新規性検出
トレーニングデータと大きく異なる入力やシナリオを特定し、予期しない障害を防ぐためにレビューや安全モードの操作を開始するための技術。
分布外検知（out-of-distribution detection）とも呼ばれ、統計的距離、オートエンコーダの再構成誤差、または不確実性推定（例：ベイジアンネットワーク）を用いて、異常な入力にフラグを付けます。ガバナンスでは、安全モードへのフォールバックに関するしきい値を設定し、インシデント分析のために新規性イベントをログに記録し、進化するデータ分布を反映するよう検知モデルを定期的に更新します。
医療画像AIは、ピクセル分布が学習データセットから2標準偏差を超えて乖離しているスキャンを検出し、フラグを付与します。新規性が検出されると、システムは当該スキャンを専門医による手動レビューに振り分け、後続分析のためにイベントを記録します。これにより、モデルが通常とは異なる症例に対して確信度は高いものの根拠の乏しい診断を行ってしまうことを防止します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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