組織は生成的AIによる責任ある変革を重視すべきである。
Generative AI entered the popular domain with the launch of OpenAI’s ChatGPT in November 2022, igniting global fascination surrounding its capabilities and potential for transformative impact. As generative AI’s technical maturity accelerates, its adoption by organizations seeking to capitalize on its potential is maturing at pace while also swiftly disrupting business and society and forcing leaders to rethink their strategies in real time. This paper addresses the impact of generative AI on industry and introduces best practices for responsible transformation.	生成的AIは、2022年11月のOpenAIのChatGPTの発表で一般的な領域に入り、その能力と変革的インパクトの可能性をめぐる世界的な魅力に火をつけた。生成的AIの技術的成熟が加速するにつれ、その可能性を活かそうとする組織による採用も急速に成熟しつつあり、同時にビジネスや社会を急速に破壊し、リーダーたちはリアルタイムで戦略の見直しを迫られている。本レポートでは、生成的AIが産業に与える影響を取り上げ、責任ある変革のためのベストプラクティスを紹介する。
Leaders have realized new generative AI opportunities for their organizations, from streamlining enterprise processes to supporting artists in reimagining furniture design or even aiding nations in addressing global climate challenges. From the public to the private sector, organizations are witnessing generative AI’s ability to enhance enterprise productivity, create net new products or services, and redefine industries and societies. In adopting generative AI, leaders report a shift towards a use-case-based approach, focusing on evaluating and prioritizing use cases and structures that enable the successful deployment of generative AI technologies and compound value generation.	リーダーたちは、エンタープライズ・プロセスの合理化から、家具デザインの再構築におけるアーティストの支援、さらには世界的な気候変動問題への対処における国家の支援に至るまで、組織にとっての新たな生成的AIの可能性に気づいている。公共部門から民間部門まで、組織は生成的AIがエンタープライズの生産性を向上させ、新しい製品やサービスを生み出し、産業や社会を再定義する能力を目の当たりにしている。生成的AIを採用するにあたり、リーダーたちは、生成的AI技術の展開を成功させ、複合的な価値生成を可能にするユースケースと構造の評価と優先順位付けに焦点を当てた、ユースケース・ベースのアプローチへのシフトを報告している。
Organizations should evaluate potential use cases across the following domains: business impact, organisational readiness and investment strategy.	組織は、ビジネスへの影響、組織の準備、投資戦略といった領域にわたって、潜在的なユースケースを評価する必要がある。
– Strategic alignment with the organization’s goals, revenue and cost implications, and impact on resources are key factors when leaders prioritize use cases based on their potential for business impact.	・組織の目標との戦略的整合性、収益とコストへの影響、リソースへの影響は、ビジネスインパクトの可能性に基づいてリーダーがユースケースに優先順位をつける際の重要な要素である。
– The requisite technical talent and infrastructure, the ability to track data and model lineage, and the governance structure to manage risk are considerations when leaders evaluate use cases against their operational readiness.	・必要な技術的人材とインフラ、データとモデルの系譜を追跡する能力、リスクを管理するガバナンス構造は、リーダーがユースケースを運用準備性と照らし合わせて評価する際の考慮事項である。
– Balancing upfront development cost with reusability potential, projected time to value and an increasingly complex regulatory environment are criteria when leaders select use cases in alignment with an organization’s investment strategy.	・先行開発コストと再利用の可能性とのバランス、予測される価値実現までの時間、複雑化する規制環境は、リーダーが組織の投資戦略に沿ってユースケースを選択する際の基準である。
Following use case selection, organizations weigh benefits against downstream impacts such as impact to the workforce, sustainability or inherent technology risk such as hallucinations. A multistakeholder approach helps leaders to mitigate risk and scale responsibly.	ユースケースを選択した後、組織は、労働力への影響、持続可能性、幻覚などの技術固有のリスクなど、下流への影響と利益を比較検討する。マルチステークホルダーアプローチは、リーダーがリスクを低減し、責任を持って規模を拡大するのに役立つ。
– Multistakeholder governance with distributed ownership is central to addressing accountability.	・オーナーシップを分散させたマルチステークホルダー・ガバナンスは、アカウンタビリティに対処する上で中心的な役割を果たす。
– Communications teams that shape a cohesive narrative are essential to addressing trust through transparency.	・まとまりのある物語を形成するコミュニケーション・チームは、透明性を通じて信頼に応えるために不可欠である。
– Operational structures that roadmap and cascade use cases to extract, realize, replicate and amplify value across the entire organization are key to addressing challenges to scale.	・組織全体で価値を抽出し、実現し、複製し、増幅するためのユースケースをロードマップ化し、カスケード化する運営体制は、規模拡大の課題に対処するための鍵となる。
– Value-based change management is critical to addressing human impact and ensuring the workforce remains engaged and upskilled.	・価値ベースのチェンジマネジメントは、人的影響に対処し、従業員のエンゲージメントとスキルアップを維持するために不可欠である。
The findings in this briefing paper provide leaders with insights on how to realise the benefits of generative AI while mitigating its downstream impacts. Future publications will build on these recommendations for responsible transformation as generative AI becomes increasingly able to mimic human skills and reasoning, and technology advances in pursuit of artificial general intelligence..	このブリーフィング・ペーパーで得られた知見は、生成的AIがもたらす利益を実現する一方で、その下流への影響を低減する方法についての洞察をリーダーに提供するものである。今後の出版物では、生成的AIが人間のスキルや推論をますます模倣できるようになり、人工知能を追求する技術が進歩するにつれて、責任ある変革のためのこれらの提言をベースにしていく予定である。

・[PDF] Paper 3 – Generative AI Governance: Shaping a Collective Global Future

目次..

Executive summary	要旨
Introduction	序文
1 Global developments in AI governance	1 AIガバナンスの世界的発展
1.1 Evolving AI governance tensions	1.1 AIガバナンスの緊張の高まり
2 International cooperation and jurisdictional interoperability	2 国際協力と管轄権の相互運用性
2.1 International coordination and collaboration	2.1 国際協調と協力
2.2 Compatible AI standards	2.2 互換性のあるAI標準
2.3 Flexible regulatory mechanisms	2.3 柔軟な規制メカニズム
3 Enabling equitable access and inclusive global AI governance	3 衡平なアクセスと包括的なグローバルAIガバナンスの実現
3.1 Structural limitations and power imbalances	3.1 構造的制約と力の不均衡
3.2 Inclusion of the Global South in AI governance	3.2 AIガバナンスにおける「南半球」の包摂
Conclusion	結論

エグゼクティブサマリー

Executive summary	要旨
Shaping a prosperous and equitable global future with AI depends on international cooperation, jurisdictional interoperability and inclusive governance.	AIによって豊かで公平な世界の未来を形作るには、国際協力、管轄権の相互運用性、包括的ガバナンスが不可欠である。
The global landscape for artificial intelligence (AI) governance is complex and rapidly evolving, given the speed and breadth of technological advancements, as well as social, economic and political influences. This paper examines various national governance responses to AI around the world and identifies two areas of comparison:	人工知能（AI）ガバナンスの世界的な状況は、社会的、経済的、政治的影響だけでなく、技術的進歩のスピードと幅を考えると、複雑かつ急速に進化している。本レポートでは、世界のAIに対する各国のガバナンスの対応を検証し、比較すべき2つの分野を特定する：
1. Governance approach: AI governance may be focused on risk, rules, principles or outcomes; and whether or not a national AI strategy has been outlined.	1. ガバナンスのアプローチ： AIガバナンスは、リスク、ルール、原則、成果のいずれに重点を置くか、また、国家AI戦略の概要の有無に重点を置く。
2. Regulatory instruments: AI governance may be based on existing regulations and authorities or on the development of new regulatory instruments.	2. 規制手段： AIガバナンスは、既存の規制や認可に基づく場合もあれば、新たな規制手段の開発に基づく場合もある。
Lending to the complexity of AI governance, the arrival of generative AI raises several governance debates, two of which are highlighted in this paper:	生成的AIの登場は、AIガバナンスの複雑さを助長し、いくつかのガバナンス論議を引き起こしているが、本レポートではそのうちの2つを取り上げる：
. How to prioritize addressing current harms and potential risks of AI.	1. AIの現在の危害と潜在的リスクに対処する優先順位をどうつけるか。
2. How governance should consider AI technologies on a spectrum of open-to-closed access.	2. ガバナンスはどのようにAI技術をオープンからクローズドまで考慮すべきか。
International cooperation is critical for preventing a fracturing of the global AI governance environment into non-interoperable spheres with prohibitive complexity and compliance costs. Promoting international cooperation and jurisdictional interoperability requires:	国際協力は、グローバルなAIガバナンス環境が、法外な複雑さとコンプライアンス・コストを伴う相互運用不可能な領域へと分断されるのを防ぐために不可欠である。国際協力と管轄権の相互運用性を促進するためには、以下が必要である：
– International coordination: To ensure legitimacy for governance approaches, a multistakeholder approach is needed that embraces perspectives from government, civil society, academia, industry and impacted communities and is grounded in collaborative assessments of the socioeconomic impacts of AI.	・国際協調: ガバナンス・アプローチの正当性を確保するためには、政府、市民社会、学界、産業界、および影響を受けるコミュニティからの視点を包含し、AIの社会経済的影響の共同評価に基礎を置く、マルチステークホルダー・アプローチが必要である。
– Compatible standards: To prevent substantial divergence in standards, relevant national bodies should increase compatibility efforts and collaborate with international standardization programmes. For international standards to be widely adopted, they must reflect global participation and representation.	・互換性のある標準: 標準の実質的な乖離を防ぐため、関連する国内団体は互換性を高める努力をし、国際標準化プログラムと協力すべきである。国際標準が広く採用されるためには、グローバルな参加と代表が反映されていなければならない。
– Flexible regulatory mechanisms: To keep pace with AI’s fast-evolving capabilities, investment in innovation and governance frameworks should be agile and adaptable.	・柔軟な規制メカニズム: 日進月歩で進化するAIの能力に対応するため、イノベーションへの投資とガバナンスの枠組みは機敏かつ適応可能でなければならない。
Equitable access and inclusion of the Global South in all stages of AI development, deployment and governance is critical for innovation and for realizing the technology’s socioeconomic benefits and mitigating harms globally.	AIの開発、展開、ガバナンスのすべてのステージにおいて、グローバル・サウスが公平にアクセスし、インクルージョンすることは、イノベーションにとって、また、この技術がもたらす社会経済的便益を実現し、世界的な危害を軽減するために極めて重要である。
– Access to AI: Access to AI innovations can empower jurisdictions to make progress on economic growth and development goals. Genuine access relies on overcoming structural inequalities that lead to power imbalances for the Global South, including in infrastructure, data, talent and governance.	・AIへのアクセス:AIイノベーションへのアクセスは、経済成長と開発目標の達成を可能にする。真のアクセスは、インフラ、データ、人材、ガバナンスを含め、グローバル・サウスにとって力の不均衡につながる構造的不平等を克服することに依存する。
– Inclusion in AI: To adequately address unique regional concerns and prevent a relegation of developing economies to mere endpoints in the AI value chain, there must be a reimagining of roles that ensure Global South actors can engage in AI innovation and governance.	・AIにおけるインクルージョン:地域特有の懸念に適切に対処し、発展途上経済がAIのバリューチェーンにおける単なる終点に追いやられるのを防ぐためには、グローバル・サウス地域のアクターがAIのイノベーションとガバナンスに関与できるよう、役割の再構築が必要である。
The findings of this briefing paper are intended to inform actions by the different actors involved in AI governance and regulation. These findings will also serve as a basis for future work of the World Economic Forum and its AI Governance Alliance that will raise critical considerations for resilient governance and regulation, including international cooperation, interoperability, access and inclusion	本ブリーフィング・ペーパーの知見は、AIのガバナンスと規制に携わる様々な関係者の行動に役立つことを意図している。また、これらの知見は、世界経済フォーラムとそのAIガバナンス・アライアンスが、国際協力、相互運用性、アクセス、インクルージョンなど、レジリエンス・ガバナンスと規制のための重要な検討事項を提起する今後の作業の基礎となる。