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AIのバイアス特定・管理に関わる米国NIST報告書 SP1270
[22/04/15]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
2022年3月、米国国立標準技術研究所(NIST)から、AIのバイアスに関わる報告書 "Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence" が公開されました。弊社では米国NISTの許可を得て、キーポイントと思われるところを抜粋し邦訳の上、ブログ ( https://blog.citadel.co.jp ) にて公開致します。
米国国立標準技術研究所(NIST)は、1901年に設立された米国最古の物理科学研究所の一つであり、現在は米国商務省傘下に属しています。さまざまな科学技術分野における計測と標準化を通じ、米国のみならず世界を牽引する研究機関です。
スマート電力網、電子カルテから原子時計、先端ナノ材料、コンピュータチップまで、無数の製品やサービスが、何らかの形でNISTが提供する技術、測定、標準に依拠しています。日本では情報セキュリティ分野のガイドラインが有名です。
弊社では米国NISTの許可を得て、2022年3月に発表された報告書 “NIST SP1270: Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence”「AIのバイアスの特定と管理のための標準化に向けて」について、そのキーポイントを抜粋し邦訳の上、3回に分けてブログで公開することと致しました。
同報告書では、バイアスの有害な影響を特定し管理し、信頼できるAIシステムを開発するためには、その機械学習プロセスや学習データの技術的な検証に加え、AIの開発や使用に関わる社会的・組織的・人的要因や背景にも注視した「社会技術的アプローチ(Socio-Technical Perspective)」が重要であると指摘しています。
邦訳並びにブログでの転載の許可を頂きましたNISTのご厚意に深謝申し上げますと共に、本記事が、今後の日本の社会や企業におけるAIの実装において、少しでも皆様のお役に立てることを願っています。
[画像: https://prtimes.jp/i/75720/7/resize/d75720-7-0ac3808b4a669993daa6-0.png ]
尚、邦訳に関わる抜粋箇所の選定は、あくまで弊社の私見・責任に則ったものであり、NISTの意図を現したものではございません。
Translated with permission courtesy of the National Institute of Standards and Technology (NIST), not an official US Government translation. All rights reserved, US Secretary of Commerce.
【株式会社Citadel AIについて】
2021年度の第4回 東大1stRoundにて採択された米国Google Brainの元AIインフラ構築責任者が開発をリードするスタートアップ。2021年9月には東大IPC並びにANRIのベンチャーファンドからシードラウンドの資金調達を実施。2022年1月には、若手キャピタリストが選ぶ、次世代を担うスタートアップ BRIDGE Tokyo 2022「INTRO Showcase最優秀賞」を受賞。
代表取締役 : 小林裕宜
本社： 東京都渋谷区
設立： 2020年12月10日
企業URL : https://www.citadel.co.jp
技術blog : https://blog.citadel.co.jp
お問合せ : info@citadel.co.jp
米国国立標準技術研究所(NIST)は、1901年に設立された米国最古の物理科学研究所の一つであり、現在は米国商務省傘下に属しています。さまざまな科学技術分野における計測と標準化を通じ、米国のみならず世界を牽引する研究機関です。
スマート電力網、電子カルテから原子時計、先端ナノ材料、コンピュータチップまで、無数の製品やサービスが、何らかの形でNISTが提供する技術、測定、標準に依拠しています。日本では情報セキュリティ分野のガイドラインが有名です。
弊社では米国NISTの許可を得て、2022年3月に発表された報告書 “NIST SP1270: Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence”「AIのバイアスの特定と管理のための標準化に向けて」について、そのキーポイントを抜粋し邦訳の上、3回に分けてブログで公開することと致しました。
同報告書では、バイアスの有害な影響を特定し管理し、信頼できるAIシステムを開発するためには、その機械学習プロセスや学習データの技術的な検証に加え、AIの開発や使用に関わる社会的・組織的・人的要因や背景にも注視した「社会技術的アプローチ(Socio-Technical Perspective)」が重要であると指摘しています。
邦訳並びにブログでの転載の許可を頂きましたNISTのご厚意に深謝申し上げますと共に、本記事が、今後の日本の社会や企業におけるAIの実装において、少しでも皆様のお役に立てることを願っています。
[画像: https://prtimes.jp/i/75720/7/resize/d75720-7-0ac3808b4a669993daa6-0.png ]
尚、邦訳に関わる抜粋箇所の選定は、あくまで弊社の私見・責任に則ったものであり、NISTの意図を現したものではございません。
Translated with permission courtesy of the National Institute of Standards and Technology (NIST), not an official US Government translation. All rights reserved, US Secretary of Commerce.
【株式会社Citadel AIについて】
2021年度の第4回 東大1stRoundにて採択された米国Google Brainの元AIインフラ構築責任者が開発をリードするスタートアップ。2021年9月には東大IPC並びにANRIのベンチャーファンドからシードラウンドの資金調達を実施。2022年1月には、若手キャピタリストが選ぶ、次世代を担うスタートアップ BRIDGE Tokyo 2022「INTRO Showcase最優秀賞」を受賞。
代表取締役 : 小林裕宜
本社： 東京都渋谷区
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