awesome artificial intelligence regulation

素晴らしいAI規制、原則、ガイドライン

（別名AIを責任を持って書く）

概要

AIシステムが社会でより一般的になるにつれて、私たちはより大きな社会的課題に直面しています。これらの課題の多くが以前に直面していなかったことを考えると、実践者は、倫理的な質問と社会的質問に対処する必要があるシナリオに直面します。

「原則」、「倫理フレームワーク」、「チェックリスト」などを通じてこれらの問題に対処しようとする大量のコンテンツが公開されています。ただし、幅広いリソースをナビゲートするのは簡単ではありません。

このリポジトリは、ガイドライン、原則、倫理規範、基準、規制のエコシステムを人工知能を中心に導入することにより、これを簡素化することを目的としています。

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経済圏による国家規制

オーストリア？	ブラジル??	カナダ？
イスラエル？	欧州連合 ？？	インド？
メキシコ？	シンガポール??	アラブ首長国連邦??
アメリカ合衆国 ？？	イギリス ？？

他のセクション

？高レベルのフレームワークと原則	？プロセスとチェックリスト	？インタラクティブで実用的なツール
業界標準イニシアチブ	オンラインコース	？研究および業界のニュースレター

その他の関連するリソース

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規制とポリシー

オーストリア

• 人工知能ミッションオーストリア2030-オーストリアの人工知能の未来を形作る。オーストリアイノベーションテクノロジー省は、2030年までAIのビジョンを発表しました。

カナダ

• 人工知能およびデータ法（AIDA） - 消費者プライバシー保護法、個人情報およびデータ保護裁判所法、人工知能およびデータ法を制定し、他の法律に結果的かつ関連する修正を行うための法律

ブラジル

• ブラジルAI規則（PL 2338/2023）：人工知能の開発と使用のための包括的なフレームワークを確立することを目的としたブラジルで提案された法案、透明性、説明責任、および国際基準との整合を強調します。

中国

• 北京AIの原則 - AIの研究、開発、使用、ガバナンス、長期計画のためのイニシアチブは、人類と自然のための有益なAIの共有された将来を持つ人間のコミュニティの構築をサポートするための健全な開発を求めています。
• 生成人工知能サービスの管理に関する中国の暫定措置 - 2023年8月15日に発効した生成AIサービスの管理に関する最初の管理規制。
• 中国のインターネットセキュリティ法 - サイバーセキュリティと国家安全保障を増やし、サイバースペースの主権と公共の利益を保護し、市民、法的人、その他の組織の合法的な権利と利益を保護し、健康な経済的および社会的発展を促進するために制定された中国の法律（そして、中国の省が産業とこの法律が継続する手段を正当化したことを正当化したことを正当化しました）。 KPMGのサイバーセキュリティ法の要約。中国の新しいデータプライバシー法の概要戦略および国際研究センター
• 中国の個人情報セキュリティ仕様（翻訳） - 2018年5月に有効になった中国政府初の主要なデジタルプライバシールール。これは、同意のためのきめのガイドラインと、個人データを収集、使用、共有する方法を示しています。仕様の戦略および国際研究センターの概要
• マイクロブログに関する情報サービスに関する中国の管理条項 - マイクロブログサイト（ソーシャルメディアサイト）が法律で関連する資格情報を取得し、ユーザーの本当のアイデンティティを検証し、噂を払拭および反論するためのメカニズムを確立することを要求する中国の規定。米国法律図書館による規則の要約。
• オンライン情報の強化に関する決定 - 中国共和国の全国人民会議（NPC）の常任委員会（NPC）は、オンライン情報の保護を強化する決定を採用しました。これは、インターネット上の電子的個人情報の収集と処理に関する公的および民間部門の両方に適用される12の条項を含む行為です。
• 個人データ保護法 - 中華人民共和国の個人データ保護法。個人データの収集、処理、および使用を規制するために制定され、人格の害を防ぎ、個人データの適切な使用を促進するために制定されています。

イスラエル

• AIの分野の責任ある発展のための政策の原則 - 人工知能の分野における規制と倫理のための政策草案は、「責任ある革新」に重点を置いており、公共の利益を保護しながら業界の進歩を確保することを目的としています。

ドバイ

• スマートドバイの人工知能の原則と倫理 - 倫理的AIツールキット - 都市のエコシステム全体で実用的な支援を提供するために作成されました。 AIシステムを責任を持って使用する方法を理解する際に、業界、学界、および個人をサポートしています。これは、原則とガイドライン、および開発者がプラットフォームを評価するための自己評価ツールで構成されています。

欧州連合

• 信頼できるAIの倫理ガイドライン - 人工知能に関する高レベルの専門家グループ（AI HLEG）が作成した欧州委員会の文書。
• EU AI法 - EU人工知能（AI）法は、欧州連合のAIを規制する法的枠組みです。これは、AI（概要）に実装された最初の規制でした。
• 一般的なデータ保護規則GDPR- 2016年4月27日のEU GDPR規則2016/679の法的テキストと、個人データの処理に関する自然人の保護とそのようなデータの自由な移動に関する自然人の保護、および指令95/46/ECの廃止に関する
• GDPR.EUガイド - EUのHorizo​​n 2020フレームワークプログラムが共同資金を提供するプロジェクトは、GDPRのコンプライアンスを達成するための簡単で最新の情報のライブラリを含むGDPRを研究する組織および個人にリソースを提供します（法的テキスト）。

インド

• 人工知能のための国家戦略 - この論文のアプローチは、インドが変革的技術を活用して、政府の開発哲学に沿った社会的および包括的な成長を確保する方法に焦点を当てています。さらに、インドは、これらのソリューションを他の同様に配置された発展途上国で複製するよう努めているはずです。
• 責任あるAIの原則 - この論文には、過去15か月間に行われたインドおよび世界のAI倫理専門家との一連の1-1の協議、およびインドのAI倫理専門家との一連の1-1の協議を通じて、司会、大規模なグローバルなマルチステークホルダー協議、および一連の1-1の協議を通じて、洞察、フィードバック、および経験が組み込まれています。このペーパーは、AIエコシステムの重要なロードマップとして機能し、インドで責任ある方法でAIの採用を奨励し、この技術の使用に国民の信頼を築き、「すべての人のためのAI」のアイデアを非常に核心に置くことを目的としています。

メキシコ

• メキシコの人工知能の国家アジェンダ提案 - メキシコでの人工知能の開発と使用を倫理的かつ責任ある方法で導くという多面的なコミットメントに関する推奨事項。

シンガポール

• データ保護法2012- 2012年の個人データ保護法（「ACT」）は、シンガポールのデータ保護に関する法律を定めています。一般的なデータ保護体制の確立とは別に、この法律はテレマーケティングの慣行も規制しています。
• オンライン虚偽からの保護2019年 - 事実の虚偽の陳述のシンガポールでの電子通信を防止し、そのようなコミュニケーションの効果を抑制し、そのようなコミュニケーションアカウントを使用し、情報操作のためのオンラインアカウントの使用を守り、オンラインの政治広告の透明性を強化するための措置を有効にするための法律。

アラブ首長国連邦

• UAE AIの国家戦略 - この論文は、政府全体で新興AI技術の迅速な採用者になるというUAEの野望を概説し、トップAIの才能を引き付けて新しい技術を実験し、洗練された安全なエコシステムで働き、複雑な問題を解決します。

アメリカ合衆国

• AIのホワイトハウスの大統領令 - 人工知能の安全で安全で信頼できる開発と使用に関する米国の大統領命令
• カリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA） - カリフォルニアの消費者プライバシー法の法的テキスト
• EU-USおよびSWISS-USプライバシーシールドフレームワーク - EU-USおよびSWISS-USプライバシーシールドフレームワークは、米国商務省と欧州委員会およびスイス委員会によって設計されました。
• 公正信用報告法2018-公正報告法は、消費者のクレジット情報の収集と信用報告書へのアクセスを規制する連邦法です。
• Gramm-Leach-Billey Act（金融機関向け） - Graham-Leach-Billey Actは、金融機関（消費者の金融プロジェクトまたは融資、金融、投資アドバイス、保険などのサービスを提供する企業）に、顧客への情報共有慣行を説明し、機密データを保護することを要求しています。
• 1996年の健康保険の移植性と説明責任法 - HIPAAは、米国保健福祉省（HHS）の秘書に特定の健康情報のプライバシーとセキュリティを保護する規制を開発することを要求しました。
• AIでアメリカの指導者を維持するための大統領令 - 米国大統領による公式の任務
• 1974年のプライバシー法 - 1974年のプライバシー法は、連邦政府機関によって記録システムに維持されている個人に関する情報の収集、維持、使用、および普及を支配する公正な情報慣行の規範を確立します。
• 1980年のプライバシー保護法 - 1980年のプライバシー保護法により、ジャーナリストは、公衆に普及する前に、作業製品や情報源を含むドキュメンタリー資料を法執行機関に引き継ぐ必要があることを守ります。
• AIに対するDODの倫理原則 - 米国国防総省は、ハイテク請負業者に対するAIガイドラインを担当しています。このガイドラインは、技術ライフサイクルの計画、開発、展開段階で従うべき段階的なプロセスを提供します。

イギリス

• 英国のAI規制：賛成促進アプローチ - このホワイトペーパーは、AI規制への宣誓供与アプローチを実施する英国の計画について詳述しています。
• 2018年の英国データ保護法-DPA 2018はGDPRを英国の法律に制定していますが、そうすることでGDPRによって許可されているさまざまな「軽rog」が含まれており、いくつかの重要な違いをもたらしました（これはわずかな影響を与えないが、Brexit後に大きな影響を与える可能性があります）。
• データ保護に関する情報コミッショナーのオフィスガイド - このガイドは、データ保護担当者やデータ保護の日々の責任を負う他の人向けです。中小規模の組織を対象としていますが、大規模な組織にとっても役立つかもしれません。

高レベルのフレームワークと原則

• AI＆Machine Learning責任あるMLの原則 - 倫理的AIおよび機械学習研究所は、個人および配信チームが機械学習システムを設計、構築、運営するための責任ある機械学習のための8つの原則をまとめました。
• ガイドラインの評価 - 倫理の倫理 - 複数の倫理原則を分析する研究論文
• コンピューター機械の倫理規範と職業行動の協会 - これは、1992年にコンピューター機械協会によってまとめられ、2018年に更新された倫理規範です。このコードは、現在および意欲的な開業医、インストラクター、学生、インフルエンサー、および有効な方法でコンピューター技術を使用する人を含むすべてのコンピューティング専門家の倫理的行動を促進し、ガイドするように設計されています。さらに、コードは違反が発生したときに修復の基礎として機能します。コードには、公共財が常に主要な考慮事項であるという理解に基づいて、責任の声明として定式化された原則が含まれています。
• どのような方法から：公開されているAI倫理ツール、方法、および研究の最初のレビューは、原則を実践に変換する方法です。これは、原則とその実用的なアプリケーションのギャップを特定し、提示することを目的とする英国のデジタルカタパルトによって発行された論文です。
• 信頼できるAIに関する欧州委員会のガイドライン - 信頼できる人工知能（AI）の倫理ガイドラインは、人工知能に関する高レベルの専門家グループ（AI HLEG）が作成した文書です。この独立した専門家グループは、2018年6月に欧州委員会によって設立されました。これは、その年以前に発表されたAI戦略の一環として設立されました。
• IEEEの倫理的に整合した設計 - 人工知能と自律システムで人間の福祉を優先するためのビジョンは、技術者が自律的およびインテリジェントな技術の作成において倫理的考慮事項に優先順位を付けることを奨励するビジョンです。
• 人工知能の責任ある発展のためのモントリオール宣言 - モントリオル大学によってイニシアチブとして作成された人々とグループの基本的な関心を促進する倫理的原則と価値
• AIガバナンスに関するオックスフォードの推奨事項 - オックスフォードのFuture of Humanity Instituteからの一連の推奨事項は、進行中の作業構築とAI基準の実装に関する効率的な設計、開発、および研究に必要なインフラストラクチャと属性に焦点を当てています。
• PWCの責任あるAI -PWCは、責任あるAIのために特定した重要な領域のいくつかを抽象化する調査と一連の原則をまとめました。
• シンガポールデータ保護政府委員会のAIガバナンス原則 - シンガポール政府の個人データ保護委員会は、自動化されたシステムへのデータ保護と人間の関与に向けた一連の指針となり、指針と動機を壊すレポートが付属しています。
• AccessNowによる機械学習システムの平等と非差別の権利を保護するトロント宣言。
• 英国政府のデータ倫理フレームワークの原則 - デジタル、文化、メディア、スポーツ部門（DCMS）がまとめたリソースは、データ倫理の概要と7原則のフレームワークを概説します。
• Aotearoaニュージーランドのアルゴリズム憲章 - Aotearoaニュージーランドのアルゴリズム憲章は、新興技術に対応し、政府機関に適している進化する作品です。
• モントリオールAI倫理研究所AI倫理学研究所2020年6月レポート - 2020年3月から2020年6月の間にAI倫理の領域で最も関連性の高い研究と報告をキャプチャするモントリオールAI倫理研究所によってまとめられたリソース。
• モントリオールAI倫理研究所AI Ethics State 2020年10月レポート - 2020年7月から2020年10月までの間にAI倫理の領域で最も関連性の高い研究と報告をキャプチャするモントリオールAI倫理研究所によってまとめられたリソース。
• 技術的および組織的なベストプラクティス - 技術ガイドライン（例：公平性と非差別、監視とメンテナンス、データの品質、製品のトレーサビリティ、説明可能性、説明可能性、説明）を備えた機械学習におけるベストプラクティス（FBPML）の基礎がまとめたリソース（データガバナンス、製品管理、人材管理、従順、監査）。コミュニティの貢献は、FBPML Wikiを介して大歓迎です。
• 人工知能の倫理と安全性の理解 - アランチューリング研究所のDavid Leslieによる公共部門におけるAIシステムの責任ある設計と実装のためのガイド。
• 責任あるインテリジェントなデータプラクティスの宣言 - オープンデータマンチェスターによるデータのベストプラクティスがどのように見えるかについての共有ビジョン。
• 人工知能の倫理に関する推奨 - ユネスコの推奨事項は、AI技術の開発と使用を形成することを目的とした包括的な国際枠組みであり、人権、人間の尊厳、環境の持続可能性の促進と保護に沿った一連の価値を確立します。 2021年11月のユネスコの総会で193の加盟国によって承認によって採用されました。詳細については、ここの主要な事実に関するユネスコの2023年の出版物を参照してください。

プロセスとチェックリスト

• AI RFX調達フレームワーク - 学者、業界の実務家、技術者の倫理学研究所の職業学習者と技術者が組み立てる機械学習システムの成熟度を評価するための調達フレームワークは、機械学習サプライヤーの調達を求めている業界の開業医に力を与えます。
• データサイエンスプロジェクトのチェックリスト - Deon by Drivendataは、データサイエンスプロジェクトに倫理チェックリストを簡単に追加できるコマンドラインツールです。
• 倫理的AIの設計は、チェックリストと契約を体験する - 文書化されたドキュメントでは、共有倫理に沿った多様なチームを備えた、説明責任、敬意、安全、正直、使用可能な人工知能（AI）システムの開発を導きます。カーネギーメロン大学、ソフトウェアエンジニアリング研究所。
• Ethical OS Toolkit- 8つのリスクゾーンに分かれて、テクノロジーチームが直面する可能性のある課題を評価するツールキットと、例を提供するための14のシナリオと、倫理的行動をとる7つの将来の防止戦略。
• Ethics Canvas-従来のビジネスキャンバスに触発されたリソース。これは、ポストイットノートのようなアプローチを使用してプロジェクトで直面する可能性のある倫理的課題に対する潜在的なリスク、機会、解決策をブレインストーミングするインタラクティブな方法を提供します。
• Kat Zhouの設計倫理的リソース - チーム間で組織されて課題を特定し、現在のリスクを評価し、直面する可能性のある倫理的課題に関する潜在的な問題について行動を起こすことができる一連のワークショップ。
• マークラセンターのエンジニアリング/設計実践のための倫理的ツールキット - 実務家が反映し、運営されている道徳的根拠を判断するための7つのコンポーネントを備えた実用的で理解できるツールキット。
• サンフランシスコ市の倫理とアルゴリズムツールキット - アルゴリズムを扱う政府のリーダーとスタッフのリスク管理フレームワーク、アルゴリズム評価プロセスを含む2つの部分評価プロセスとリスクに対処するプロセスを提供します。
• 英国政府のデータ倫理ワークブック - デジタル、文化、メディア、スポーツ部門（DCMS）がまとめたリソースは、公共部門の開業医がデータ倫理フレームワークの原則の各原則に対処することができる一連の質問を提供します。
• 調達に関する世界経済フォーラムのガイドライン - WEFは、政府が英国政府と試合された機械学習関連システムを安全かつ確実に調達できるようにするための一連のガイドラインをまとめました。
• 機械学習保証 - 機械学習保証の迅速な見方：記録、理解、検証、および監査の機械学習モデルとその取引のプロセス。
• ODEPの雇用主向けチェックリスト：AIを含む脱出スクリーニングシステムを使用して障害者の雇用を促進する - 雇用主支援および障害包摂に関するリソースネットワーク（獲得）と、米国労働省の障害雇用政策（ODEP）、AI雇用者の包括的チェックルートでの共同雇用局（ODEP）を通じて資金提供されている。チェックリストは、障害のある個人の公平性と包含のための採用および候補者評価に使用されるAIツールをレビューするために、リーダーシップ、人事担当者、平等な雇用機会マネージャー、調達担当者の方向性を提供します。
• Microsoft AIフェアネスチェックリスト
• US NIST AIリスク管理フレームワーク - このフレームワークは、AIシステムの開発者、ユーザー、および評価者が、個人、組織、社会、または環境に影響を与える可能性のあるAIリスクをより適切に管理できるようにすることを目的としています。

インタラクティブで実用的なツール

• Aequitasのバイアス＆フェアネス監査ツールキット - バイアスレポートは、機械学習開発者、アナリスト、および政策立案者向けのオープンソースバイアス監査ツールキットであるAequitasを搭載しています。
• Awesome Machine Learning Production List-現在は、倫理的AIおよび機械学習のための研究所が維持している生産機械学習システムの設計、開発、運用をサポートするツールとフレームワークのリスト。
• Cape Python -PandasとSparkのデータサイエンスと機械学習タスクにプライバシーを向上させる手法を簡単に適用できます。ケープコアと併用して、プライバシーポリシーに協力し、チームや組織全体でデータプロジェクトのポリシーを配布できます。
• 説明可能性ツールボックス - アルゴリズムのバイアスと説明可能性に焦点を当てた従来のデータサイエンスプロセスの拡張バージョンのAIおよび機械学習の提案のための研究所。
• Fat Forensicsは、人工知能システムの公平性、説明責任、透明性を評価するためのPythonツールキットです。 ScipyとNumpyの上に構築されており、3節BSDライセンス（新しいBSD）の下で配布されています。
• IBMのAI説明可能性360オープンソースツールキット - これは、機械学習システムの公平性に関する洞察を提供するいくつかのアルゴリズムを実装する多数の例、研究論文、デモを含むIBMのツールキットです。
• Linux Foundation AI Landscape- Linux FoundationによってキュレーションされたAIランドスケープのツールの公式リスト。
• アバネードからのデジタル倫理に対する行動をとる
• Microsoft Fairlearn-マイクロソフトが開発した機械学習製品の公平性を評価および改善するためのオープンソースツールキット
• Microsoft解釈ML -Microsoftによって開発された説明可能性/解釈可能性を改善するためのオープンソースツールキット
• Alibi-機械学習モデルの検査と解釈のためのオープンソースPythonライブラリ。

業界標準イニシアチブ

• ACS職業行動規範-PDF-オーストラリアICT（情報通信技術）セクター専門組織。
• コンピューター機械の倫理規範と職業行動の協会 - これは、1992年にコンピューター機械協会によってまとめられ、2018年に更新された倫理規範です。このコードは、現在および意欲的な開業医、インストラクター、学生、インフルエンサー、および有効な方法でコンピューター技術を使用する人を含むすべてのコンピューティング専門家の倫理的行動を促進し、ガイドするように設計されています。さらに、コードは違反が発生したときに修復の基礎として機能します。コードには、公共財が常に主要な考慮事項であるという理解に基づいて、責任の声明として定式化された原則が含まれています。
• 人工知能（AI）および自律システム（AS）における倫理的考慮事項に関するIEEEグローバルイニシアチブ - IEEE承認された標準プロジェクトは、倫理的に整合された設計原則に特に焦点を当て、データ収集からプライバシー、アルゴリズムのバイアス、そしてそれ以降のトピックをカバーする14（P700X）標準を含みます。
• 人工知能に関するISO/IECの標準 - 人工知能基準に関するISOのイニシアチブ。これには、ビッグデータ、AI用語、機械学習フレームワークなどに及ぶその後の基準の大規模なセットが含まれます。

オンラインコースと学習リソース

• UdacityのSecure＆Private AIコース - プライバシーを提供するAIの3つの最先端のテクノロジーを導入するUdacityによる無料コース：Federated Learning、Differyial Privacy、および暗号化された計算。
• データサイエンス倫理 - データの所有権、プライバシーと匿名性、データの妥当性、アルゴリズムの公平性をカバーするミシガン大学のジャガディッシュ教授（Coursera経由）による無料コース。
• 実用的なデータ倫理 - サンフランシスコ大学データ研究所（Fast.AI経由）のレイチェルトーマスによる無料コースは、偽情報、偏見と公平性、倫理の基礎、プライバシーと監視、アルゴリズム植民地主義をカバーする
• AIにおけるバイアスと差別 - アルゴリズムの意思決定と責任ある機械学習の差別的効果（バイアスを特定して対処するための制度的および技術的戦略）について、モントリオール大学とイヴァド大学（EDX経由）による自由なコース。
• AI Ethicsの紹介 - Kaggleによる無料コースAIにおける倫理の基本概念と関連する問題を緩和する方法を紹介します。
• AI安全性、倫理、社会の紹介 - AI安全センターのディレクターであるDan Hendrycksによって開発されたこの無料のオンライン教科書は、AIの安全と倫理に関連する問題をよりよく理解しようとする学生、開業医、その他にアクセス可能な紹介を提供することを目指しています。オンライン読書とは別に、この本はここでPDFとして、またここでは無料の仮想コースとして入手できます。

研究および業界のニュースレター

• Import AI- OpenaiのJack Clarkがキュレーションしたニュースレターは、最もresり、関連するAIの研究をキュレートし、技術的なAI研究と交差する関連する社会的問題をキュレーションしています。
• 中間のマットの考え - 起業家の最初のCEOであるマット・クリフォードによってキュレーションされたニュースレターは、地政学、深い技術スタートアップ、経済学などを取り巻くトピックに関するキュレーションされた批判的分析を提供します。
• 機械学習エンジニア - 経験豊富な機械学習の専門家からのキュレーションされた記事、チュートリアル、ブログ投稿を含む倫理的AIおよび機械学習研究所がキュレーションしたニュースレター。
• モントリオールAI倫理研究所ウィークリーAI倫理ニュースレター - アビシェクグプタとモントリオールAI倫理研究所の彼のチームがキュレーションした毎週のニュースレターは、AI Ethicsの領域の最新の解説とともに技術的および学術研究論文のアクセス可能な要約を提示します。
• AI Safety Newsletter- AI安全センターの毎週のニュースレターは、AIの研究、ポリシー、および非技術的な視聴者向けのその他の分野に関する最新情報を提供しています。
• ML Safety Newsletter -AI安全センターのニュースレターは、技術的なAI研究の主要な結果について時折ディープダイブを提供しています。