Responsible AI Principles

エルゼビアは世界中の研究者や医療専門家に情報基盤の分析および意思決定ツールを提供して科学の発展を支援し、医療成果を向上させることで社会貢献をしています。

エルゼビアは10年以上にわたって、研究者、医療従事者、教育関係者が信頼できる知識を発見・発展して、活用できるような比類のない査読付きコンテンツ、広範なデータセット、洗練された分析と組み合わせて、AIと機械学習技術を製品に責任感を持ち活用してきました。

Our responsible AI principles

1. ソリューションが実社会で人々に与える影響を考慮

2. 不公平な偏りの創出や強化を防ぐための行動

3. ソリューションの機能を説明

4. 人間による監視を通じ説明責任を明確化

5. プライバシーを尊重し強固なデータガバナンスを支持

Responsible artificial intelligence principles at Elsevier

私たちのソリューションは、社内外を問わず、人間の意思決定を強化します。これは、企業責任に対する私たちのコミットメントに支えられています。企業責任とは、ポジティブインパクトを増やし、ネガティブインパクトを防止するための積極的な取り組みであると定義しています。より価値の高いソリューションを提供するため、これまで以上に高度な分析とテクノロジーを駆使しています。ますます複雑化するテクノロジー、意思決定への速さ、人々への潜在的な影響は、新たな課題を生み出す一方で、社会に利益をもたらす多くの機会をも生み出しています。

Purpose and scope of the responsible AI principles

一般的に、人工知能（AI）という用語は、設定されたタスクに対する解決策を推論し、ある程度の自律性を持つ機械ベースのシステムを表すために使用されます。しかし、本原則の適用範囲はAIよりも広く、データサイエンス分野のツールや技術から得られる機械駆動のインサイトも含まれます。本原則は、機械主導のインサイトの設計、開発、導入に取り組むエルゼビアのすべての人に、高いレベルの指針を提供しています。

この原則は、社内および他組織のベストプラクティスを基にした、リスクベースの枠組みを提供するものです。この原則を実践するのは、各事業分野です。エルゼビアは、AIを活用したソリューションに適用可能な強固なポリシーとプロセスを導入しています。責任あるAI原則の目的は、これらを補完することです。AIは、かつてないスピードと規模で絶え間なく進化しています。この原則は、同僚や顧客からのフィードバック、業界や法規制の動向に基づき進化していきます。これにより、価値観に沿ったソリューションを開発し、市場におけるオピニオンリーダーとしての姿勢を維持するために積極的に対応ことができます。

1. We consider the real-world impact of our solutions on people

企業価値に沿った信頼できるソリューションの創造を可能に

当社のソリューションがお客様の意思決定を支援することを認識し人々に与える潜在的な影響を常に意識しています。AI は、顧客および自社のビジネス課題を解決するための手段であり、一連の仮定と特定の実世界の文脈を含んでいます。その文脈をよりよく理解し、仮定をより明確に認識することで、より優れたソリューションを創り出し、顧客に対する付加価値を高めることができます。

私たちは、「何を作るのか、顧客は誰なのか 」という問いを超えて考えます。我々のソリューションから恩恵を受ける人々の範囲とその方法、そして影響を受ける可能性のある人々とその理由の特定を追及していきます。そのために、私たちはソリューションの影響範囲を定義します。私たちは直接の顧客以外のステークホルダーをマッピングし、ソリューションが適用される領域について考えます。これらのインサイトにより、特定のソリューションの影響を検討することができます。

2. We take action to prevent the creation or reinforcement of unfair bias

質の高い結果をもたらし差別を回避

国連グローバル・コンパクトのサポーターとして、公正と無差別の推進は私たちのビジネス哲学と価値観の中核をなすものです。私たちは、数学的な正確さがバイアスのない状態を保証するものではないことを理解しており、不公平なバイアスの発生や強化を防ぐために行動しています。このような措置が取られない場合、データ入力や機械処理、アルゴリズムを通じて意図せずバイアスが導入される可能性があります。一旦導入されると、データサイエンス、製品管理、テクノロジー全体にわたり、人間の意思決定によって再現される可能性があります。 その結果、偏りが生じ、価値の低いアウトプットにつながる可能性があります。また、性別、民族性、社会経済的地位、その他の個人的属性に基づく個人やグループにとって、より不利な結果をもたらす可能性もあります。不公平なバイアスの生成や強化を防ぐための私たちの行動には、手続きの実施、広範なレビューと文書化プロセス、利用可能な自動バイアス検出ツールの使用などが含まれます。

3. We can explain how our solutions work

適切な透明性により利用者と規制機関に対する信頼性を向上

この原則は、どのようなモデルを構築し使用するかを規定するものではなく、「クローズドボックス」モデルの使用を禁止するものでもありません。目的は、異なるユーザーがアウトプットを理解し信頼できるように、各アプリケーションやユースケースに対して適切なレベルの透明性を持たせることでアウトプットを理解し信頼できるようにすることです。

文脈や対象者によって、必要な説明は異なります。設計プロセスの一環として、私たちはソリューションのどの要素に、誰に、どのように説明するかを考慮します。また、ソリューションの信頼性を評価し、その使用目的を明確にします。

4. We create accountability through human oversight

機械出力の継続的で強固な品質保証が可能になり、意図しない使用を未然に防止

私たちのテクノロジーは、お客様の意思決定プロセスを支援します。AIシステムの開発、使用、結果に対して人間がオーナーシップと責任を持つことが重要です。私たちは、ソリューションのライフサイクル全体を通して、人間による監視を適用しています。これは、当社のソリューションの品質と適切なパフォーマンスを確保するための中核となっています。

ソリューションの提供後は、お客様が最終的な意思決定者の役割を担うことを意味します。ソリューションの使用は、適用される法律と同様に、合意された一連の条件によって管理されます。また、これらの要件に対して顧客に責任が生じます。カスタマー・サポート担当者は、使用目的が顧客に理解され、品質問題が社内チームによって適切に対処されるようにする上で重要な役割を果たします。

5. We respect privacy and champion robust data governance

信頼される情報ソリューションプロバイダーとして認知を継続

適切なデータの収集、再現性、利用、保護は、情報および分析ビジネスとしての長期的成功に不可欠です。データ資産を維持・拡大し、インサイトを生み出す新たな方法を発見するためには、強力なデータガバナンスが不可欠であると認識しています。AIシステムは、大量の高品質データが供給されることで、より正確に機能し、いくつかのデータセットは複数のソリューションや目的で利用されます。そのため、強固なデータ管理とセキュリティのポリシーおよび手順続きを確立する必要があります。

一部のデータセットには個人情報が含まれております。当社は、適用されるすべての個人情報保護法および規制に従い、当社のプライバシー原則に従って個人情報の責任ある管理者として個人情報を取り扱います。