次のすべては、グローバル AI ガバナンス インフラストラクチャを確立するための要素ですが、次のものを除きます。

ケーススタディ
世界的なマーケティング代理店は、大規模言語モデル (LLM) を採用して、クライアントの新製品である、あらゆる性別の建設作業員を頭部の怪我からよりよく保護するために設計されたヘルメットの今後のマーケティング キャンペーンのコンテンツを生成しています。
マーケティング代理店は、サードパーティのテクノロジー企業が開発したアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を介してLLMにアクセスしています。彼らは、ヘルメットのメリットを潜在顧客にアピールするターゲット広告コミュニケーションに使用するテキストを生成したいと考えています。マーケティング代理店とテクノロジー企業は共に、AIガバナンスに対処するための合理的な措置を講じています。
マーケティング会社には次のものがあります:
* 適切な表明および保証を伴う契約をテクノロジー企業と締結しました。
* この使用目的に対する LLM の影響評価を完了しました。
* LLM におけるバイアスを測定し、軽減する方法に関する技術ガイダンスを構築しました。
* 透明性、説明可能性、堅牢性、プライバシーの技術的側面を実現しました。
* 適用される規制要件に従いました。
* クライアントの広告における AI の使用に関する具体的な法的声明と開示を作成しました。
このテクノロジー企業には以下があります。
* 環境問題に対処するために開発者にガイダンスとリソースを提供しました。
* LLM におけるバイアスを測定し、軽減する方法に関する技術ガイダンスを構築します。
* LLM 特有のバイアスを測定するためのツールとリソースを提供しました。
* 透明性、説明可能性、堅牢性、プライバシーの技術的側面を実現しました。
* 潜在的な社会的損害と大規模な影響をマッピングし、軽減しました。
* 適用される規制要件および業界標準に従いました。
* LLM に関する特定の法的声明および開示を作成しました。これには IP およびデータに対する権利に関するものも含まれます。
基礎 AI モデルのトレーニングに使用されるデータの合法的な収集の責任を負う利害関係者は誰ですか?

EU AI 法に基づく高リスクアプリケーションの例は次のどれですか?

AI システムに関連するサードパーティのリスクを管理するためのベストプラクティスは、次のようなポリシーを作成して実装することです。

EU が製造物責任指令の改訂を検討している主な理由は何ですか?