組織が効率化とイノベーションを推進するために人工知能ソリューションを採用するケースが増えるにつれ、データ・セキュリティとプライバシーの問題が最優先課題となっている。スタンフォード大学のホワイトペーパー「AI時代におけるデータプライバシーと保護」（2023年）のエグゼクティブサマリーで強調されているように、「データはすべてのAIシステムの基盤」であり、「AIの発展により、開発者のトレーニングデータへの渇望は高まり続け、過去数十年以上にデータ取得競争が激化する」。AIは巨大な機会を提供する一方で、データ保護へのアプローチを根本的に再考する必要がある独自の課題ももたらしている。この記事では、AIシステムを導入する組織が考慮すべきセキュリティとプライバシーの主要事項を検討し、AIのライフサイクル全体を通じて機密データを保護するための実践的なガイダンスを提供する。
データ保護とプライバシー：主要概念と規制の状況」と題されたスタンフォード大学ホワイトペーパーの第2章で指摘されているように、AI時代のデータ管理には、単なる技術的なセキュリティを超えた、相互に関連した次元を考慮するアプローチが必要である。エグゼクティブサマリーによると、AIの開発と導入がもたらすデータプライバシーリスクを軽減するための3つの重要な提案がある：
このような次元では、従来のITセキュリティの慣行を超えた特別なアプローチが必要となる。
スタンフォード大学の白書が明確に述べているように、「ほとんど無制限のデータ収集は、個人レベルを超えたユニークなプライバシーリスクをもたらす。これはエグゼクティブ・サマリーの最も重要な見解の一つであり、データ保護戦略の根本的な再考を求めるものである。
スタンフォード大学の要旨の最初の提案をそのまま引用する：
実施推奨事項：機密性の高い項目に自動的にラベルを付け、機密性のレベルに応じて適切な管理を適用するデータ分類システムを、あらかじめ定義された非収集設定とともに導入する。
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スタンフォード大学の要旨の2つ目の提案によれば、データチェーン全体に沿った透明性と説明責任は、データプライバシーに取り組む規制システムの基本である。
白書は、「プライバシーとデータ保護を改善するために、AIデータのサプライチェーンに焦点を当てる」必要があると明言している。ライフサイクルを通じてデータセットの透明性と説明責任を確保することは、データプライバシーに取り組む規制制度の目標でなければならない。これには
実施への提言：AIシステムの訓練と運用に使用されるデータのライフサイクル全体を文書化するデータ実証システムを導入する。
スタンフォード大学の要旨の3つ目の提案は、「個人データの作成と管理に対するアプローチを変える」必要性があると述べている。論文で報告されているように、"政策立案者は、個人のデータの権利と嗜好の行使を支援し、自動化するための新しいガバナンス機構と技術基盤（データブローカーやデータ認可基盤など）の開発を支援すべきである"。
実施に向けた提言：異なるシステムやサービス間の相互運用性を可能にする、データ認可のためのオープンスタンダードを採用するか、その開発に貢献する。
AIモデル自体には特別な保護が必要だ：
実施上の推奨：開発パイプラインに「セキュリティゲート」を設け、モデルが本番稼動する前にセキュリ ティとプライバシーの検証を行う。
AIシステムは独自の攻撃ベクトルに直面している：
実装のための推奨事項：開発中にモデルを潜在的な攻撃ベクターに具体的にさらすような敵対者の訓練技術を実装する。
プライバシーとセキュリティの要件は、セクターによって大きく異なる：
AIにおけるデータプライバシーとセキュリティへの包括的なアプローチを実施するには、以下のことが必要である：
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ある世界的な金融機関は、AIを活用した不正検知システムをレイヤーアプローチで導入した：
スタンフォード白書のエグゼクティブ・サマリーで明確に述べられているように、"世界的に受け入れられている公正情報慣行（FIPs）に基づく既存のプライバシー法制や提案されているプライバシー法制は、AIの開発を暗黙のうちに規制しているが、データ取得競争やその結果生じる個人的・組織的プライバシー侵害に対処するには不十分である"。さらに、"アルゴリズムによる意思決定や他の形態のAIに関する明確な規定を含む法律でさえ、AIシステムで使用されるデータを有意義に規制するために必要なデータガバナンスの手段を提供していない。"
AIの時代において、データ保護とプライバシーはもはや二の次とは考えられない。組織は白書の3つの重要な提言に従わなければならない：
これらの提言の実施は、AIエコシステムにおけるデータの考え方と管理方法の根本的な変革を意味する。スタンフォード白書の分析が示すように、現在のデータ収集と利用のやり方は持続不可能であり、人工知能システムに対する社会的信頼を損なう危険性がある。
AIの結果だけでなく、これらのシステムに供給されるデータ取得プロセスも規制する必要性について国際的な議論が高まっていることからもわかるように、規制の状況はこうした課題に対応してすでに変わりつつある。しかし、単なる規制遵守だけでは十分ではない。
データ管理に倫理的で透明性の高いアプローチを採用する組織は、この新しい環境においてより有利な立場に立ち、ユーザーの信頼とより高い運用回復力を通じて競争上の優位性を獲得するだろう。課題は、技術革新と社会的責任のバランスを取ることであり、AIの真の持続可能性は、それがサービスを提供する人々の基本的権利を尊重し、保護する能力にかかっていることを認識することである。
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