AI倫理アセスメント

AIシステムを企画・開発・導入する際に、公平性、透明性、プライバシー、安全性、人権などへの影響を事前に評価し、リスクを低減する対策を決める取組み。チェックリストや影響評価の様式を使って関係者が評価し、運用を始めた後も定期的に見直す。UNESCOは、人工知能の倫理に関する勧告を実践する手段として、倫理的影響評価（EIA）の手法を示している。

AIシステムを安全かつ倫理的に開発・運用するためのアプローチおよび原則の総称。公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティを主要な柱とし、AIによる偏見や差別の排除、説明可能性の確保、人間による監視・制御の維持を重視する考え方である。

AIを、公平性、透明性、説明責任、プライバシーの保護、安全性、人間中心といった原則に沿って開発・提供・利用する考え方と、その取組み。原則を掲げるだけでなく、組織の方針、開発時の評価、運用中の監視などの仕組みとして実装することを重視する。多くのIT企業や各国政府が、それぞれの原則を公表している。

2019年に日本政府が策定した、AI社会の基本原則。「人間の尊厳が尊重される社会」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会」「持続性ある社会」の3つの基本理念と、人間中心・教育リテラシー・プライバシー確保・セキュリティ確保・公正競争確保・公平性説明責任透明性・イノベーションの7原則を定めている。

2024年に総務省・経済産業省が策定した、AI事業活動に関わる事業者（AI開発者・AI提供者・AI利用者）が遵守すべきガイドライン。人間中心のAI社会原則を土台に、安全性・公平性・プライバシー保護・セキュリティ確保・透明性・アカウンタビリティなど10の共通指針を示している。

2019年にEU（欧州委員会）のハイレベル専門家グループが策定した、信頼できるAIが満たすべき倫理的要件を示すガイドライン。信頼できるAIは合法的・倫理的・堅固であるべきとし、人間の活動と監視、堅固性と安全性、プライバシーとデータガバナンス、透明性、多様性・非差別・公平性、社会・環境福祉、説明責任の7要件を定めている。EU AI法の基盤となった。

新しい科学技術やAIの研究開発・社会実装に伴って生じる、倫理的（Ethical）・法的（Legal）・社会的（Social）な課題の総称。AIの公平性・プライバシー・雇用への影響、遺伝子技術の倫理問題など、技術の進展がもたらす社会的影響を多角的に検討する枠組みである。