責任あるAIのための原則から実践へ：ギャップを埋める

企業は責任あるAIのためのさまざまな高レベルな原則の採用を検討していますが、これらの原則を組織的な実践にどのように実装するかについては不明確な点が多いです。本稿では原則と実践のギャップをレビューし、学問的な分断やツールの過剰供給など、このギャップの五つの説明を示します。そして、幅広く実行可能で柔軟、反復的、指導的かつ参加型の影響評価フレームワークが、このギャップを埋めるための有望なアプローチであると主張します。最後に、AIの森林生態系復元への応用事例を通じて、影響評価フレームワークが効果的かつ責任あるAIの実践にどのように変換されるかを示します。