生成AIでの情報検索－安全・安心なAI(日本語プロンプト版- ChatGPT4o編)

1. ChatGPT4oは、GPT3.5ほどではありませんが、資料のURL表示は不正確なことが少なからずあります。Open AI ChatGPT4o（有料版）が挙げた参考資料（その１）のURLの中で紹介されているURLの内で、2024/6/20現在で有効なものは、資料4 Coalition for Health AI- Blueprint for Trustworthy AIと、資料10　The national artificial intelligence research and development strategic plan: 2019 updateの二つだけです。
   　
2. ChatGPT4oに対して、「上記のURLの中には無効なものが数多くあります。URLの有効・無効をチェックし、有効なURLがあればそれを教えてください。」という追加質問をしても、その結果はあまり適切なものではありませんでした。
   ChatGPT4oは、「先程の方法が上手くいかなかったため、手動で一部のURLをチェックしました。以下は有効なURLです：」という回答とともに、４つのURLを有効なものとして挙げていますが、その内の３つは無効なURLでした。
   興味のある方は、こちらのリンクhttps://chatgpt.com/share/442c1756-b008-4a14-99a1-ea2461744b3eから詳細をご覧ください。

3. 有効なURLを探す方法の具体例については、こちらのブログ記事をご覧ください。

「安全で安心な生成AI」を実現するためには、以下のような要素が重要です：

1. 透明性と説明可能性:
   • AIの意思決定プロセスや生成内容がどのように作られたかを説明できること。これにより、ユーザーやステークホルダーがAIの出力を理解し、信頼できるようになります。
2. 倫理的ガイドラインと規制の遵守:
   • 開発および利用に際して倫理的なガイドラインや規制を遵守すること。これにより、AIが社会的に受け入れられ、適切に利用されることが保証されます。
3. データの品質とプライバシー保護:
   • 高品質でバイアスのないデータを使用し、ユーザーのプライバシーを保護するための適切な措置を講じること。データの収集、処理、保存の各段階でプライバシーを確保することが重要です。
4. セキュリティ対策:
   • AIシステムおよびその運用環境に対するセキュリティ対策を強化すること。これにより、悪意ある攻撃や不正アクセスからAIを守ることができます。
5. 公平性とバイアスの排除:
   • AIが特定のグループや個人に対して不公平な扱いをしないように設計し、バイアスを排除すること。公平性を確保するための継続的な評価と改善が必要です。
6. ユーザー教育とフィードバックの重要性:
   • ユーザーに対してAIの機能や限界について教育し、フィードバックを取り入れること。これにより、AIの利用が適切に行われ、継続的な改善が促進されます。
7. 持続可能性と社会的責任:
   • AIの開発と運用が環境に優しく、社会的責任を果たすものであること。持続可能な技術と運用方法を採用し、社会全体に利益をもたらすように努めることが重要です。

これらの要素を総合的に取り入れることで、安全で安心な生成AIの創造が可能になります。

「安全で安心な生成AI」の創造に必要な要素に関する参考資料として、以下の10個の資料があります。

1. NIST (National Institute of Standards and Technology)
   • NISTは、安全で信頼できるAIの特性に関する研究とガイドラインを提供しており、AIの信頼性、安全性、説明可能性、公平性に重点を置いています【12†source】【14†source】。
2. Deloitte’s Trustworthy AI Framework
   • Deloitteは、透明性、説明可能性、公平性、安全性、セキュリティ、プライバシー保護など、AIのライフサイクル全体にわたるガバナンスと規制の遵守を重視したフレームワークを提供しています【13†source】。
3. IBM’s Responsible AI
   • IBMは、バイアスの排除、公平性、透明性、プライバシー保護、ロバスト性を含む責任あるAIのガイドラインを提供しています【18†source】。
4. Coalition for Health AI
   • 医療分野での信頼できるAIの実装に向けた青写真を提供しており、バイアスの軽減、透明性、公平性、安全性、プライバシー保護が含まれています【16†source】【17†source】。
5. U.S-EU Trade and Technology Council
   • AIと次世代技術の共同開発に向けたアプローチを提供し、透明性とリスク緩和の重要性を強調しています【15†source】。
6. ISACA’s Digital Trust Ecosystem Framework
   • AIの信頼性を高めるためのデジタルトラストエコシステムのフレームワークを提供しており、AIの運用監視と人間要因の考慮が含まれています【19†source】。
7. Springer’s AI and Ethics
   • 信頼できるAIシステム工学に関する重要な属性とKPI（Key Performance Indicators）についての総合的な概要を提供しています【20†source】。
8. NIST’s Executive Order on AI
   • 安全で信頼できるAIの開発に関する大統領令に基づくガイドラインと行動計画を提供しています【12†source】。
9. Deloitte AI Institute
   • AI倫理を優先するための洞察とガイドラインを提供しており、社会的責任と透明性に焦点を当てています【13†source】。
10. National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan
    • AIの研究開発に関する国家戦略計画であり、AIの倫理的使用と信頼性の向上に向けたガイドラインを提供しています【20†source】。

これらの資料は、安全で安心な生成AIを実現するための具体的なガイドラインやフレームワークを提供しており、各分野でのベストプラクティスを理解するのに役立ちます。

以下に「安全で安心な生成AI」の創造に必要な要素に関する参考資料のURLを提供します：

1. NIST (National Institute of Standards and Technology)
   • Trustworthy and Responsible AI – NIST【14†source】
   • Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence【12†source】
2. Deloitte’s Trustworthy AI Framework
   • Trustworthy Artificial Intelligence (AI) – Deloitte【13†source】
3. IBM’s Responsible AI
   • What is Responsible AI? – IBM【18†source】
4. Coalition for Health AI
   • Blueprint for Trustworthy AI【16†source】
5. U.S-EU Trade and Technology Council
   • U.S-EU Joint Statement of the Trade and Technology Council【15†source】
6. ISACA’s Digital Trust Ecosystem Framework
   • Using the Digital Trust Ecosystem Framework to Achieve Trustworthy AI【19†source】
7. Springer’s AI and Ethics
   • An overview of key trustworthiness attributes and KPIs for trusted ML-based systems engineering【20†source】
8. NIST’s Executive Order on AI
   • 同上【12†source】
9. Deloitte AI Institute
   • 同上【13†source】
10. National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan
    • The national artificial intelligence research and development strategic plan: 2019 update【20†source】

これらのリンクを参照することで、詳細な情報を確認することができます。