BPR Hubは、コンプライアンス管理に特化したAI駆動プラットフォームです。最近、AccelとKae Capitalが共同リードした260万ドルのシード資金調達ラウンドを成功裏に完了しました。この資金は、効率的なコンプライアンスソリューションへの需要の高まりに対応するため、同社のグローバル展開、チーム構築、新機能開発に充当されます。2024年に設立されたBPR Hubの創業チームには、CEOのTeja Edara氏とCOOのMila氏が含まれます。

AI分野におけるテックジャイアント間の競争が激化する中、最近明らかになった情報が、業界の暗闘を改めて注目させる事態となった。TechCrunchが入手した内部連絡によると、GoogleのAIモデルGeminiの改良を担当する外部委託業者が、Geminiの回答をAnthropicの競合モデルClaudeの出力と比較していたという。この行為は、GoogleがAnthropicからClaudeのテスト利用の承認を得ているかどうかのコンプライアンスに関する疑問を提起している。テクノロジー企業の競争…

TechCrunchが入手した内部連絡によると、グーグルは請負業者にGemini AIとAnthropicのClaudeを比較評価させており、これによりコンプライアンス上の問題が提起されている。文書によると、Geminiの改良を担当する請負業者は、真実性や詳細さなどの複数の基準に基づいて、30分以内にGeminiとClaudeの回答の質を比較評価する必要がある。請負業者は最近、グーグルの内部評価プラットフォームでClaudeに明示的に言及した内容を発見し、その中には「私はClaude…」といった記述が含まれていた。

OpenAIは、元Uberの最高倫理・コンプライアンス責任者Scott Schools氏を同社の最高コンプライアンス責任者に任命したと発表しました。Schools氏の加入により、OpenAIは新しいコンプライアンスの視点を得ることになります。彼は米国司法省で副検事長を務めた経験があり、コンプライアンスと倫理に関する深い理解を持っています。OpenAIの事業拡大に伴い、規制当局の審査も増加しているため、同社はSchools氏の専門知識を活用し、AIガバナンスの強化を目指しています。

ウィーンに拠点を置くAIガバナンスおよびコンプライアンスソリューションプロバイダーであるDaiki GmbHは本日、150万ユーロのシードラウンド資金調達を発表しました。この資金は、同社の欧州市場における展開と製品開発に充当され、欧州企業によるAIの責任ある導入を推進する上でDaikiにとって重要な一歩となります。Daikiは、EU AI法およびISO規格（医療機器メーカーのISO13485認証を含む）に準拠したSaaSコンプライアンスソリューションを提供しています。多様な分野の専門家チームによって開発された製品には、統合ドキュメントおよび品質管理が含まれています。

スイスのスタートアップ企業LatticeFlowが開発したAIモデルコンプライアンスチェックツールが、最近注目を集めています。このツールは、MetaやOpenAIなど、大手テクノロジー企業が開発した生成AIモデルをテストし、サイバーセキュリティや差別的な出力など、重要な分野で明らかな欠陥があることを明らかにしました。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンスサービスプロバイダーMidjourneyから提供されています。2022年末のOpenAIによるChatGPTのリリース以来…

先日、米国連邦取引委員会（FTC）は「AIコンプライアンスアクション」と題する執行行動を開始し、虚偽広告と詐欺行為に関与した疑いのあるAI企業5社を提訴しました。FTCによると、これらの企業は、自社ソフトウェアの能力について虚偽の記述を行ったり、AI技術を利用して違法行為を行ったりしたとされています。画像出典：AI生成画像、画像ライセンスプロバイダーMidjourney。提訴された5社のうち、2社は既にFTCと和解済みですが、残る3社は法廷での争いを選択しています。

最近、「ロボット弁護士」企業DoNotPayが、連邦取引委員会（FTC）と合意し、19万3000ドルの罰金を支払うことに合意しました。この行動は、FTCが人工知能サービスを使って消費者を欺いている企業に対する「AIコンプライアンス行動」の一環です。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンスサービスプロバイダーMidjourneyから提供されています。FTCの声明によると、DoNotPayは、人工知能を使って2000億ドル規模の法律業界を代替すると主張していました。

最近、アメリカ司法省（DoJ）は企業コンプライアンスの分野で新たな要件を導入しました。特に、人工知能（AI）の使用に関するものです。ますます多くの企業がAI技術を活用するようになっている中、この新ルールはコンプライアンス担当者にさらなる負担をかけることになります。企業は、AIがもたらす可能性のある法的リスクを真剣に検討する必要があります。そうしないと、高額な罰金が科せられる可能性があります。画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney　司法省刑事部首席副次長補Nicole Argenti

先日、Meta社の広報担当者は、MetaがEUの人工知能協定にすぐに参加しないことを発表しました。この協定は、EUの人工知能法が全面的に発効するまでの暫定措置であり、企業が間近に迫る新しい規制に対応するのに役立つことを目的としています。特筆すべきは、この人工知能法が今年5月にEUの立法者によって承認されたことであり、人工知能の開発と展開に特化した世界初の規制です。この法案に基づき、企業はAIモデルのトレーニングに使用されたデータのサマリーを提供することが求められます。つまり、今後…

最近、米国商務省は、急速に発展するこの技術分野をより厳格に規制することを目的として、人工知能（AI）企業に詳細な報告書を提出することを求める提案を発表しました。9月9日に発表されたこの「提案規則」は、AI技術の安全性と信頼性を確保し、外国の敵対勢力や非国家行為者による潜在的な悪用を防ぐことを目的としています。画像引用元:画像はAIによって生成され、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyから提供されています。ジーナ・レモンド商務長官は記者会見で、AIの急速な発展について述べました。

EUの規制機関がGoogleのPaLM2言語モデルについて調査を開始すると発表しました。主な懸念事項は、データプライバシーのコンプライアンスです。アイルランドデータ保護委員会が正式に調査を開始し、このモデルが個人データを処理することがEU居住者にとって高いリスクをもたらすかどうかを注視しています。PaLM2は大規模言語モデルであり、Googleの生成AIサービスで広く使用されています。調査は、Googleがデータ処理行動が個人権と自由への影響を十分に評価しているかどうかを中心に進められます。この措置は、EUがAIシステムのプライバシー規制を重視していること、そして各国規制機関がAI技術の発展に注目していることを示しています。

『生成AI業界自律倡議』が、2024年中国インターネット文明大会（成都開催）において発表されました。これは、中国サイバー空間安全協会人工知能安全ガバナンス専門委員会が、業界、学術機関、研究機関と共に発起したものです。本倡議は、データとアルゴリズムモデルの安全とコンプライアンス（データの合法的な利用と安全性の確保）、コンテンツエコシステム構築（積極的なコンテンツの奨励と健全なインターネット環境の維持）、技術革新と品質向上（技術の進歩と品質評価の推進）、倫理基準（人権と社会価値観の尊重）、交流と協力（…）の5つの主要な内容に焦点を当てています。

百度スマートクラウドは、2024中国国際金融展で、金融機関の業務効率と収益向上を目指した金融インテリジェンスアプリケーション「智金」を発表しました。ウェルス・マネジメント、資産評価、コンプライアンス、店頭取引の4つのシナリオに対応し、ウェルス・アドバイザリー、資産評価、コンプライアンス判定、取引監視を提供し、インテリジェントで効率的な業務支援を実現します。これらのインテリジェントなアプリケーションは、大手銀行、保険会社、証券会社で導入され、金融サービスの質と効率の向上を加速させています。百度スマートクラウドは、エコシステム連携イノベーションモデルを通じて、業界パートナーと協力し、より多くのシナリオのインテリジェンスアプリケーションを開発していきます。

Metaは、EUにおける規制上の懸念から、まもなくリリースされるマルチモーダルAIモデル「Camel」の同地域でのリリースを一時停止しました。これにより、欧州企業は本モデルを使用することが制限され、データ保護とコンプライアンスに関する活発な議論を引き起こしています。新たなAI法案の技術適合期限（2026年8月）と、デジタル市場法案への潜在的な懸念から、MetaはEU圏内での本モデルのリリースを見送ると予想されます。Appleも同様の対応を取り、EUでのApple Intelligenceプラットフォームの実装を回避することを決定しています。Meta

中小企業におけるジェネレーティブAIアプリケーションのセキュリティ脆弱性、企業におけるジェネレーティブAIアプリケーションリスクの認識不足、ChatGPTによるジェネレーティブAI投資の急増、企業によるジェネレーティブAI技術発展への対応遅れ、ジェネレーティブAIアプリケーションセキュリティインシデントの頻発

インディアナ州パデュー大学の研究者らは、大規模言語モデルから有害なコンテンツを生成させる新たな手法を開発しました。彼らは、コンプライアンス回答の中に潜む潜在的な危険性を発見しました。確率データとソフトラベルを用いてモデルに有害なコンテンツの生成を誘導したところ、成功率は98％に達しました。研究者らは、AIコミュニティに対し、言語モデルのオープンソース化には慎重を期すべきであり、有害なコンテンツの排除がより良い解決策であると警告しています。

IBMは、企業と政府による生成AIへの信頼構築を支援するツールキット、Watsonx.Governanceを発表します。Watsonxは、リスク管理、透明性の向上、将来の人工知能規制コンプライアンスの予測のためのツールキットを提供します。企業はWatsonxを使用することで、AIガバナンスプロセスを自動化し、モデルを監視および管理できます。

スタートアップ企業Craniumは、Telstra Venturesがリードインベスターを務める2500万ドルの資金調達を発表しました。これにより、総調達額は3200万ドルに達します。Craniumは、企業がAIセキュリティリスクとコンプライアンスを評価するカスタムソフトウェアソリューションを提供しており、ワークフローを中断することなく実現します。同社のソリューションには、プライベートAIダッシュボード、AIコネクター、AI成熟度スコアが含まれており、AIシステムの信頼性とコンプライアンスを確保することに重点を置いています。Craniumは、企業向けソフトウェアプラットフォームを強化し、より安全でコンプライアンスに準拠したソリューションを組織に提供する予定です。

金融業界における大規模モデルの関心はかつてないほど高まっており、銀行、保険会社、証券会社などがこぞって導入を進めています。しかし、技術の未成熟さ、コンプライアンス上の制約、シナリオの不足といった3つの大きな障壁が、その応用を妨げています。現状、金融分野における大規模モデルの応用は、スマートカスタマーサービスなどの表層的な領域に限られており、中核業務からは程遠い状況です。大規模モデル技術そのものには、精度や判断力といった欠陥があり、金融分野の100％の精度が求められる要件には適合しません。大規模モデルの学習と利用には、データセキュリティに関する規定を遵守する必要があり、コンプライアンス上の制約を受けています。大規模モデルの普及には、豊富なシナリオによるサポートが不可欠ですが、現在の金融シナリオは十分とは言えません。