米国加盟国は AI の規制についてどう考えているか

AI システムの急速な普及に伴い、公共政策立案者や業界リーダーは、テクノロジーの管理に関するより明確なガイダンスを求めています。 米国の IEEE 会員の大多数は、人工知能 (AI) システムの管理に対する現在の規制アプローチは不十分であると表明しています。 彼らはまた、AIのガバナンスを優先することは、医療、教育、移民、環境などの問題と同様に公共政策の問題であるべきだと主張している。 これは、IEEE-USA AI 政策委員会のために IEEE が実施した調査の結果によるものです。

私たちは AI 政策委員会の委員長を務めており、IEEE のメンバーがテクノロジーに関する十分な情報を得るための重要かつ貴重なリソースであることを認識しています。 ワシントン DC での公共政策擁護活動の指針として、また米国における AI システムのガバナンスに関する意見をより深く理解するために、IEEE は 9,000 人の IEEE-USA アクティブ メンバーに加え、AI とニューラル ネットワークに取り組んでいる 888 人のアクティブ メンバーを無作為抽出して調査しました。

調査では意図的にこの用語を定義しませんでした AI。 代わりに、回答する際にはテクノロジーについて独自の解釈を使用するよう回答者に求めました。 この結果は、IEEE のメンバーの間でも、定義について明確なコンセンサスが存在しないことを示しました。 AI。 AI システムに対するメンバーの考え方には大きな差異があり、この収束の欠如は公共政策に影響を及ぼします。

全体として、メンバーは、結果的な意思決定におけるアルゴリズムの使用とデータプライバシーをどのように管理するか、また米国政府が AI における労働力と専門知識を増やすべきかどうかについて意見を求められました。

AI ガバナンスの現状

IEEE-USA は長年にわたり、AI が社会に及ぼす影響を制御するための強力なガバナンスを提唱してきました。 米国の公共政策立案者が AI システムを駆動するデータの規制に苦戦していることは明らかです。 既存の連邦法は特定の種類の健康データと財務データを保護していますが、議会は何度も試みたにもかかわらず、国家データプライバシー基準を導入する法案をまだ可決していません。 アメリカ人のデータ保護は断片的であり、複雑な連邦および州のデータプライバシー法の遵守は業界にとってコストがかかる可能性があります。

米国の多くの政策立案者は、特に市販の情報市場におけるデータの収集と使用に関する標準と技術的ガードレールを規定する国家データプライバシー法がなければ、AIのガバナンスは実現できないと主張している。 このデータは、AI ツールのトレーニングやコンテンツの生成に使用されるサードパーティの大規模言語モデルにとって重要なリソースです。 米国政府も認めているように、商業的に利用可能な情報市場では、買い手は誰でも、法律で保護されている詳細を含む、個人やグループに関する大量のデータを入手できます。 この問題はプライバシーと市民的自由に対する重大な懸念を引き起こします。

データ プライバシーの規制は、IEEE メンバーが強力かつ明確な一致した見解を持っている分野であることが判明しました。

調査のポイント

回答者の大多数（約70％）は、現在の規制アプローチは不十分だと答えた。 個々の回答からさらに多くのことがわかります。 コンテキストを提供するために、私たちは結果を 4 つの議論領域に分類しました。AI 関連の公共政策のガバナンス。 リスクと責任。 信頼; そして比較の視点。

公共政策としての AI のガバナンス

AI ガバナンスの側面に関してはさまざまな意見がありますが、際立っているのは、特定のケースにおける AI の規制に関するコンセンサスです。 回答者の 93% 以上が個人データのプライバシー保護を支持し、AI によって生成された誤った情報に対処するための規制を支持しています。

約 84% が、中リスクおよび高リスクの AI 製品のリスク評価を必要とすることを支持しています。 80％がAIシステムに透明性や説明可能性の要件を課すことを求め、78％が自律型兵器システムに対する制限を求めた。 会員の 72 パーセント以上が、特定の状況における顔認識の使用を制限または管理するポリシーを支持し、68 パーセント近くが結果的な決定におけるアルゴリズムの使用を規制するポリシーを支持しています。

公共政策の問題として AI ガバナンスを優先することについては、回答者の間で強い合意が得られました。 3分の2は、この技術は医療、教育、移民、環境など政府の管轄範囲内の他の分野と少なくとも同等の優先順位を与えられるべきだと回答した。

80% が AI の開発と使用を支持し、85% 以上が AI を慎重に管理する必要があると述べていますが、そのような管理を誰がどのように行うべきかについては回答者の意見が一致していません。 政府が AI を規制すべきだと回答したのは半数強だけでしたが、このデータ ポイントは、特定の分野またはユースケース シナリオにおける政府規制に対する大多数の明確な支持と並べて検討する必要があります。

AI に焦点を当てていないコンピューター科学者やソフトウェア エンジニアのうち、民間企業は政府の監視を最小限に抑えて AI を自主規制すべきだと考えているのはごく少数でした。 対照的に、AI 専門家のほぼ半数は政府による監視を好みます。

IEEE 会員の 4 分の 3 以上が、あらゆる種類の統治機関が AI の影響を統治するためにさらに努力すべきであるという考えを支持しています。

リスクと責任

調査の質問の多くは、AI リスクの認識について尋ねました。 会員のほぼ83パーセントは、国民はAIについて十分な情報を持っていないと述べた。 半数以上がAIのメリットがリスクを上回ることに同意している。

AI システムに対する責任と賠償責任に関しては、半数強が、システムの安全性と効果性を確保する主な責任は開発者にあると回答しました。 約３分の１は政府が責任を負うべきだと答えた。

信頼できる組織

回答者は、学術機関、非営利団体、中小規模のテクノロジー企業を、責任ある設計、開発、展開において最も信頼できる組織としてランク付けしました。 最も信頼されていない 3 つの勢力は、大手テクノロジー企業、国際機関、政府です。

AI を責任を持って管理または統治する最も信頼できる組織は、学術機関と独立した第三者機関です。 最も信頼されていないのは、大手テクノロジー企業や国際機関です。

比較の視点

メンバーは、社会的および倫理的リスクを軽減するために AI を規制することを強く望んでいることを示し、AI 以外の科学および工学専門家の 80 パーセント、AI 従事者の 72 パーセントがこの考えを支持しました。

AI に携わる専門家のほぼ 30% が、規制がイノベーションを抑制する可能性があると表明しているのに対し、AI 以外の専門家では約 19% です。 すべてのグループの過半数が、AI の規制を待つのではなく開始することが重要であることに同意しており、非 AI 専門家の 70 パーセント、AI 従事者の 62 パーセントが即時規制を支持しています。

回答者の大多数が AI の社会的および倫理的リスクを認め、責任あるイノベーションの必要性を強調しました。 AI 専門家の半数以上は、標準などの拘束力のない規制ツールを好む傾向にあります。 AI 以外の専門家の約半数は政府の特定の規則を支持しています。

混合ガバナンスアプローチ

この調査では、米国に拠点を置く IEEE 会員の大多数が AI 開発を支持し、その慎重な管理を強く主張していることが明らかになりました。 この結果は、IEEE-USA が議会およびホワイトハウスと協力する際の指針となるでしょう。

回答者は AI の利点を認めていますが、不平等や誤った情報などの社会的影響について懸念を表明しています。 AI の作成と管理を担当する主体に対する信頼は大きく異なります。 学術機関は最も信頼できる団体とみなされます。

注目に値する少数派は政府の関与に反対し、非規制のガイドラインや基準を望んでいるが、この数字を単独で見るべきではない。 概念的には、政府の規制に対するさまざまな態度がありますが、データプライバシー、結果的な意思決定におけるアルゴリズムの使用、顔認識、自律型兵器システムなどの特定のシナリオでは、迅速な規制を求める圧倒的なコンセンサスがあります。

全体として、法律、規制、技術標準および業界標準を使用した混合ガバナンス アプローチが好まれています。