# 250 名を超える AI 専門家がシンガポールに集まり、グローバルテスト標準について協議

- 日付: 2026-04-20
- 関係者: CNA (アジアニュース放送による報道) · CNA
- 出典: https://www.youtube.com/watch?v=4u0eyvFHSuI
- sgai: https://sgai.md/ja/videos/v053/
- ライセンス：sgai が作成した内容（要約・翻訳・分析）は CC BY 4.0（出典明記と sgai.md へのリンクが条件）。逐語的な原文（議会記録・演説・字幕・政策原文）は原権利者に帰属し、参照目的でのみ掲載。条項：https://github.com/meltflake/sgai/blob/main/DATA-LICENSE.md

## なぜ重要か

ISO AIの標準作業グループが初めて東南アジア諸国連合に着地し、シンガポールが2つの標準を主導して明年導入され、ルール受容者からグローバルAIガバナンスルール制定者への転換を示しています。

## 要約

シンガポールが提唱した AI セーフティテスト標準は ISO 国際会議の焦点となり、米国、中国、日本、韓国など各国から 250 名を超える専門家が参加した。これは同標準ワーキンググループが東南アジアで初めて開催された。現在発表されているか開発中の AI 標準はほぼ 100 項目であり、1 年前の 3 倍である。

## 要点

- 250名を超える米国、中国、日本、韓国などからの専門家がシンガポールに集結し、ISO人工知能標準作業部会がASEANで初めて開催した会議に参加しました。
- 公開済みおよび開発中のAI標準はおよそ100項目で、これは18ヶ月前の3倍であり、生成型AIからエージェント型AIへの急速な進化をカバーしています。
- シンガポールが主導する2つの標準は、AI赤チーム（レッドチーム）テスト規範およびテキスト生成型AI応用のテスト方法であり、後者は来年完成予定です。
- シンガポールは同時にオープンソースツール「Project Moonshot」をリリースし、AIモデルの偏見、プライバシー、および誤情報リスクのテストを支援しています。

## 全文

© CNA — 参照目的でのみ掲載。

おかえりなさい。シンガポールが提案した人工知能の安全テスト標準は、世界中から250人以上の専門家によって議論されています。これはISO（国際標準化機構）の会議の一部であり、参加者にはアメリカ、中国、韓国、日本からの代表が含まれます。これはこの機関がASEAN地域で開催する初めての会議です。約100の人工知能標準がすでに公開されているか、策定中であり、1年半前の3倍です。人工知能の開発と応用の急速な進展を考えると、これらの標準は必要です。わずか3年余りの間に、私たちは人工知能が生成型AIから多モーダルAIへ、そしてエージェント機能を備えたAIへと発展するのを目撃しました。したがって、標準化作業は歩調を合わせなければなりません。早期に標準を組み込むことは、新しい滑走路を建設することのようなものです。人工知能のイノベーションは高性能航空機のようなものであり、安全で適切に建設された滑走路がなければ、その可能性を発揮することはできません。

初期の基準は、スタートアップと大規模企業にガードレールを提供し、自信を持ってイノベーションを進めることを可能にしました。Nicholas Ng は、提案された基準がいかに人工知能システムをより信頼性の高いものにするか、またシンガポールがどのようにこれから利益を得るかを説明しています。では、ChatGPT があなたに誤った情報を提供しないことをどのように確認するのでしょうか。これはまさに生成型人工知能システムの使用がもたらす可能性のあるリスクの1つであり、また特定の社会グループに対する偏った回答や個人のプライバシー侵害などの問題も含まれています。これらの問題の解決にはテストが必要であり、どのようにテストを実施するかは、各国と企業が継続して答えようと努力している問題です。特に人工知能モデルは他のタイプのソフトウェアとは異なるため、人工知能モデルは数百万から数十億のパラメータを有し、その動作の創発性はより複雑系理論を用いて理解することが適切です。

砂漠を想像してください。1粒の砂をただ見ているだけでは、砂丘の位置やその移動方法などを推察するのは難しいです。これは、より小さな構成要素から創発する振る舞いです。シンガポールはこの問題の解決を試みて、「Project Moonshot」という名前のオープンソースツールを公開し、テストプロセスを支援しました。さらに、具体的で明確かつ効果的な人工知能モデルのテスト方法を見つけるために、他の方法も採用しています。ISO配下の人工知能分科委員会も関連基準を策定しており、すでにいくつかの基準を発表しています。例えば、このようなシステムを評価するための一般的な方法、およびソフトウェアテスト実践を人工知能環境に適用することなどです。シンガポールでは、彼らは2つの主要な作業に焦点を当てます。最初のものは、人工知能レッドチームテスト（つまり、人員が製品を破壊しようとすることでセキュリティをテストする）を規範化することを目的としています。

例えば、モデルを誘導して不適切なコンテンツを生成させたり、情報を漏えいさせたりすることなどです。もう1つはシンガポールが昨年提案したもので、テキスト生成型人工知能アプリケーションのテスト方法を標準化することを目的としています。例えば、ChatGPT や DeepSeek を使用するチャットボットなどです。これらの基準を定義することで、人工知能開発者の参入を阻む問題が解決されるだけでなく、さらに広範な利益ももたらされます。これは困難な旅であり、大量の作業を完了する必要がありますが、絶対に価値があります。なぜなら、私たちは国際社会に貢献することができることを認識しているからです。もちろん、企業および商業機関もシンガポールのこの分野での位置付けを理解するようになり、これは信頼度をさらに高めるだけです。

この基準には、生成型人工知能アプリケーションの品質を評価するためのベンチマークテストを確立することに関する指針が含まれており、来年の完成が予想されています。