信頼の設計図：エンドツーエンドの透明性とガバナンスのためのAIシステムカード

要旨

本論文では、AIシステムの開発と展開における透明性と説明責任を高めるために設計された新しいフレームワークであるHazard-Aware System Card（HASC）を紹介する。HASCは、既存のモデルカードやシステムカードの概念を基盤とし、AIシステムのセキュリティと安全性の状況を包括的かつ動的に記録することを統合している。このフレームワークは、CVEのような既存のセキュリティ識別子を補完するために、新たなAI Safety Hazard（ASH）IDを含む標準化された識別子システムを提案し、修正された欠陥を明確かつ一貫して伝達することを可能にする。単一のアクセス可能な情報源を提供することで、HASCは開発者や関係者がAIシステムの安全性についてライフサイクル全体を通じてより情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。最後に、提案されたAIシステムカードをISO/IEC 42001:2023規格と比較し、それらがどのように相互補完的に使用されてAIシステムの透明性と説明責任をさらに高めることができるかについて議論する。

English

This paper introduces the Hazard-Aware System Card (HASC), a novel framework designed to enhance transparency and accountability in the development and deployment of AI systems. The HASC builds upon existing model card and system card concepts by integrating a comprehensive, dynamic record of an AI system's security and safety posture. The framework proposes a standardized system of identifiers, including a novel AI Safety Hazard (ASH) ID, to complement existing security identifiers like CVEs, allowing for clear and consistent communication of fixed flaws. By providing a single, accessible source of truth, the HASC empowers developers and stakeholders to make more informed decisions about AI system safety throughout its lifecycle. Ultimately, we also compare our proposed AI system cards with the ISO/IEC 42001:2023 standard and discuss how they can be used to complement each other, providing greater transparency and accountability for AI systems.

信頼の設計図：エンドツーエンドの透明性とガバナンスのためのAIシステムカード

Blueprints of Trust: AI System Cards for End to End Transparency and Governance

要旨

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