デュアルユース

デュアルユース（軍民両用）は、元々民生用と軍事用の両方の用途を持つ物品の輸出管理に由来する概念です。AIの文脈では、有益な目的で開発されたモデルやシステムが悪意のある活動に転用される可能性を指します。例えば、強力な言語モデルは学術研究を支援する一方で、偽情報の大量生成や悪性コードの開発にも悪用され得ます。これはオペレーショナルリスク及びレピュテーションリスクの重要な要素です。NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）では、AIライフサイクル全体を通じて、悪用シナリオを含む潜在的な負の影響を測定・評価することが求められており、これはシステムの意図された機能の悪用という点で、従来のサイバーセキュリティリスクとは異なります。

企業は以下の3つのステップでデュアルユースリスク管理を実践できます。 1. **特定と評価**：AIの設計段階で、専門家によるチームが「レッドチーミング」を実施し、潜在的な悪用方法を積極的に洗い出します。これはNIST AI RMFの「マッピング」と「測定」の機能に沿ったものです。 2. **緩和と管理**：特定されたリスクに対し、技術的・手続的な対策を講じます。技術的対策にはコンテンツフィルターやAPIレート制限が、手続的対策には厳格な利用規約（AUP）や顧客確認（KYC）が含まれます。 3. **ガバナンスと監視**：AI倫理委員会を設置し、デュアルユースリスクを継続的にレビューし、システムの利用状況を監視します。これにより、EUのAI法などの新規制へのコンプライアンスを確保し、責任あるAIの監査合格率を高めることができます。

台湾企業がデュアルユースリスク管理を導入する際の主な課題は3つあります。 1. **法規制の曖昧さ**：台湾にはAIに特化した法律がなく、企業はISO/IEC 42001やNIST AI RMFのような国際標準に準拠する必要がありますが、地域的な指針が不足しています。 2. **リソースと人材の制約**：多くの中小企業は、AI倫理の専門家を雇用したり、コストのかかるレッドチーミングを実施したりする予算がありません。 3. **データガバナンスの基盤の弱さ**：効果的な悪用監視には、質の高いデータと堅牢なデータガバナンスが不可欠ですが、多くの企業ではその基盤が未整備です。 **対策**：企業はNIST AI RMFを積極的に採用し、最も重要なAIシステムからリスク評価を開始すべきです。外部の専門家と協力して専門知識を補い、データガバナンスの強化を優先事項とすることが推奨されます。

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