AI監査を実際に動かすための分類 ― リスクの一覧は74以上あるが、ほとんどが「名前を付ける」ところで止まっている

1名前を付けることと、測ること

AIのリスクについて、何が問題になりうるかを整理した一覧は数多く作られてきました。著者らはその数を少なくとも74と数えています。ところが、一覧があることと、監査ができることは別です。監査で難しいのは、リスクに名前を付ける段階ではなく、その先にあります。

1. 1名前を付ける「個人情報の漏えい」といった項目を目録に載せる
2. 2試験に変える実際のシステムに対して走らせられる手順にする
3. 3測る結果を数値として得る
4. 4等級にする重篤度の基準に照らして、根拠のある評価を出す

多くの分類は最初の段階で止まっている、というのが本研究の指摘です。目録は共通の語彙を与えますが、目録だけでは同じリスクについて別々の人が別々の結論に至ることを防げません。

2条件を変えると数字が変わる

論文が示す例で目を引くのは、同じモデルの同じリスクについて、条件の与え方を変えると開示率が0パーセントから84パーセントまで動くという点です。「このモデルは漏えいするか」という問いに単一の答えはなく、どう試したかを添えなければ意味を持ちません。監査の結果を比べるには、測り方まで揃っている必要があるということになります。

3開かれた基盤という設計

分類の概念的な骨組みは公開され、安定した識別子と機械可読な形式を伴います。一方、重篤度の較正といった方法論の部分は実務者の層に置かれる、という構成が示されています。骨組みを共有しつつ、運用の作り込みは各実務に委ねるという分け方です。

4規制との接続

当サイトでは、規則づくりや監査の手続きを扱った記事を多数扱っています。規制がリスク評価を求めるとき、求められているのは目録への当てはめではなく、測って示すことです。本研究が「橋渡し」と呼ぶ層は、規制の文言と実際のシステムのあいだにある空白にあたります。