AI業界の急速な発展は多くの課題をもたらしており、その中でもコンプライアンス問題が特に重要です。最近、OpenLedgerが発表した技術ホワイトペーパーでは「AIモデルコンプライアンス審査」という重要なテーマが深く掘り下げられました。この罠審査メカニズムは単なる事後監視ではなく、AIモデルの全ライフサイクルにわたる包括的なコンプライアンスシステムです。

このシステムは「事前予防+事中監視+事後追跡」の三重保障戦略を採用しており、AI分野における一般的なプライバシー漏洩、アルゴリズムの偏見、データの悪用などのリスクに対処することを目的としています。EUのGDPRや中国の《生成式人工知能サービス管理暫定措置》など、各国の法律を組み合わせることで、OpenLedgerはAIモデルに対して明確な法的境界を設定し、技術革新を保障しつつ、コンプライアンスの運営を確保しています。

ホワイトペーパー詳細にコンプライアンス審査の核心プロセスを説明しており、その中で最初のステップは"モデル開発段階のコンプライアンス事前審査"です。この段階は主にトレーニングデータの合法性とコンプライアンス評価に焦点を当てています。開発者がDatanetsのデータを使用してモデルをトレーニングする前に、システムは自動的にコンプライアンス審査メカニズムを起動します。

審査プロセスには3つの重要なステップが含まれます。まず、データソースの合法性を検証し、データ提供者が適切な所有権を持っているか、またはデータ主体からの承認を得ていることを確認します。例えば、医療データに関しては、システムは患者が署名したインフォームドコンセントのブロックチェーン上の証拠を要求します。次に、データが特定の地域のコンプライアンス要件を満たしているかを確認します。モデルがEUのユーザーにサービスを提供する予定である場合、トレーニングデータがGDPRの関連原則、例えば「データ最小化」や「目的制限」に準拠していることを確認し、追加の承認なしに敏感な個人情報を除外する必要があります。最後に、システムは「データコンプライアンス報告書」を生成し、データの出所、承認状況などの重要な情報を記録します。

この包括的かつ厳格なコンプライアンス審査メカニズムは、AI企業が法的リスクを回避するのに役立つだけでなく、ユーザーのAI技術への信頼を高め、業界全体の健全な発展を促進します。AI技術の進化が続く中、このようなコンプライアンスシステムは責任あるAIエコシステムの形成においてますます重要な役割を果たすでしょう。