人工知能 (AI) とデータ倫理 AIDE
AIとデータ技術の設計、開発、導入、使用における倫理的慣行の実施と促進。
ガイダンスノート
公平性、説明責任、透明性、プライバシーなどの原則が含まれています。倫理的考慮事項には、アルゴリズムにおける偏見、データプライバシー、自動化が雇用に与える影響、新興技術の社会的影響などの問題が含まれます。
アクティビティには次のものが含まれますが、これらに限定されません。
- ポリシー、手順、ガバナンスに関する専門家のアドバイスを提供します。
- 倫理的配慮を組み込んだAIとデータシステムの設計
- リスクを特定し、責任あるテクノロジーの使用を確保するための倫理的影響評価の実施
- 倫理的ジレンマや事件への対応
- 倫理基準、規制、推奨慣行を最新の状態に保つ
- 倫理的リスクモデルとフレームワークの作成
- 法律、広報、データサイエンス、AIなどの分野の専門家とのコラボレーション
- 組織内の倫理的認識と責任の文化を促進します。
このスキルの責任レベルを理解する
下位レベルが定義されていない場合...
- 特定のタスクと責任は、スキルが意思決定において、これらのレベルで通常期待されるよりも高いレベルの自律性、影響力、および複雑さを必要とするため、定義されていません。エッセンス・ステートメントを使用して、これらのレベルに関連する一般的な責任を理解できます。
上位レベルが定義されていない場合...
- 責任と説明責任は、これらのより高いレベルには、この特定のスキルの範囲を超えた戦略的リーダーシップとより広範な組織的影響力が含まれるため、定義されていません。エッセンスステートメントを参照してください。
スキルを開発し、このスキルに関連する責任を示す
定義されたレベルは、スキルと責任の段階的な進歩を示します。
下位レベルが定義されていない場合...
次の方法で、知識を深め、この分野で責任を持つ他の人をサポートすることができます。
- このスキルに関連する重要な概念と原則、およびそれが自分の役割に与える影響を学ぶ
- 関連スキルの実行(関連するSFIAスキルを参照)
- より高いレベルのタスクや活動を行っている他の人を支援する
上位レベルが定義されていない場合...
- より高いレベルの組織のリーダーシップにより適した関連スキルを開発することで進歩することができます。
SFIAスキルが7つのレベルすべてで定義されていない理由については、クリックしてください。
追加の説明とレベルを表示/非表示にします。
このスキルに対する責任レベル
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人工知能 (AI) とデータ倫理: レベル 3
倫理的レビューをサポートし、指示の下で基本的な影響評価を実施します。評価のための情報を収集して分析する。倫理的問題および他者からのガイダンスの遵守について報告する。監査とレビューの結果を文書化する。倫理方針の文書化と伝達を支援する。インシデントへの対応において他者を支援する。
人工知能 (AI) とデータ倫理: レベル 4
利害関係者に倫理的な考慮事項を伝え、設計上の決定に影響を与えるよう働きかける。詳細な影響評価を実施し、勧告を行う。倫理的レビューを管理して、基準の遵守を確保する。リスクを評価し、倫理的懸念に対処するための対策を提案する。倫理的問題に関する利害関係者との議論を主導する。倫理的影響評価を設計し、実施する。監査結果に基づいて報告書を作成する。
人工知能 (AI) とデータ倫理: レベル 5
倫理をAIやデータのプロジェクトやプログラムに統合するための専門家のアドバイスを提供します。ガバナンスと保証活動を監督する。影響評価と監査をレビューし承認する。倫理原則とその組織全体への適用についての認識を促進する。AI とデータ倫理に関するポリシー、基準、ガイドラインの策定に貢献する。
人工知能 (AI) とデータ倫理: レベル 6
AI とデータイニシアティブにおける倫理の方向性を定める。倫理基準を確実に遵守するためのガバナンスプロセスを定義する。業界団体や専門家と協力して、業界が推奨する慣行を開発し、推進する。戦略的倫理的枠組みを策定し、実施する。ハイレベルなレビューと意思決定プロセスを主導する。組織の倫理的実践への取り組みを支援するためのリソースを割り当てる。組織に倫理的保証のためのリソースとスキルがあることを確認する。