継続的学習
AIシステムは、新しいデータ入力から人間の介入なしに継続的に学習し、適応し、時間とともに改善する能力を持っています。
オンライン学習または増分学習とも呼ばれ、モデルは全面的な再学習を行うのではなく、ストリーミングデータに基づいてパラメータを更新します。これにより、変化するパターン（例：新たな不正手口）への迅速な適応が可能になりますが、安定性、バージョン管理、ならびに増分更新がバイアスを増幅したりコンプライアンスに違反したりしないことを確保する点で、ガバナンス上の課題が生じます。
あるサイバーセキュリティ企業は、新たなネットワークイベントのログデータを継続的に取り込む侵入検知AIを導入しています。モデルは毎月更新され、新規の攻撃パターンを検知しますが、ガバナンス規程により、性能低下が発生した場合は、先に進む前にロールバックと人によるレビューの実施が必須とされています。
「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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