AIシステムの開発者および運用者は、そのシステムが責任を持って設計および使用され、倫理的基準と法的要件を遵守することを保証する義務があります。

AIシステムの目的と行動を人間の価値観や意図に合わせるプロセス。

AIシステムの倫理基準、規制、および性能指標への適合性を評価するための体系的な評価。

偏見のあるトレーニングデータや欠陥のあるアルゴリズムに起因するAI出力における系統的誤差は、不公平な結果をもたらす可能性があります。

AIシステムがそのライフサイクル全体を通じて適用される法律、規制、および倫理指針を遵守すること。

AI技術の開発と導入に関連する倫理的影響と責任に関する分野です。

AIシステムの内部メカニズムが人間によってどの程度理解され解釈されるか。

AIシステムの倫理的かつ効果的な開発と利用を支援するポリシー、プロセス、制御の枠組み。

組織全体で使用されている全てのAIシステム、モデル、エージェントの包括的かつ集中管理されたカタログであり、そのビジネス目的、リスクレベル、所有権を追跡します。

AIの概念、能力、限界を理解し、AI技術との適切な交流を可能にします。

AIシステムのパフォーマンスを継続的に観察および分析し、信頼性、安全性、コンプライアンスを確保します。

AIシステムが引き起こす可能性のある損害や意図しない結果には、倫理的、法的、運用上のリスクが含まれます。

AIシステムに関連するリスクの特定、評価、軽減のプロセス。

Gartnerによって作られた頭字語であるAI Trust、Risk、Security Management（AI信頼性、リスク、およびセキュリティ管理）を指します。ガバナンス、信頼性、およびセキュリティを単一の運用戦略に統合するフレームワークです。

AIシステムはその運用、意思決定、データの使用に関して開かれており、明確であるべきという原則。

AIシステムの出力が実世界のデータや意図された結果を正確に反映する程度。

不正な出力を引き起こすために、誤解を招く入力を導入してAIモデルを操作する技術です。

複雑な目標を自律的に追求し、ソフトウェアの展開や金融取引などの多段階のアクションを最小限の人間の介入で実行するように設計された人工知能システムのクラスです。

自律型AIシステムのガバナンスに関する説明です。これらのシステムは、予測AI（インサイトを提供するもの）や生成AI（コンテンツを作成するもの）とは異なり、独立した行動（例：取引、コードの展開）を実行する能力を有しています。

AIシステムが独自に学習するのを助けるための一連の規則または指示。

アルゴリズムが機械学習プロセスの誤った仮定により系統的に偏った結果を生成する際に発生するバイアス。

アルゴリズムを活用して社会的機能を管理および規制することは、意思決定プロセスに影響を与える可能性があります。

人間の知能に類似した一般的な方法で理解し、学習し、知識を適用する能力を持つAIの一種です。

機械による人間の知能プロセスのシミュレーション、特にコンピューターシステムによるものであり、学習、推論、自己修正を含みます。