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AIシステムが倫理的基準に準拠し、危害を及ぼさないことを保証するために、それらを体系的に評価するプロセスのことです。
モデルの公平性、バイアスの緩和、データプライバシー、透明性、およびガバナンスプロセスを倫理的なベンチマークに照らして検証する、専門的な監査です。倫理監査には、関係者へのインタビュー、コードとデータのレビュー、機微なサブグループに対するモデルのテスト、およびその後の改善策の追跡が含まれます。通常、レポートにはリスク評価とアクションプランが含まれます。
実際の導入事例：
ある大学のAI倫理オフィスが、学生向けアドバイザー・チャットボットの「倫理的AI監査」を実施します。監査人は、特定の専攻に対する偏ったアドバイスがないかをテストし、学生データのプライバシー管理をレビューし、チャットボットがAIであることを開示しているかを確認します。その結果作成された監査レポートに基づき、トレーニングデータの改善や、同意確認メッセージの更新が行われます。
