クラウドセキュリティアライアンス AIモデルのリスクマネジメントフレームワーク (2024.07.23)

こんにちは、丸山満彦です。

クラウドセキュリティアライアンスが、AIモデルのリスクマネジメントフレームワークを公表していますね....

アプローチ方法が目新しく感じました。参考になるところも多そうです...

これもいずれCSA-Japanが翻訳をしてくれると助かりますね...

● Cloud Security Alliance; CSA

・2024.07.23 AI Model Risk Management Framework

AI Model Risk Management Framework	AIモデルのリスクマネジメントフレームワーク
Sophisticated machine learning (ML) models present exciting opportunities in fields such as predictive maintenance and smart supply chain management. While these ML models hold the potential to unlock significant innovation, their increasing use also introduces inherent risks. Unaddressed model risks can lead to substantial financial losses, regulatory issues, and reputational harm. To address these concerns, we need a proactive approach to risk management.	洗練された機械学習（ML）モデルは、予測保守やスマート・サプライ・チェーン管理などの分野でエキサイティングな機会をもたらしている。これらのMLモデルは、重要なイノベーションを引き出す可能性を秘めている一方で、その利用の拡大には固有のリスクも伴う。未対処のモデル・リスクは、多額の財務的損失、規制上の問題、風評被害につながる可能性がある。これらの懸念に対処するためには、リスクマネジメントへの積極的なアプローチが必要である。
This paper from the CSA AI Technology and Risk Working Group discusses the importance of AI model risk management (MRM). It showcases how model risk management contributes to responsible AI development and deployment and explores the core components of the framework. These components work together to identify and mitigate risks and improve model development through a continuous feedback loop.	CSA AIテクノロジー・リスクワーキンググループの本ペーパーでは、AIモデルリスク・マネジメント（MRM）の重要性について論じている。モデルリスク・マネジメントがいかに責任あるAIの開発と展開に貢献するかを紹介し、フレームワークの中核的な構成要素を探る。これらの構成要素は、継続的なフィードバックループを通じて、リスクを特定・軽減し、モデル開発を改善するために協働する。
Key Takeaways:	主な要点
Benefits of a comprehensive AI risk management framework, including the more responsible use of AI, enhanced transparency, informed decision-making processes, and robust model validation	包括的なAIリスクマネジメントフレームワークのメリット：より責任あるAIの利用、透明性の向上、十分な情報に基づいた意思決定プロセス、強固なモデル検証など。
Elements, benefits, and limitations of the four core components: AI model cards, data sheets, risk cards, and scenario planning	4つのコア・コンポーネントの要素、利点、限界： AIモデルカード、データシート、リスクカード、シナリオプランニング
How to combine the core components into a comprehensive AI risk management framework	コア・コンポーネントを組み合わせて包括的なAIリスクマネジメントのフレームワークを構築する方法

・[PDF]

・[DOCX][PDF] 仮訳

Table of Contents	目次
Acknowledgments	謝辞
Executive Summary	エグゼクティブサマリー
Intended Audience	対象読者
Scope	スコープ
Introduction	序文
The Need and Importance of MRM	MRMの必要性と重要性
The Four Pillars: Model Cards, Data Sheets, Risk Cards, Scenario Planning	4つの柱モデルカード、データシート、リスクカード、シナリオプランニング
Benefits of a Comprehensive Framework	包括的なフレームワークの利点
Core Components	コア・コンポーネント
1. Model Cards: Understanding the Model	1. モデルカード：モデルを理解する
2. Data Sheets: Examining the Training Data	2. データシート：トレーニングデータを検証する
3. Risk Cards: Identifying Potential Issues	3. リスクカード：潜在的な問題の識別
4. Scenario Planning: The “What If” Approach	4. シナリオ・プランニング：「もしも」の場合のアプローチ
Combining Techniques: A Holistic Approach	技術を組み合わせる：ホリスティック・アプローチ
1. Leveraging Model Card Information for Risk Cards	1. リスクカードのモデルカード情報を活用する
2. Using Data Sheets to Enforce Model Understanding	2. データシートを使ってモデルの理解を強制する
3. Using Risk Cards to Inform Scenario Planning	3. リスクカードをシナリオ・プランニングに活用する
4. Scenario Planning Feedback to Risk Management and Development	4. シナリオ・プランニングをリスクマネジメントと開発にフィードバックする
5. AI MRM in Action	5. AI MRMの実際
Conclusion and Future Outlook	結論と今後の展望
References	参考文献
Appendix 1: AI Frameworks, Regulations, and Guidance	附属書1：AIの枠組み、規制、ガイダンス

エグゼクティブサマリー...

Executive Summary	エグゼクティブサマリー
The widespread adoption of sophisticated machine learning (ML) models presents exciting opportunities in fields like predictive maintenance, fraud detection, personalized medicine, autonomous vehicles, and smart supply chain management [1]. While these models hold the potential to unlock significant innovation and drive efficiency, their increasing use also introduces inherent risks, specifically those stemming from the models themselves. Unmitigated model risks can lead to substantial financial losses, regulatory issues, and reputational harm. To address these concerns, we need a proactive approach to risk management. Model Risk Management (MRM) is a key factor for fostering a culture of responsibility and trust in developing, deploying, and using artificial intelligence (AI) and ML models, enabling organizations to harness their full potential while minimizing risks.	高度な機械学習（ML）モデルの広範な採用は、予知保全、不正検知、個別化医療、自律走行車、スマートサプライチェーン管理[1] といった分野にエキサイティングな機会をもたらしている。これらのモデルは、重要なイノベーションを解き放ち、効率化を推進する可能性を秘めている一方で、その利用の拡大には、固有のリスク、特にモデル自体に起因するリスクも導入される。モデル・リスクを未然に防ぐことは、多額の財務的損失、規制上の問題、風評被害につながる可能性がある。これらの懸念に対処するためには、リスクマネジメントへの積極的なアプローチが必要である。モデル・リスク・マネジメント（MRM）は、人工知能（AI）やMLモデルの開発、展開、使用において、責任と信頼の文化を醸成するための重要な要素であり、組織がリスクを最小限に抑えながら、その潜在能力を最大限に活用することを可能にする。
This paper explores the importance of MRM in ensuring the responsible development, deployment, and use of AI models. It caters to a broad audience with a shared interest in this topic, including practitioners directly involved in AI development and business and compliance leaders focusing on AI governance.	本稿では、AIモデルの責任ある開発、展開、利用を確保するためのMRMの重要性を探る。AI開発に直接携わる実務者や、AIガバナンスに焦点を当てるビジネスおよびコンプライアンスのリーダーなど、このトピックに共通の関心を持つ幅広い読者を対象としている。
The paper highlights the inherent risks associated with AI models, such as data biases, factual inaccuracies or irrelevancies (known colloquially as “hallucinations” or “fabrications”[2]), and potential misuse. It emphasizes the need for a proactive approach to ensure a comprehensive MRM framework. This framework is built on four interconnected pillars: Model Cards, Data Sheets, Risk Cards, and Scenario Planning. These pillars work together to identify and mitigate risks and improve model development and risk management through a continuous feedback loop. Specifically, Model Cards and Data Sheets inform risk assessments, and Risk Cards guide Scenario Planning. Scenario Planning refines risk management and model development.	本稿は、データのバイアス、事実の不正確さや関連性のなさ（俗に「幻覚」や「捏造」と呼ばれる）[2] ）、誤用の可能性など、AIモデルに内在するリスクを強調している。これは、包括的なMRMフレームワークを確保するためのプロアクティブアプローチの必要性を強調している。この枠組みは、相互に関連した4つの柱で構築されている：モデルカード、データシート、リスクカード、シナリオプランニングである。これらの柱は、継続的なフィードバックのループを通じて、リスクを特定し、軽減し、モデル開発とリスクマネジメントを改善するために協働する。具体的には、モデルカードとデータシートはリスクアセスメントに情報を提供し、リスクカードはシナリオプランニングの指針となる。シナリオ・プランニングは、リスクマネジメントとモデル開発を改善する。
By implementing this framework, organizations can ensure the safe and beneficial use of ML models with key benefits such as:	このフレームワークを導入することで、組織はMLモデルを安全かつ有益に使用することができる：
●      Enhanced transparency and explainability	●         透明性と説明可能性の向上
●      Proactive risk mitigation and “security by design”	●         プロアクティブなリスク低減と "セキュリティ・バイ・デザイン"
●      Informed decision-making	●         情報に基づいた意思決定
●      Trust-building with stakeholders and regulators	●         ステークホルダーや規制当局との信頼構築
This paper emphasizes the importance of MRM for harnessing the full potential of AI and ML while minimizing risks.	本稿では、リスクを最小限に抑えながらAIやMLの可能性を最大限に活用するためのMRMの重要性を強調する。

[1] McKinsey & Company “The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year”	[1]マッキンゼー・アンド・カンパニー「2023年のAI事情：生成的AIがブレイクする年"
[2] NIST AI 600-1 “Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile”	[2]NIST AI 600-1 「人工知能リスクマネジメントフレームワーク」：生成的人工知能プロファイル"