AI規制が迫る：EU AI ActとDatabricksによるコンプライアンス支援
GLB事業部Global Engineering部 ヨハンです。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している永江の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。 今回は、AI規制に関する講演「AI Regulation is Coming: The EU AI Act and How Databricks Can Help with Compliance」を視聴しましたので、その内容を皆さんにお伝えしたいと思います。この講演は、DatabricksのEMEA担当ポリシーディレクターであるMatteo Quattrocchi氏によって行われました。講演のテーマは、EU AI Actについての説明と、DatabricksがAI規制のコンプライアンスにどのように役立つかを紹介することです。ターゲット視聴者は、AI技術やAI規制に関心がある方や、EU市場でAIモデルを開発する企業の方々です。 それでは、早速講演の内容を見ていきましょう！
EU AI Actの概要と目的
EU AI Actは、世界で最も進んだAI規制の1つであり、リスクベースのアプローチを確立することを目的としています。特定のセクターでの高リスクなAI使用例に対しては、適合性義務が創設されるとのことです。
リスクベースのアプローチ
EU AI Actは、AI技術のリスクに応じて規制を行うことを目指しています。具体的には、以下のようなリスク分類がされています。
- 最低リスク: ほとんど規制がない
- 限定リスク: 透明性や情報開示などの要件がある
- 高リスク: 厳格な適合性義務が課される
このリスクベースのアプローチにより、AI技術のイノベーションを阻害することなく、安全性や倫理性を確保することができるとされています。
高リスクなAI使用例に対する適合性義務
高リスクなAI使用例に対しては、適合性義務が創設されます。これには、以下のような要件が含まれています。
- 品質管理システムの設置
- データの適切な取り扱い
- 透明性の確保
- 人間の監督
- 適切なセキュリティ対策
これらの適合性義務を満たすことで、高リスクなAI使用例でも安全に利用することができるとされています。
DatabricksがAI規制のコンプライアンスに役立つ方法
Databricksは、AI規制のコンプライアンスに役立つ機能やサービスを提供しています。これにより、企業は以下のような利点を享受できます。
- データガバナンスの強化
- バイアス管理の効率化
- サイバーセキュリティの向上
- システムの正確性と堅牢性の確保
これらの機能を活用することで、EU AI Actの適合性義務を満たすことができるとされています。例えば、品質管理システムの設置やデータの適切な取り扱いに関しては、Databricksのデータ統合機能を利用することで対応が可能です。また、透明性の確保や人間の監督に関しては、機械学習モデルの開発と運用機能を活用することで実現できます。
最新の概念や機能
Databricksでは、最新の概念や機能が続々と導入されています。これにより、AI規制のコンプライアンスをより効率的に達成することができます。例えば、以下のような機能があります。
- AutoML: 自動機械学習機能により、モデル開発の効率化が図られます。
- Delta Lake: 高速でスケーラブルなデータレイクを実現し、データの取り扱いが容易になります。
これらの機能を活用することで、AI規制のコンプライアンスをより効果的に達成することができるでしょう。 まとめると、EU AI Actはリスクベースのアプローチを採用し、高リスクなAI使用例に対して適合性義務を創設することで、AI技術の安全性と倫理性を確保しようとしています。そして、Databricksはその適合性義務を満たすための機能を提供しており、AI規制のコンプライアンスに役立つとされています。
おわりに
現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
引き続きどうぞよろしくお願いします！
