公共機関における生成AI利用の意義と課題
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 公共機関はAI（人工知能）技術への理解を徐々に深めており、市民サービスの向上、自動化と効率化の推進、サービス体制の改善に向けて投資を増やしている。だが、「ChatGPT」のようなモデルによる生成AIの台頭に伴う新たな課題が生じており、新しいマインドセットが必要となっている。 民間企業では、生成AIの利用は、リスクの高いイノベーションから得られる利益が潜在的な問題を上回り、拡大し始めている。だが公共機関に対しては、倫理的で公平な行動や説明責任、透明性、プライバシーなどに関して市民の寄せる期待が、企業に寄せる期待よりもはるかに大きい。公共機
「サイバー攻撃でいくら損する？」を試算できる待望のフレームワークが誕生
「サイバー攻撃でいくら損する？」を試算できる待望のフレームワークが誕生：Cybersecurity Dive The FAIR Instituteはランサムウェアをはじめとした重大なサイバー攻撃に関連するコストを試算し、関係者がより適切にリスクを算定するための基準を作ろうとしている。 米国証券取引委員会（以下、SEC）が定めた義務化によって、提出書類の中でサイバーセキュリティインシデントの開示が頻繁に実施されるようになった（注1）。しかし、これらのインシデントの重大性に関連して、上場企業が被る財産的な損失についてはいまだ疑問が残る。 リスク管理団体であるThe FAIR Instituteが2023年10月20日（現地時間、以下同）に発表した「重大性評価モデル」は、オープンソースのフレームワークである「FAIR Materiality Assessment Model」を活用して、これらの
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