ブラックボックス

AIにおける「ブラックボックス」とは、内部ロジックが複雑で人間には理解不能なモデルを指す。その不透明性は、NIST AI RMFが掲げる「説明可能性」の原則に反する。ISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム）も透明性の管理を要求。金融審査等の高リスクな応用では、差別的バイアスを内包し、エラー時の責任追及を困難にするため、重大なコンプライアンスリスクとなる。

ブラックボックスモデルのリスクは補完統制で管理する。手順は3段階：①「AIモデル棚卸とリスク分類」：全モデルをリスト化し、用途に応じてリスクを階層化。②「AI影響評価」：高リスクモデルが公平性等に与える負の影響を評価。③「説明可能AI（XAI）技術の導入」：SHAP等のツールで予測根拠を部分的に可視化し、監査証跡とする。これにより監査通過率の向上や、バイアスによる苦情の低減といった定量的効果が期待できる。

台湾企業が直面する課題は3つ。①「専門人材の不足」：法規制とXAI技術を理解する人材が少ない。②「リソース制約」：中小企業にはXAIツールの導入コストが重い。③「法規制の不確実性」：国内法が未整備で、明確な指針がない。対策として、まず高リスクモデルに資源を集中すべき。解決策は、オープンソースXAIツールの活用、大学との連携による人材育成、NIST AI RMFなど国際標準への準拠を先行して進め、将来の法制化に備えることである。

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