WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.840
スタッフが日々のタスクを管理するのを支援するためにチャットボットを導入したと想像してみてください

00:00:03.840 --> 00:00:09.000
数分以内に顧客にとって偏った誤解を招くあるいは全く役に立たないアクションを提案し始めます

00:00:09.000 --> 00:00:13.500
これは sf の妄想ではなく責任ある ai のガードレールが欠如している場合に起こることです

00:00:13.500 --> 00:00:18.320
責任ある ai は公平性透明性プライバシー説明責任に焦点を当てています

00:00:18.320 --> 00:00:21.140
これらはデジタル副操縦士のためのシートベルトです

00:00:21.140 --> 00:00:23.680
実際に運用すればリスクを軽減できます

00:00:23.680 --> 00:00:28.620
その結果はコンプライアンス違反顧客の不信そしてパニック状態の経営人です

00:00:28.620 --> 00:00:31.360
このセッションではプロンプとインジェクションの失敗を実演し

00:00:31.360 --> 00:00:35.600
パワープラットフォームとマイクロソフト365ワークフロー内で適用できるガバナンス手順を示します

00:00:35.600 --> 00:00:37.560
危険は遠い先のことではないからです

00:00:37.560 --> 00:00:40.140
ai アシスタントがスクリプトから外れた瞬間に始まります

00:00:40.140 --> 00:00:43.120
ai がスクリプトから外れるとは次のような場合を想像してください

00:00:43.120 --> 00:00:45.520
スケジュールアシスタントを導入してカレンダーを整理します

00:00:45.520 --> 00:00:49.400
会議の時間をシャッフルし緊急のメモにフラグをつけ混乱をコントロールするはずです

00:00:49.400 --> 00:00:54.420
しかし代わりにお気に入りの同僚を決め他の同僚を招待から静かに削除し始めます

00:00:54.420 --> 00:00:59.340
さらに悪いことに上司からの重要なメッセージがデジタル版の迷惑メールの下に埋もれてしまうこともあります

00:00:59.340 --> 00:01:04.540
信頼できる時計を求めたのに誰も承認していないルールを勝手に作り出す風変わりな乗組員がやってきたようなものです

00:01:04.540 --> 00:01:07.140
そのアシスタントを会場の船だと考えてみてください

00:01:07.140 --> 00:01:10.060
船は輝きエンジンは力強く唸っているかもしれませんが

00:01:10.060 --> 00:01:13.220
航行システムがなければ霧の中を盲目的に漂うことになります

00:01:13.220 --> 00:01:15.540
ガードレールのないAIはまさにそれです

00:01:15.540 --> 00:01:18.720
航行のない動き、羅針盤のない推進力です

00:01:18.720 --> 00:01:23.640
そして通常のミスは板手ですが本当の危険は誰かが火事に手を伸ばした時に訪れます

00:01:23.640 --> 00:01:25.980
そこでプロンプトインジェクションが登場します

00:01:25.980 --> 00:01:31.640
これは船に忍び込み公式に聞こえる命令を忍び込ませ船の進路を完全に変えてしまう悪質な船長のようなものです

00:01:31.640 --> 00:01:37.840
リクエストに偽装された小さなフレーズ一つで礼儀正しいスケジューラーが情報を漏洩したり偏見を広めたりナンセンスなことを大迎えしにしたりする可能性があります

00:01:37.840 --> 00:01:42.580
これはSFではなく専門家がプロンプトインジェクションと呼ぶ現実の敵対的入力リスクです

00:01:42.580 --> 00:01:50.260
攻撃者は巧妙に作成されたテキストを使用して安全規則を回避しシステムは破壊工作員と信頼できる乗客を区別できないためその攻撃に従ってしまいます

00:01:50.260 --> 00:01:52.000
その理由は次の通りです

00:01:52.000 --> 00:01:55.840
ほとんどの基盤モデルは適切に構成された指示であれば有効とみなします

00:01:55.840 --> 00:01:58.940
安全層がなければ動機や意図を検出できません

00:01:58.940 --> 00:02:06.840
組織がガードレール安全フィルター及び人間によるチェックを追加しない限りAIは従うように作られた機械のように命令に忠実に従います

00:02:06.840 --> 00:02:13.740
会議の要約を依頼しその依頼の中に非公開の議題ファイルを印刷することも含まれていた場合AIは両方を同じように扱います

00:02:13.740 --> 00:02:15.100
倫理を考慮しません

00:02:15.100 --> 00:02:16.380
欺瞞を疑いません

00:02:16.380 --> 00:02:18.120
税関の比喩が当てはまります

00:02:18.120 --> 00:02:21.560
承認済みとマークされた偽造文書で検問状をすり抜けるようなものです

00:02:21.560 --> 00:02:24.260
ガードレールは存在しますがそれだけでは十分ではありません

00:02:24.260 --> 00:02:26.840
巧妙なテキストは規則を欺いて回避させることができます

00:02:26.840 --> 00:02:31.020
そして出力は非決定論的で同じ答えが二度と変えらないため危険性は増大します

00:02:31.020 --> 00:02:36.340
攻撃者はモデルが最終的に望む応答を返すまでまるでいたずらが当たるまでサイコロを振り続けるように攻撃を仕掛け続けることができます

00:02:36.340 --> 00:02:40.180
そのためあなたの役に立つように構築されたアシスタントは瞬く間に同化しに表現する可能性があります

00:02:40.180 --> 00:02:46.940
1分前はカレンダーの予定を選んでいたのに次の瞬間には求人応募の基準をでっち上げたり不適切な文脈で機密性の高い名前をばら撒いたりするのです

00:02:46.940 --> 00:02:52.600
ここでガバナンスが重要になるのは有用なものから混沌としたものへの変化が段階的ではなく瞬時に起こるからです

00:02:52.600 --> 00:02:54.740
被害は一つの受信トレイに留まりません

00:02:54.740 --> 00:02:58.820
不適切な出力は人間のミスよりも遥かに早くワークフロー全体に波及します

00:02:58.820 --> 00:03:06.200
誤った提案が連鎖的に連鎖し誤ったアドバイスが意思決定に影響を与え誤ったラベルが誤った情報を拡散し偏った情報が機械のスピードで反響します

00:03:06.200 --> 00:03:09.660
監視がなければイタズラ好きなプロンプと一つが大火事を引き起こす可能性があります

00:03:09.660 --> 00:03:12.840
対策は可能であり希望的観測に頼る必要はありません

00:03:12.840 --> 00:03:20.820
プロバイダーや企業はすでに多層防御自動フィルター強化学習ルールそしてすり抜けたものをチェックする人間のレビュー担当者を活用しています

00:03:20.820 --> 00:03:31.100
例えばティーレ氏は実際のユーザーやデータに晒す前に爆発範囲を限定した隔離された監査可能な環境であるウォールドガーデン内で新しい副操縦士をテストすることを推奨しています

00:03:31.100 --> 00:03:37.560
これに人間が継続的にシステムの弱点を調査する継続的なレッドチーム演習を組み合わせることで干渉剤が作られます

00:03:37.560 --> 00:03:44.620
自動化された安全対策が重労働を担いますが人間が関与するレビューによって簡単なルールが失敗した場合でもモデルが整合性を保つことが保証されます

00:03:44.620 --> 00:03:45.880
これがパターンです

00:03:45.880 --> 00:03:52.160
監視テストレビュー封じ込め舵を放置するとAIは挑発によって方向を変えてしまいます

00:03:52.160 --> 00:03:55.400
監視を徹底すれば災害発生の可能性を狭めることができます

00:03:55.400 --> 00:03:57.300
船のメタファーがそれをよく表しています

00:03:57.300 --> 00:04:00.500
ガイダンスは可能ですがそれは誰かがコンパスを確認している時だけです

00:04:00.500 --> 00:04:02.560
そしてこれが次の課題につながります

00:04:02.560 --> 00:04:06.960
侵入者を排除しフィルターをオンラインにしたとしても別の複雑な問題に直面します

00:04:06.960 --> 00:04:09.660
システム自体に組み込まれた予測不可能性です

00:04:09.660 --> 00:04:14.740
これは妨害行為によるものではなくこれらのモデルが回答を生成する方法によるものです

00:04:14.740 --> 00:04:18.040
決定論的か非決定論的か隠されたスイッチ

00:04:18.040 --> 00:04:19.660
これを想像してみてください

00:04:19.660 --> 00:04:25.300
電卓に2プラス2と入力すると期待される4の代わりに42とにやりと洗い替えされます

00:04:25.300 --> 00:04:25.960
奇妙ですよね

00:04:25.960 --> 00:04:29.560
電卓は鉄壁の決定論に基づいて構築されているため私たちはそれをじっと見つめます

00:04:29.560 --> 00:04:33.080
同じ入力を1000回入力すると毎回同じ出力にたどり着きます

00:04:33.080 --> 00:04:35.240
その予測可能性こそが重要なのです

00:04:35.240 --> 00:04:37.680
では新しいクラスのAIツールと比較してみましょう

00:04:37.680 --> 00:04:40.080
それらは必ずしも2回同じ場所にたどり着くわけではありません

00:04:40.080 --> 00:04:41.260
出力は変化します

00:04:41.260 --> 00:04:45.040
変化が巧妙または洞察力に富んでいるように感じられる場合もあれば意味不明になる場合もあります

00:04:45.040 --> 00:04:46.580
これが隠されたスイッチです

00:04:46.580 --> 00:04:49.100
決定論的動作と非決定論的動作です

00:04:49.100 --> 00:04:53.700
スプレッドシートやルール駆動の数式のような決定論的システムでは結果は決して変わりません

00:04:53.700 --> 00:04:57.840
月曜日に7と入力しても土曜日に7と入力しても機械は同じ結果を出力します

00:04:57.840 --> 00:04:59.740
気分や創造性とは無縁です

00:04:59.740 --> 00:05:03.060
それは機械的な忠誠心であり同じ動作を何度も繰り返します

00:05:03.060 --> 00:05:05.640
非決定論的モデルは異なる性質を持っています

00:05:05.640 --> 00:05:10.640
プロンプトを与えると固定された経路を進むのではなく可能性を幅広くサンプリングします

00:05:10.640 --> 00:05:16.840
このサンプリングに加えて確率的プロセス、モデルの更新、さらにはデータのズレによって出力は変化します

00:05:16.840 --> 00:05:19.660
これは即興劇の舞台設定のようなものです

00:05:19.660 --> 00:05:22.880
脚本は書きますが演者はその場でオチを考え出します

00:05:22.880 --> 00:05:26.580
時には見事に成功しますが時には尻滅裂になることもあります

00:05:26.580 --> 00:05:29.220
パワープラットフォームに組み込まれている多くのもののような

00:05:29.220 --> 00:05:33.020
従来の自動化やルールベースのワークフローは決定論的な側面に近いものです

00:05:33.020 --> 00:05:37.560
条件を設定するとトリガーが発火し定義されたルールが機械的な精度で実行されます

00:05:37.560 --> 00:05:41.700
この予測可能性によってコンプライアンス、データフロー、監査証跡が安定します

00:05:41.700 --> 00:05:44.420
手順が固定されているため何が起こるかがわかります

00:05:44.420 --> 00:05:48.900
一方、生成型コパイロットはあらゆる入力を解釈のためのオープンスペースに変えます

00:05:48.900 --> 00:05:53.040
ようやく再構成、言い換えを行い、多くの場合、人間のように感じられる方法で表現します

00:05:53.040 --> 00:05:55.460
流動性は魅力であると同時にリスクでもある

00:05:55.460 --> 00:05:59.680
なぜならその流動性ゆえに一貫性が求められる文脈において予測不可能性が生じるからだ

00:05:59.680 --> 00:06:02.100
即興劇団が舞台に立っている場面を想像してみよう

00:06:02.100 --> 00:06:04.220
予算承認というテーマを彼らに渡す

00:06:04.220 --> 00:06:06.180
ある俳優は節約に関する気の利いたギャグを披露し

00:06:06.180 --> 00:06:08.200
別の俳優は宴会に関するサブプロットに脱線し

00:06:08.200 --> 00:06:10.800
突然、昭和当初の依頼とはほとんど似ても似つかないものになってしまう

00:06:10.800 --> 00:06:13.780
これはパフォーマンスの途中で非決定論的モデルが変化する例だ

00:06:13.780 --> 00:06:16.540
こうした変化は設計の悪さを示すものではない

00:06:16.540 --> 00:06:19.520
大規模な言語モデルが言語を生成する方法に組み込まれており

00:06:19.520 --> 00:06:21.580
一つだけでなく多くの経路を探索する

00:06:21.580 --> 00:06:22.980
落とし穴は明らかだ

00:06:22.980 --> 00:06:25.040
創造性は必ずしも正確さとイコールではなく

00:06:25.040 --> 00:06:27.860
ビジネスワークフローでは正確さがしばしば唯一の価値となる

00:06:27.860 --> 00:06:29.940
ではこれを金融に当てはめてみよう

00:06:29.940 --> 00:06:33.600
AI搭載の信用調査ツールが申請者を承認したとしよう

00:06:33.600 --> 00:06:37.640
翌日同じ情報を再度入力すると今度は却下と表示される

00:06:37.640 --> 00:06:39.400
申請者は衝撃を受ける

00:06:39.400 --> 00:06:42.320
規制当局は差別の匂いがする矛盾を感じる

00:06:42.320 --> 00:06:43.880
ここで起きているのはドリフトだ

00:06:43.880 --> 00:06:46.580
非決定論的なシステムは時間と共に変化する可能性があるため

00:06:46.580 --> 00:06:48.380
出力は明確な理由もなく変動します

00:06:48.380 --> 00:06:49.660
人間の作業とは異なり

00:06:49.660 --> 00:06:52.300
モデルに何が変わったのかを単純に説明させることはできません

00:06:52.300 --> 00:06:54.840
そして不透明な出力の背後に理由が消えたとき

00:06:54.840 --> 00:06:56.740
信頼は最も急速に失われます

00:06:56.740 --> 00:06:59.500
本番環境ではドリフトは急速に拡大します

00:06:59.500 --> 00:07:01.820
バイアスを減らすために承認されたワークフローが

00:07:01.820 --> 00:07:04.760
翌月には正反対の方向に傾く可能性があります

00:07:04.760 --> 00:07:07.020
個別に見れば些細に見える変動も

00:07:07.020 --> 00:07:09.480
数百件に及ぶと違反につながります

00:07:09.480 --> 00:07:13.040
規制当局は即興劇の観客のように面白がるのではなく

00:07:13.040 --> 00:07:16.360
安定性、監査可能性、明確な説明を求めます

00:07:16.360 --> 00:07:19.140
非決定論を魅力の一部として受け入れることはありません

00:07:19.140 --> 00:07:21.300
だからこそガードレールが重要なのです

00:07:21.300 --> 00:07:24.020
規制当局や企画は監査可能性、モデルのドキュメント

00:07:24.020 --> 00:07:25.180
及び監視を求めています

00:07:25.180 --> 00:07:27.940
したがってデプロイメントにログと説明可能性の対策を

00:07:27.940 --> 00:07:28.840
組み込む必要があります

00:07:28.840 --> 00:07:31.380
これらがなければ小さな変動でさえ不採となり

00:07:31.380 --> 00:07:33.660
罰金が積み重なり評判の失墜が広がり

00:07:37.020 --> 00:07:38.200
人間の審判です

00:07:38.200 --> 00:07:40.120
あらゆる方向に回転する即興演奏者たちを

00:07:40.120 --> 00:07:41.120
もう一度想像してみてください

00:07:41.120 --> 00:07:42.600
誰も境界線を設定しなければ

00:07:42.600 --> 00:07:44.340
そのパフォーマンスは混沌の中で崩壊してしまいます

00:07:44.340 --> 00:07:46.900
しかし審判がいれば彼らは何とか持ちこたえることができます

00:07:46.900 --> 00:07:49.260
このテーマに沿ってこの流れを追ってみましょう

00:07:49.260 --> 00:07:51.560
ガバナンスはAIにも同じように機能します

00:07:51.560 --> 00:07:53.220
イノベーションを阻害するのではなく

00:07:53.220 --> 00:07:57.060
ランダム性を依然として台本を尊重するパフォーマンスへと変換します

00:07:57.060 --> 00:08:00.260
非決定性は残りますが定義された範囲内で動作します

00:08:00.260 --> 00:08:01.540
ここにバランスがあります

00:08:01.540 --> 00:08:04.100
副操縦士に電卓のように振る舞うことを強制することはできません

00:08:04.100 --> 00:08:05.880
そもそもそういう設計になっていないからです

00:08:05.880 --> 00:08:07.740
しかし安全網を張ることはできます

00:08:07.740 --> 00:08:11.300
人間の監視監視システムガバナンスフレームワークがその安全網として機能します

00:08:11.300 --> 00:08:13.240
これらがあればモデルは即興で行動しますが

00:08:13.240 --> 00:08:14.580
省を台無しにすることはありません

00:08:14.580 --> 00:08:16.460
これらがなければ逸脱は制御されずに連鎖し

00:08:16.460 --> 00:08:19.340
コンプライアンスチームは誰も正当化できない決定の後始末をしなければならなくなります

00:08:19.340 --> 00:08:20.600
リスクは明らかです

00:08:20.600 --> 00:08:22.300
予測不可能性は中立です

00:08:22.300 --> 00:08:25.720
それは融資雇用医療に影響を与える結果を片づくります

00:08:25.720 --> 00:08:29.520
そして出力が現実世界で重みを持つようになると規制当局が介入します

00:08:29.520 --> 00:08:30.800
これが次のフロンティア

00:08:30.800 --> 00:08:34.820
つまり監視を示唆するだけでなく義務付ける外部ルールの到来へとつながります

00:08:34.820 --> 00:08:37.640
EUAI法小惑星が接近中

00:08:37.640 --> 00:08:38.940
想像してみてください

00:08:38.940 --> 00:08:41.080
あなたは輝かしい新しいAIプロジェクト

00:08:41.080 --> 00:08:43.860
整然とした街路と活気に満ちたデジタル都市を構築しました

00:08:43.860 --> 00:08:44.880
データのための地区

00:08:44.880 --> 00:08:45.720
統合の橋

00:08:45.720 --> 00:08:47.820
巧妙な機能を備えた超高層ビル

00:08:47.820 --> 00:08:49.540
すべてが堅固に感じられます

00:08:49.540 --> 00:08:54.060
そして一夜にしてEUAI法が軌道上から落とされた一連のゾーニング規則のようにやってきます

00:08:54.060 --> 00:08:56.160
あなたの都市のブロック全体が規制対象とされ

00:08:56.160 --> 00:08:57.400
一部は厳しく監視され

00:08:57.400 --> 00:09:00.720
その他は操作的または有害な領域に踏み込んだ場合は単純に許可されません

00:09:00.720 --> 00:09:02.140
これはオプションではなく法律であり

00:09:02.140 --> 00:09:03.820
あなたが計画していたかどうかに関わらず

00:09:03.820 --> 00:09:05.860
あなたの都市は自らを再構築しなければなりません

00:09:05.860 --> 00:09:07.860
これらのルールの革新は分類です

00:09:07.860 --> 00:09:09.940
システムは最小限限定的

00:09:09.940 --> 00:09:13.020
高または完全に許容できないリスクの階層に分類されます

00:09:13.020 --> 00:09:16.820
最小限にはFAQで顧客を支援するチャットボットが含まれるかもしれません

00:09:16.820 --> 00:09:17.600
採用ツール

00:09:17.600 --> 00:09:18.740
信用スコアリング

00:09:18.740 --> 00:09:20.620
職場監視における高リスクの調査

00:09:20.620 --> 00:09:23.440
許容できないのは操作的または危険な仕様であり

00:09:23.440 --> 00:09:25.300
事実上完全に禁止されています

00:09:25.300 --> 00:09:28.420
これらは単なるラベルではなく義務に直接対応しています

00:09:28.420 --> 00:09:29.680
高リスクに分類された場合

00:09:29.680 --> 00:09:31.540
透明性と説明可能性を提供し

00:09:31.540 --> 00:09:33.180
監査に備えて詳細なログを保持し

00:09:33.180 --> 00:09:34.820
人間の監視を実施する必要があります

00:09:34.820 --> 00:09:37.360
突然あなたの輝かしい新しい都市は機能するだけでなく

00:09:37.360 --> 00:09:40.120
どのようにそしてなぜ機能するのかを詳細に証明することを求められます

00:09:40.120 --> 00:09:42.980
開発者やソリューション構築者にとってこれは急激な変化です

00:09:42.980 --> 00:09:46.060
機能はスプリントのスピードでアプリに機能を追加することができました

00:09:46.060 --> 00:09:48.420
今日では同じ機能でもデモを行う前に

00:09:48.420 --> 00:09:50.160
コンプライアンスレビューが必要になるかもしれません

00:09:50.160 --> 00:09:51.980
かつては単なる便利な時間節約ツールだった

00:09:51.980 --> 00:09:54.120
パワープラットフォームで履歴書をランク付けする採用アプリは

00:09:54.120 --> 00:09:55.660
突然高リスクの領域に陥ります

00:09:55.660 --> 00:09:57.300
アプリが壊れたわけではありません

00:09:57.300 --> 00:10:00.300
法律で機密と定義されている方法で人々に影響を与えるため

00:10:00.300 --> 00:10:01.240
リスクが変わります

00:10:01.240 --> 00:10:03.920
そしてここで多くのチームがパニックに陥ります

00:10:03.920 --> 00:10:06.980
透明性とはプレゼンテーション資料の曖昧な箇条書きではなく

00:10:06.980 --> 00:10:08.620
意思決定の過程のログを意味します

00:10:08.620 --> 00:10:11.220
監査可能性とはすべての意思決定経路が保存され

00:10:11.220 --> 00:10:14.240
取得可能であり規制当局が検査できる状態にあることを意味します

00:10:14.240 --> 00:10:16.060
人間の監視とは生身の責任

00:10:16.060 --> 00:10:17.680
つまり実際にシステムを監視し

00:10:17.680 --> 00:10:20.040
モデルが軌道から外れた時に介入できる人を意味します

00:10:20.040 --> 00:10:23.100
これらは軽いガイドラインではなく強制力のある条件です

00:10:23.100 --> 00:10:27.560
迅速なプロトタイプはあらゆる段階でコンプライアンスの承認が必要な監視器展開へと変化します

00:10:27.560 --> 00:10:29.500
スピードは構造にとって変わられます

00:10:29.500 --> 00:10:33.980
この行為を煩雑な手続きというよりは宇宙船の酸素規則のようなものだと考えてください

00:10:33.980 --> 00:10:36.660
穏やかな空の下ではマスクを素早く開けるのは面倒かもしれませんが

00:10:36.660 --> 00:10:39.060
乱気流の中では乗組員の命を守る唯一のものです

00:10:39.060 --> 00:10:40.260
この行為も同じです

00:10:40.260 --> 00:10:43.760
規則は重く感じますがなぜ規則が存在するのかを思い出せばその重要性が理解できます

00:10:50.040 --> 00:10:57.500
この行為は今すぐ義務を課すものであり後からログ制御監視を後付けするよりも設計段階で組み込む方がコストがかかりません

00:10:57.500 --> 00:11:01.160
これらの要件を無視した場合の結果は金銭的なものだけではありません

00:11:01.160 --> 00:11:04.600
確かに痛い目に合うかもしれないが評判の回復はより困難だ

00:11:04.600 --> 00:11:08.700
顧客があなたのツールがレッドラインを超えたことに気づくとあなたの会社全体への信頼が損なわれる

00:11:08.700 --> 00:11:10.760
アップデートでそれを修復することはできない

00:11:10.760 --> 00:11:14.060
世間の信頼は脆くそれが崩れるとユーザーは他のサービスに乗り換える

00:11:14.060 --> 00:11:17.280
最大のペナルティーは法律に書かれているのではなく顧客の行動に現れる

00:11:17.280 --> 00:11:19.920
そこで厄介な在庫管理の問題を提起しよう

00:11:19.920 --> 00:11:23.480
あなたのAI機能のうちどれが高リスクに該当するかあなたは把握しているだろうか

00:11:23.480 --> 00:11:26.260
履歴書選別ツール生産性予測ツール

00:11:26.260 --> 00:11:30.440
それらが雇用や財務見通しといった機密性の高い領域に触れる場合法律はそれを問題視する

00:11:30.440 --> 00:11:33.340
そしてあなたがそれらを無害なヘルパーとみなしているかどうかは関係ない

00:11:33.340 --> 00:11:36.460
分類にはあなたがそれを認めるかどうかに関わらず義務が伴う

00:11:36.460 --> 00:11:39.660
賢明な組織は規制当局から料金を支払って回答を求められる前に

00:11:39.660 --> 00:11:42.060
どの機能がどこにあるのかをカタログ化する在庫管理から始める

00:11:42.060 --> 00:11:43.420
これが本当のひねりだ

00:11:43.420 --> 00:11:46.920
法律は責任あるAIを穏やかに推奨するのではなく要求している

00:11:46.920 --> 00:11:50.680
ガバナンスはもはやオプションの調味料ではなく法律に組み込まれているのだ

00:11:50.680 --> 00:11:52.700
最初から責任を持って設計するか

00:11:52.700 --> 00:11:57.140
法律が罰則や監査人を伴って外部から責任を強制するかのどちらかです

00:11:57.140 --> 00:11:59.760
そういう意味では小惑星はすでに着地しています

00:11:59.760 --> 00:12:01.320
それを押し返すことはできません

00:12:01.320 --> 00:12:04.360
できるのは衝突から身を守り都市を居住可能な状態に保つことだけです

00:12:04.360 --> 00:12:06.240
そこで実用的な疑問が生じます

00:12:06.240 --> 00:12:08.080
手元にどのような防御策がありますか

00:12:08.080 --> 00:12:11.320
なぜならこの状況では小惑星を生き延びることは運ではなく

00:12:11.320 --> 00:12:14.300
コントロールパネルにすでに備わっている防御策を使うことだからです

00:12:14.300 --> 00:12:17.000
マイクロソフトエコシステムの防御策とガードレール

00:12:17.000 --> 00:12:20.920
マイクロソフトエコシステムでは防御策はすでに船に組み込まれています

00:12:20.920 --> 00:12:22.460
スイッチを入れるだけです

00:12:22.460 --> 00:12:24.840
マイクロソフト365とパワープラットフォームには

00:12:24.840 --> 00:12:26.760
オプションの追加機能のように隠されていて

00:12:26.760 --> 00:12:28.940
見過ごされがちなガバナンスツールが搭載されています

00:12:28.940 --> 00:12:30.200
これらは装飾ではなく

00:12:30.200 --> 00:12:34.020
規制やリスクが迫ってきた時にシステムを無傷に保つ構造的なプレートです

00:12:34.020 --> 00:12:36.420
危険なのはチームがこれらのダッシュボードをチラッと見て

00:12:36.420 --> 00:12:38.000
肩をすくめて先に進む時です

00:12:38.000 --> 00:12:40.780
これらはボーナスのトグルではなく生存のための装備だからです

00:12:40.780 --> 00:12:42.440
まずは可視性から始めましょう

00:12:42.440 --> 00:12:44.920
マイクロソフト365とパワープラットフォームには

00:12:44.920 --> 00:12:47.540
モデルの動作を追跡し決定をログに記録し

00:12:47.540 --> 00:12:50.300
説明を平易な言葉で表示できる監視機能が組み込まれています

00:12:50.300 --> 00:12:53.500
奇妙な判断をつぶやくブラックボックスに頼る必要はありません

00:12:53.500 --> 00:12:55.000
実際のフィードバックループが得られ

00:12:55.000 --> 00:12:57.600
アルゴリズムが逸脱するたびにコンソールに信号が表示されます

00:12:57.600 --> 00:12:59.780
この違いはメクラ目的に操縦することと

00:12:59.780 --> 00:13:01.940
いつ逸脱しているかを正確に知らせる契機で

00:13:01.940 --> 00:13:03.160
航行することの境界線です

00:13:03.160 --> 00:13:04.640
次に透明性があります

00:13:04.640 --> 00:13:06.340
AWSなどの一部のベンダーは

00:13:06.340 --> 00:13:08.100
モデルの使用と制限を文書化するために

00:13:08.100 --> 00:13:09.420
AIサービスカードを提供しています

00:13:09.420 --> 00:13:10.320
マイクロソフトは

00:13:10.320 --> 00:13:13.660
責任あるAI標準と責任あるAIダッシュボードなどのツールで

00:13:13.660 --> 00:13:15.480
これとは異なるアプローチを取っています

00:13:15.480 --> 00:13:18.300
これらは実務者に説明可能性レポートパフォーマンスノート

00:13:18.300 --> 00:13:20.660
および責任ある設計の選択肢を提供します

00:13:20.660 --> 00:13:22.060
単に計画を渡すのではなく

00:13:22.060 --> 00:13:24.720
推論を注釈する副操縦士のようなものと考えてください

00:13:24.720 --> 00:13:25.820
最終結果だけでなく

00:13:25.820 --> 00:13:27.600
全ての考慮事項を見ることができます

00:13:27.600 --> 00:13:28.920
モデルレベルの保護に関しては

00:13:28.920 --> 00:13:30.260
次のことを覚えておいてください

00:13:30.260 --> 00:13:33.140
全てのベンダーは何らかの形でガードレールを提供しています

00:13:33.140 --> 00:13:34.420
マイクロソフトの環境では

00:13:34.420 --> 00:13:36.660
ポリシー制御、説明可能性ダッシュボード、

00:13:36.940 --> 00:13:38.500
カンサログが同様の役割を果たし

00:13:38.500 --> 00:13:40.280
悪意のある入力思考をブロックし

00:13:40.280 --> 00:13:42.300
結果が混乱に陥る前にフィルタリングします

00:13:42.300 --> 00:13:43.800
説明可能性自体については

00:13:43.800 --> 00:13:45.760
SHAPのような確立された手法や

00:13:45.760 --> 00:13:48.160
政治メーカークラリファイのようなベンダー固有のツールがあります

00:13:48.160 --> 00:13:49.400
マイクロソフトの世界では

00:13:49.400 --> 00:13:51.940
責任あるAIダッシュボードがその役割を果たし

00:13:51.940 --> 00:13:54.620
モデルの選択を左右した変数を明確にレポートします

00:13:54.620 --> 00:13:55.260
これらにより

00:13:55.260 --> 00:13:57.160
AIの意思決定という魔法のような行為は

00:13:57.160 --> 00:13:58.720
もはや恐ろしいトリックではなくなります

00:13:58.720 --> 00:14:00.440
どの入力が重要だったかを確認し

00:14:00.440 --> 00:14:02.260
結果が公平だったかどうかを評価できます

00:14:02.260 --> 00:14:04.320
監査担当者は追跡可能な証拠を入手でき

00:14:04.320 --> 00:14:05.920
ユーザーはモデルが根拠のないことを

00:14:05.920 --> 00:14:07.640
デッチ上げているのではないという信頼を得られます

00:14:07.640 --> 00:14:08.040
そして

00:14:08.040 --> 00:14:11.520
シンプルながらも重要なセーフティネットであるデータ保護があります

00:14:11.520 --> 00:14:13.460
データ損失防止を有効にして

00:14:13.460 --> 00:14:16.220
機密情報が誤った方向に流出するのを防ぎ

00:14:16.220 --> 00:14:18.660
ログと監査証跡の保持と組み合わせます

00:14:18.660 --> 00:14:19.580
これらはすべて

00:14:19.580 --> 00:14:21.780
ブラックボックスレコーダーとして機能します

00:14:21.780 --> 00:14:22.880
すべてのアクション

00:14:22.880 --> 00:14:24.260
すべての逸脱が記録されるため

00:14:24.260 --> 00:14:26.120
問題が発生した時に追跡できます

00:14:26.120 --> 00:14:27.160
これをスキップすると

00:14:27.160 --> 00:14:29.400
エラーが波及した時に空虚な煙だけが残ります

00:14:29.400 --> 00:14:31.440
その見返りは抽象的なものではありません

00:14:31.440 --> 00:14:34.220
iBuilderで構築された基本的なパワーアップを考えてみましょう

00:14:34.220 --> 00:14:35.140
初期のドラフトでは

00:14:35.140 --> 00:14:36.780
どの組織も正当化できないほど

00:14:36.780 --> 00:14:38.500
多くの個人情報を収集していました

00:14:38.500 --> 00:14:41.260
名前、レコード、機密フィールドが露出していました

00:14:41.260 --> 00:14:43.020
コンプライアンス設定を有効にすると

00:14:43.020 --> 00:14:43.760
洪水は止まり

00:14:43.760 --> 00:14:44.980
データ境界が強化され

00:14:44.980 --> 00:14:46.240
アプリは引き続き機能し

00:14:46.240 --> 00:14:47.680
プライバシー規則が遵守されました

00:14:47.680 --> 00:14:49.040
アーキテクチャは解体されて

00:14:49.040 --> 00:14:50.680
再構築されたわけではありません

00:14:50.680 --> 00:14:53.880
ずっとそこにあったシールドをオンにすることで調整されました

00:14:53.880 --> 00:14:55.480
最初の展開段階では

00:14:55.480 --> 00:14:58.720
テルススタイルの囲まれた庭園を採用する価値があります

00:14:58.720 --> 00:15:00.720
隔離され監査可能なサンドボックスで

00:15:00.720 --> 00:15:02.060
コパイロットをテストすることで

00:15:02.060 --> 00:15:04.540
予期しない動作を安全なゾーンに制限してから

00:15:04.540 --> 00:15:06.840
ビジネスに不可欠なワークフローにリリースします

00:15:06.840 --> 00:15:09.420
これはミスが本番システムに漏れ出さないように

00:15:09.420 --> 00:15:11.200
十分な壁のあるテスト環境です

00:15:11.200 --> 00:15:13.180
これに堅牢な監視を組み合わせると

00:15:13.180 --> 00:15:15.980
組織はニュースの見出しになる前にミスを検出できます

00:15:15.980 --> 00:15:18.320
ガバナンスダッシュボードはこれらを統合します

00:15:18.320 --> 00:15:20.000
これらは単なるステータス画面ではなく

00:15:20.000 --> 00:15:21.860
チームにアクティブな監視を提供します

00:15:21.860 --> 00:15:23.840
監督者はAIの出力をリアルタイムで質問

00:15:23.840 --> 00:15:25.320
承認または拒否することができます

00:15:25.320 --> 00:15:26.840
これはシステムに組み込まれた

00:15:26.840 --> 00:15:28.280
ヒューマンインザループの強制です

00:15:28.280 --> 00:15:29.780
このような監視がなければ

00:15:29.780 --> 00:15:32.460
自動化はポリシー違反に衝突するまで自由に動作します

00:15:32.460 --> 00:15:35.240
ダッシュボードがあれば人間は感性塔に座り

00:15:35.240 --> 00:15:38.680
混雑した空域の航空機のように各AIシステムを調整します

00:15:38.680 --> 00:15:40.140
空中の混乱の代わりに

00:15:40.140 --> 00:15:42.140
同期された管理された流れが得られます

00:15:42.140 --> 00:15:44.080
そしてここに転換点があります

00:15:44.080 --> 00:15:46.220
組織がこれらのシステムを防御策と認識すると

00:15:46.220 --> 00:15:48.380
規制の負担から生産性の上数へと切り替わります

00:15:48.380 --> 00:15:49.760
手戻りは不要になります

00:15:49.760 --> 00:15:52.640
規制当局が必要とするログを瞬時に提出できます

00:15:52.640 --> 00:15:54.040
コンプライアンスが設計の一部であり

00:15:54.040 --> 00:15:55.320
後から追加されたパッチではないため

00:15:55.320 --> 00:15:56.840
より迅速に作業を進めることができます

00:15:56.840 --> 00:15:58.220
かつてペースを遅らせていたものが

00:15:58.220 --> 00:15:59.400
今ではペースを加速させます

00:15:59.400 --> 00:16:01.720
しかしシールドは自動的に動作するわけではありません

00:16:01.720 --> 00:16:04.420
構成、レビュー、継続的な監視が必要です

00:16:04.420 --> 00:16:05.840
これらの制御は役立ちますが

00:16:05.840 --> 00:16:08.020
人間によって正しく管理されなければなりません

00:16:08.020 --> 00:16:11.120
ガバナンス委員会は混乱に対する最後の防御策です

00:16:11.120 --> 00:16:12.340
ガバナンス委員会を

00:16:12.340 --> 00:16:14.440
宇宙船のブリッジクルーと考えてください

00:16:14.440 --> 00:16:16.240
乱気流で操縦桿が揺れても

00:16:16.240 --> 00:16:18.140
集団がコースを安定させている

00:16:18.140 --> 00:16:19.840
シールド、コンプライアンス切り替え

00:16:19.840 --> 00:16:21.920
監査ログはバックグラウンドで動作しているかもしれないが

00:16:21.920 --> 00:16:23.340
それでも誰かが窓の外を見て

00:16:23.340 --> 00:16:24.380
景気類を監視し

00:16:24.380 --> 00:16:26.580
予期せぬ事態が発生した時に対応しなければならない

00:16:26.580 --> 00:16:27.680
その監視がなければ

00:16:27.680 --> 00:16:29.220
どんなに優れたガードレールも

00:16:29.220 --> 00:16:31.220
判断力のないただの金属に過ぎない

00:16:31.220 --> 00:16:32.380
ガバナンス委員会は

00:16:32.380 --> 00:16:34.320
命令を叫ぶ一人の役員ではない

00:16:34.320 --> 00:16:35.620
それは技術リーダー

00:16:35.620 --> 00:16:36.620
データガバナンス担当者

00:16:36.620 --> 00:16:38.360
ホームまたはコンプライアンスアドバイザー

00:16:38.360 --> 00:16:39.080
ビジネス代表者

00:16:39.080 --> 00:16:41.620
そして少なくとも一人の独立したレビュー担当者を含む

00:16:41.620 --> 00:16:43.200
部門横断的なチームとして構築される

00:16:43.200 --> 00:16:45.560
AIはサイロの中にきちんと収まるものではないため

00:16:45.560 --> 00:16:47.280
それぞれが異なる役割を担う

00:16:47.280 --> 00:16:49.440
履歴書選考ツールは人事に影響を与え

00:16:49.440 --> 00:16:51.260
予測アルゴリズムは財務を形成し

00:16:51.260 --> 00:16:53.040
チャットボットは顧客と直接会話する

00:16:53.040 --> 00:16:54.080
一つの機能だけでは

00:16:54.080 --> 00:16:56.040
全ての結果を予測することはできない

00:16:56.040 --> 00:16:57.540
リスクが部門全体に波及する前に

00:16:57.540 --> 00:16:58.840
リスクを特定して修正するには

00:16:58.840 --> 00:16:59.820
円卓会議が必要だ

00:16:59.820 --> 00:17:02.240
さてそのチームなしで運営することを想像してみてほしい

00:17:02.240 --> 00:17:03.840
AIを監視せずに放置することは

00:17:03.840 --> 00:17:06.160
小惑星体で自動操縦を設定するようなものだ

00:17:06.160 --> 00:17:08.020
奇妙な操作が船を航路から逸らすまでは

00:17:08.020 --> 00:17:09.800
全て順調に進んでいるように見える

00:17:09.800 --> 00:17:11.520
ガードレールは設置されているかもしれないが

00:17:11.520 --> 00:17:14.160
それらは解釈もせず疑問も抱かず予測もしない

00:17:14.160 --> 00:17:15.660
ガバナンス委員会は思考層であり

00:17:15.660 --> 00:17:17.200
点滅するライトの向こう側を見て

00:17:17.200 --> 00:17:18.800
逸脱が第三次になる前に文脈

00:17:18.800 --> 00:17:20.880
倫理そして影響を見抜く人間である

00:17:20.880 --> 00:17:22.800
彼らの職務は抽象的ではない

00:17:22.800 --> 00:17:25.080
彼らは定期的にバイアスと公平性の監査を実施し

00:17:25.080 --> 00:17:26.320
データの出資を確認し

00:17:26.320 --> 00:17:27.720
コンプライアンスレポートをレビューし

00:17:27.720 --> 00:17:30.380
非決定論的システムがどのように即興で対応するかを追跡する

00:17:30.380 --> 00:17:31.840
彼らは一定のリズムで運用し

00:17:31.840 --> 00:17:33.940
問題がリリース後ではなく早期に発見されるように

00:17:33.940 --> 00:17:35.120
チェックのスケジュールを設定し

00:17:35.120 --> 00:17:36.240
主要業績評価指標

00:17:36.240 --> 00:17:36.940
公平性

00:17:36.940 --> 00:17:37.620
正確性

00:17:37.620 --> 00:17:39.580
逸脱指標を定義することでそれを拡張し

00:17:39.580 --> 00:17:41.020
継続的な監視が推測ではなく

00:17:41.020 --> 00:17:42.620
測定可能な説明責任となるようにする

00:17:42.620 --> 00:17:44.620
特に非決定論的出力に関しては

00:17:44.620 --> 00:17:46.400
これらの委員会は境界を守る

00:17:46.400 --> 00:17:48.820
AIは常に同じ応答を返すとは限らない

00:17:48.820 --> 00:17:49.660
サンプリングし

00:17:49.660 --> 00:17:50.800
即興で対応し

00:17:50.800 --> 00:17:51.580
疑問を抱く

00:17:51.580 --> 00:17:53.820
それは創造的な回答を生み出すこともあれば

00:17:53.820 --> 00:17:56.400
信頼を損なう誤解を招く出力に逸脱することもある

00:17:56.400 --> 00:17:59.320
ガバナンス委員会はデジタル安全監視役として機能し

00:17:59.320 --> 00:18:00.820
予期せぬ結果を記録し

00:18:00.820 --> 00:18:02.200
レッドチームを促し

00:18:02.200 --> 00:18:03.820
危険なパターンを警告し

00:18:03.820 --> 00:18:05.560
自動フィルターが見落とした場合には

00:18:05.560 --> 00:18:07.000
人間を再び介入させます

00:18:07.000 --> 00:18:08.540
イノベーションを阻害するのではなく

00:18:08.540 --> 00:18:10.680
安全な範囲内で運用できるようにします

00:18:10.680 --> 00:18:12.900
そしてここに実際的な違いがあります

00:18:12.900 --> 00:18:14.940
効果的なガバナンス委員会を持つ組織は

00:18:14.940 --> 00:18:17.160
試運転中に問題を発見する傾向があります

00:18:17.160 --> 00:18:20.220
公平性監査によって採用モデルの偏りが明らかになり

00:18:20.220 --> 00:18:21.940
問題は静かに修正され

00:18:21.940 --> 00:18:23.520
展開はスキャンダルなく進みます

00:18:23.520 --> 00:18:25.120
このような監視のない組織では

00:18:25.120 --> 00:18:27.420
最初に報道で問題が明るみに出ます

00:18:30.820 --> 00:18:32.680
が是正措置は手遅れになります

00:18:32.680 --> 00:18:34.160
予防には時間がかかり

00:18:34.160 --> 00:18:36.180
是正には評判が失われます

00:18:36.180 --> 00:18:38.120
このパターンは十分に繰り返されるため

00:18:38.120 --> 00:18:39.320
教訓は明確です

00:18:39.320 --> 00:18:40.620
これらの委員会の基盤は

00:18:40.620 --> 00:18:44.920
公平性、透明性、説明責任、安全性、プライバシーを中心に展開されます

00:18:44.920 --> 00:18:45.680
公平性とは

00:18:45.680 --> 00:18:49.060
結果が人工統計に基づいてユーザーに不利益を与えないことを保証することです

00:18:49.060 --> 00:18:49.840
透明性とは

00:18:49.840 --> 00:18:51.560
ユーザーとコンプライアンスの両方にとって

00:18:51.560 --> 00:18:54.060
決定が明確な用語で説明できることを要求することです

00:18:54.060 --> 00:18:54.960
説明責任は

00:18:54.960 --> 00:18:57.900
責任を負う役割が明確に定められていることを保証します

00:18:57.900 --> 00:18:59.100
AIがやったのではなく

00:18:59.100 --> 00:19:01.340
この担当者が結果の責任を負うのです

00:19:01.340 --> 00:19:02.160
安全性は

00:19:02.160 --> 00:19:04.720
出力が危害や悪用を引き起こすことを防ぎます

00:19:04.720 --> 00:19:06.560
プライバシーは機密データを保護し

00:19:06.560 --> 00:19:09.600
個人が危険な公開の意図しない貨物にならないようにします

00:19:09.600 --> 00:19:11.480
それぞれの原則は単独でも協力ですが

00:19:11.480 --> 00:19:12.800
それらが組み合わさることで

00:19:12.800 --> 00:19:15.480
監視下で責任あるAIが機能するための船体が完成します

00:19:15.480 --> 00:19:15.860
そして

00:19:15.860 --> 00:19:18.040
取締役会は原則を遵守するだけでなく

00:19:18.040 --> 00:19:19.160
行動も実行します

00:19:19.160 --> 00:19:21.540
明確性を確認するためにモデル文書をレビューし

00:19:21.540 --> 00:19:24.380
ユースケースを分類するためにリスクインテークプロセスを実行し

00:19:24.380 --> 00:19:25.520
監視が必要な箇所で

00:19:25.520 --> 00:19:27.300
ヒューマンインザループのチェックポイントを実施します

00:19:27.300 --> 00:19:28.580
最初の成果物として

00:19:28.580 --> 00:19:30.940
最もシンプルで価値のある行動の一つは

00:19:30.940 --> 00:19:33.320
AIユースケースのインベントリとリスク分析です

00:19:33.320 --> 00:19:34.200
この簡単なマップは

00:19:34.200 --> 00:19:35.680
どのプロジェクトが高リスクに該当するか

00:19:35.680 --> 00:19:37.520
どのプロジェクトが厳格なガバナンスを必要とするか

00:19:37.520 --> 00:19:39.000
どのプロジェクトがリスクが低いかを示します

00:19:39.000 --> 00:19:41.360
これは監視が即興ではなく構造化されていることを

00:19:41.360 --> 00:19:43.940
経営陣と規制当局の両方に示す具体的な証拠となります

00:19:43.940 --> 00:19:45.340
たとえ全速力で進んでいても

00:19:45.340 --> 00:19:48.000
取締役会の会議は公開の定期的なスキャンとして機能します

00:19:48.000 --> 00:19:49.740
彼らは戦略を策定するだけでなく

00:19:49.740 --> 00:19:52.460
指標を追跡しコンプライアンス報告を徹底します

00:19:52.460 --> 00:19:54.600
このリズムがレジリエンスを構築します

00:19:54.600 --> 00:19:55.460
テストサイクル

00:19:55.460 --> 00:19:56.760
公平性KPI

00:19:56.760 --> 00:19:59.000
ドリフトレビューによってリズムが確立され

00:19:59.000 --> 00:20:02.400
継続的なガードレールが展開後に消えることなく有効にもたれます

00:20:02.400 --> 00:20:03.620
これらの儀式を通して

00:20:03.620 --> 00:20:06.080
監視は一度きりのチェックボックスではなくなり

00:20:06.080 --> 00:20:07.140
生きたプロセスとなります

00:20:07.140 --> 00:20:09.940
採用AIはその教訓を物語っています

00:20:09.940 --> 00:20:12.180
欠陥のあるデータでトレーニングされたモデルは

00:20:12.180 --> 00:20:13.920
開発者の意図とは無関係に

00:20:13.920 --> 00:20:17.340
特定のグループの候補者を格下げするバイアスを静かに吸収しました

00:20:17.340 --> 00:20:19.220
気づかれずに放置された差別は

00:20:19.220 --> 00:20:21.460
訴訟が起こるまで大規模に広がりました

00:20:21.460 --> 00:20:24.620
公平性監査と出所チェックを備えたガバナンス委員会であれば

00:20:24.620 --> 00:20:27.280
本番稼働の遥か前に偏りに気づくことができたでしょう

00:20:27.280 --> 00:20:28.920
予防と発覚の違いこそが

00:20:28.920 --> 00:20:30.920
これらの委員会が存在する理由です

00:20:30.920 --> 00:20:33.620
つまりガバナンス委員会はサイドプロジェクトでもなければ

00:20:33.620 --> 00:20:35.020
飾りの委員会でもありません

00:20:35.020 --> 00:20:38.460
彼らは着実なガイダンスと回避可能な混乱の間の最後の防衛戦であり

00:20:38.460 --> 00:20:41.540
責任あるAIのスローガンを実践に移す任務を負った乗組員です

00:20:41.540 --> 00:20:44.000
構造、指標、説明責任を維持することで

00:20:44.000 --> 00:20:46.520
信頼を損なうことなく船が前進することを保証します

00:20:46.520 --> 00:20:48.060
これで話は一周します

00:20:48.060 --> 00:20:50.860
委員会が設置されると監視はバータリ的なものではなく文化となり

00:20:50.860 --> 00:20:53.180
私たちが最後にたどり着くより鋭い真実が浮かび上がります

00:20:53.180 --> 00:20:56.620
責任あるAIは見せかけのためにオンオフを切り替えるボーナス設定ではありません

00:20:56.620 --> 00:21:00.560
それはこれから起こる激動を乗り越えられるかどうかを決定する安全装置です

00:21:00.560 --> 00:21:02.700
責任あるAIはオプションではありません

00:21:02.700 --> 00:21:06.460
それは組織がコントロールできているか混沌に陥っているかを分けるものです

00:21:06.460 --> 00:21:09.740
責任あるAIがあれば信頼を築きリスクを大幅に軽減し

00:21:09.740 --> 00:21:13.180
AIプロジェクトを短期的な爆発ではなく長期的な成功に向けて位置づけることができます

00:21:13.180 --> 00:21:14.980
では次のステップはこれです

00:21:14.980 --> 00:21:16.560
AIのユースケースをリストアップし

00:21:16.560 --> 00:21:18.780
プラットフォームにすでに存在する保護機能を有効にし

00:21:18.780 --> 00:21:21.120
それらを監視するためのガバナンス委員会を立ち上げてください

00:21:21.120 --> 00:21:24.500
これらのステップをサイドクエストではなくミッションコントロールとして扱ってください

00:21:24.500 --> 00:21:27.560
ショーノートにはチェックリストと取り上げたツールへのリンクが含まれているので

00:21:27.560 --> 00:21:28.760
今すぐ始めることができます

00:21:36.460 --> 00:21:38.160
次回最高の質問を読み上げます