欧州会計検査院 人工知能の初期戦略と展開ロードマップ 2024-2025 (2024.10.04)
こんにちは、丸山満彦です。
2024年の宿題シリーズはまだまだ続く...(^^;;
欧州会計検査院が、人工知能の初期戦略と展開ロードマップの報告書を公表していました...
・2024.10.04 Artificial Intelligence initial strategy and deployment roadmap 2024-2025
| Artificial Intelligence initial strategy and deployment roadmap | 人工知能の初期戦略と展開ロードマップ |
| In October 2023, following a series of recent breakthroughs in the field of artificial intelligence (AI), the European Court of Auditors (ECA) started an internal reflection on its application within the institution with the paper “Opportunities and challenges in responding to and using artificial intelligence”. As a follow-up, this document provides further analysis of the key issues and outlines an initial AI strategy and a deployment roadmap. The current ECA strategy covers the period 2021-2025. Preparation of the next strategy is likely to start soon, and will need to fully reflect AI aspects. This initial strategy should allow implementation of AI activities to start in a structured way, as well as constitute an input for the next ECA strategy. AI is a deeply transformative technology, but it will not replace the critical thinking and professional judgement of our auditors. We envision a use of AI that will assist our staff and augment their capabilities, allowing for more timely, efficient and soundly-based audits. We will uphold the highest ethical standards in the deployment and use of AI systems, safeguarding against biases, prioritising transparency, and applying caution and professional scepticism. We will remain faithful to our core values of independence, objectivity, integrity, transparency, and professionalism. Our vision is to leverage AI as an enabler to ultimately drive greater accountability, transparency, and trust in the EU. In this document, we explain the use of AI for audit and the audit of AI systems, and clarify the distinction between them. We then propose a set of goals and objectives for the ECA and, after an analysis of the risks, an AI roadmap with concrete actions. | 2023年10月、人工知能（AI）分野における一連の最近の画期的な進歩を受けて、欧州会計監査院（ECA）は「人工知能への対応と利用における機会と課題」という文書で、機構内でのその適用に関する内部検討を開始した。そのフォローアップとして、本書では主要な問題のさらなる分析を行い、初期のAI戦略と展開ロードマップの概要を提示する。現在のECA戦略は2021年から2025年までの期間を対象としている。次の戦略の準備は間もなく開始される見込みであり、AIの側面を十分に反映させる必要がある。この最初の戦略により、AI活動の実施が体系的な方法で開始されるとともに、次のECA戦略へのインプットが構成されることになる。AIは非常に変革的な技術であるが、我々の監査人の批判的思考や専門的判断に取って代わるものではない。私たちは、スタッフを支援し、その能力を強化するAIの利用を想定しており、それにより、よりタイムリーで効率的かつ確固とした監査が可能になる。私たちは、AIシステムの展開と利用において、最高水準の倫理基準を維持し、バイアスを防止し、透明性を優先し、慎重かつ専門的懐疑主義を適用する。私たちは、独立性、客観性、完全性、透明性、専門性のコアバリューに忠実であり続ける。我々のビジョンは、AIを促進要因として活用し、EUにおける説明責任、透明性、信頼性を最終的に高めることである。本書では、監査におけるAIの利用とAIシステムの監査について説明し、両者の違いを明確にする。次に、ECAの目標と目的のセットを提案し、リスク分析を行った上で、具体的な行動を盛り込んだAIロードマップを提示する。 |
・[PDF]
目次...
| Introduction | 序文 |
| Using AI for auditing/auditing AI | AIを監査に活用する／AIを監査する |
| AI in auditing: enhancing capabilities | 監査におけるAI：能力の強化 |
| Auditing AI: ensuring integrity and effectiveness | AIの監査：完全性と有効性の確保 |
| Goals and objectives | 目標と目標 |
| Goal 1: improve operational efficiency in audit through AI tools | 目標1：AIツールによる監査業務の効率化 |
| Objective 1.1: Increase ECA staff knowledge on how to use AI | 目標1.1：ECAスタッフのAI活用に関する知識を高める。 |
| Objective 1.2: Ensure that the ECA is technically ready for AI | 目標1.2：ECAが技術的にAIに対応できるようにする |
| Objective 1.3: Introduce AI tools to support the audit process | 目標1.3：監査プロセスをサポートするAIツールを導入する |
| Goal 2: build the ECA’s ability to audit AI-based projects, systems and processes | 目標2：AIベースのプロジェクト、 システムとプロセスを監査するECA能力を構築する。 |
| Objective 2.1: Increase ECA staff understanding on how AI works and its associated risks | 目標2.1：AIの仕組みと関連リスクについてECAスタッフの理解を深める。 |
| Objective 2.2: Add AI aspects to our audit methodology | 目標2.2：監査手法にAIの側面を加える |
| Goal 3: add value and contribute to EU-wide and international discussions on AI | 目標3：AIに関するEU全体および国際的な の議論に価値を与え、貢献する。 |
| Objective 3.1: Contribute actively to EU and international working groups | 目標3.1：EUおよび国際的なワーキンググループに積極的に貢献する |
| Objective 3.2: Make the ECA knowledge on AI available to other EU SAIs | 目標3.2：AIに関するECA知識を他のEU SAIが利用できるようにする。 |
| Risk analysis and mitigation strategies | リスク分析と緩和戦略 |
| General AI risks | 一般的なAIのリスク |
| Limited transparency and oversight on AI’s logic | AIのロジックに関する透明性と監視は限られている。 |
| Biased or discriminatory outputs | バイアスまたは差別的な出力 |
| Privacy, data protection and security issues | プライバシー・データ保護・セキュリティ問題 |
| Risks linked to implementation | 実施に伴うリスク |
| Insufficient resources and skills for an effective deployment | 効果的な展開のためのリソースとスキルが不足している。 |
| Deployment of already outdated services | すでに古くなったサービスの展開 |
| Reputational risks | 風評リスク |
| Proposal for an AI roadmap | AIロードマップの提案 |
| Action 1: create and follow-up a detailed communication plan | アクション1：詳細なコミュニケーション計画を作成し、フォローアップする |
| Action 2: create an AI training path for ECA staff | アクション2：ECAスタッフのためのAIトレーニングパスを作成する |
| Action 3: enhance the DATA services offered | アクション3：提供するDATAサービスを強化する |
| Action 4: set-up a project proposal portfolio for new or enhanced tools | アクション4：新規または 拡張ツールのためのプロジェクト提案ポートフォリオを設定する。 |
| Action 4.1: Creation of an “Audit Draft Assistant” tool | アクション4.1：監査ドラフトアシスタント」ツールの作成 |
| Action 4.2: Customise and deploy a tool to retrieve information from large document sets, using an interactive approach based on Questions & Answers | アクション4.2: Q＆Aに基づく対話型アプローチを使用して、大規模な文書セットから情報を検索するツールをカスタマイズし、展開する。 |
| Action 4.3: Extend the DORA tool with an AI backend for summarising and other natural language processing tasks | アクション4.3： 、その他の自然言語処理タスクを要約するためのAIバックエンドでDORAツールを拡張する。 |
| Action 4.4: Semantic search engine on ECA own production | アクション4.4：ECA独自の生産物に関する意味検索エンジン |
| Action 4.5: Training a chatbot with internal knowledge of audit methodology from AWARE and other controlled-quality sources | アクション4.5：AWAREおよびその他の管理された品質ソースから、監査 方法論の内部知識を持つチャットボットをトレーニングする。 |
| Action 4.6: Assess the EC DORIS tool for survey analysis | アクション4.6：調査分析用EC DORISツールのアセスメントを行う。 |
| Action 4.7: Add AI components to robotic process automation (add intelligence to automation of repetitive tasks) | アクション4.7: ロボットによるプロセス自動化にAIコンポーネントを追加する（反復作業の自動化に インテリジェンスを追加する）。 |
| Action 4.8: Add access to AI to existing data science and visualisation tools | アクション4.8: 既存のデータサイエンスと可視化ツールにAIへのアクセスを追加する |
| Action 5: creation of an AI competence centre at the ECA and related governance | アクション5：ECAにおけるAIコンピテンスセンターの創設と、 関連ガバナンス。 |
| Action 6: foster interinstitutional and international cooperation | アクション6：組織間および国際的な協力を促進する |
| Closing remarks | 最後に |
| Annex I – Overview of the main regulatory frameworks | 附属書 I - 主要な規制枠組みの概要 |
| Main regulatory approaches worldwide | 世界の主な規制アプローチ |
| Regulating AI safety and security | AIの安全・安心を規制する |
| Impact for the ECA | ECAへの影響 |
| Annex II – What are other institutions doing on AI? | 附属書II - AIに関して他の機構は何をしているのか？ |
| Interinstitutional and international working groups | 機関間および国際的なワーキンググループ |
| European Commission | 欧州委員会 |
| Other EU institutions | その他のEU機構 |
| EU Supreme Audit Institutions | EU最高監査機構 |
| Other non-EU audit institutions | その他の非EU監査機構 |
| Annex III – Develop or buy? Cloud-based commercial products versus on-premises tool | 附属書 III - 開発か購入か？クラウドベースの商用製品 対 オンプレミスツール |
| Introduction and definitions | 序文と定義 |
| Available options, as of February 2024 | 2024年2月現在、利用可能なオプション |
| Conclusions and proposal: start a dual approach in AI deployment (develop and buy) | 結論と提案：AI展開における二重アプローチを開始する （開発と購入）。 |
| Annex IV – Risk mapping and analysis | 附属書IV - リスクのマッピングと分析 |
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