2023年11月のホワイトハウス大統領令では、デュアルユース基盤モデルを開発する企業に対し、現在実施中のトレーニングまたは開発活動、レッドチームテストの結果、そして物理的およびサイバーセキュリティ保護対策について報告することが義務付けられています。しかしながら、デュアルユース基盤モデルごとの環境影響調査の報告は義務付けられていません。環境への配慮は重要ですが、この大統領令では報告義務として明記されていません。
参考資料: AIGP BODY OF KNOWLEDGE、コンプライアンスおよび報告要件に関するセクション、および 2023 年 11 月のホワイトハウス大統領令。

透明性は推奨されていますが、二次被害の予測を公表することは、社内業績評価において必須または標準的な慣行ではありません。リスク評価と報告は通常、社内で行われるか、規制当局と共有されます。
AIガバナンス実践レポート2025より:
「組織は二次リスクを評価する必要があるが、開示は状況、規制要件、およびリスク管理の裁量に左右される。」（30ページ）

バイアスは、プロプライエタリモデルとオープンソースモデルの両方に共通するリスクであり、プロプライエタリモデルに特有のものではありません。起源を問わず、すべてのAIシステムは公平性、正確性、代表性について評価を受ける必要があります。
AIガバナンス実践レポート2024より:
「モデルの出典に関わらず、オープンモデルとクローズドモデルの両方に、偏見、差別、公平性の課題が存在します。」（41ページ）

GDPRの透明性原則では、プロファイリングを含む自動化された意思決定のために個人データが処理される場合、データ主体に対し、そのような自動化された意思決定の存在について通知することが義務付けられています。さらに、データ主体には、関連するロジック、ならびにそのような処理がデータ主体にとってどのような意義とどのような結果をもたらすかに関する有益な情報が提供されなければなりません。この要件により、データ主体は自身の個人データがどのように利用されているか、そしてその潜在的な影響について十分に認識することができ、処理活動における透明性と信頼性が向上します。

正解は「部門横断的なチームの関与」です。効果的なAIガバナンスには、法務、コンプライアンス、IT、倫理、データサイエンスなど、組織内の様々な機能間の連携が不可欠です。
AIGP 知識体系より:
「AIガバナンスはサイロ化されておらず、部門横断的な意見や監督が必要です。部門横断的なチームは、倫理的、技術的、法的、運用上のリスクがすべて適切に管理されることを保証します。」ILT参加者ガイドでも確認されています。
「部門横断的なチームにより、組織はさまざまな視点を取り入れることができます。責任ある AI 成果を確保するには、法務、コンプライアンス、技術の専門家が協力する必要があります。」