ソブリンAI

ソブリンAIとは

AIが経済競争力、公共サービス、国家安全保障、デジタルインフラストラクチャでより中心的な役割を果たすようになる中、ソブリンAIに対する関心が高まっています。多くの国や企業が、特に機密データ、外国の管轄区域、戦略的なテクノロジーに関して、外部のAIエコシステムにどれだけ依存するのかを考え直しています。

また組織は、AIが単なるソフトウェアの問題ではないということも認識しています。それは、インフラストラクチャ、運用、ガバナンス、アクセス制御、ポリシーの適用状況によって異なり、ソブリンAIは、そうした懸念により直接的に対処できるようにするものとして現れました。

ソブリンAIとデータ主権は関連していますが、同じではありません。

データ主権では、データの保存場所とデータに適用される法律に重点が置かれます。

ソブリンAIはより幅広く、データ主権を含むだけでなく、AIシステムを取り巻くインフラストラクチャ、モデルのライフサイクル、運用、アクセス制御、ガバナンス、ポリシーの枠組みもカバーします。

つまり、組織はソブリンAIを完全に達成せずにデータ主権を確保している可能性があります。ソブリンAIは、データレイヤーを超えてAI環境全体にまで制御の理念を広げます。

ソブリンAIは通常、組織が信頼、制御、コンプライアンスを維持するのに役立つ、相互に関連する複数の要素に依存します。

データ制御

機密データは、保管場所、アクセス、移動、使用に関する明確なルールが定められた承認済みの環境で維持する必要があります。

インフラストラクチャ制御

組織には、AIワークロードの実行場所、システムの構成、そしてモデルのトレーニング、推論、ガバナンスをサポートする環境に対する可視性と制御が必要です。

アクセスおよび運用制御

チームには、AIライフサイクル全体にわたる、ユーザー、権限、ポリシー、運用の監視を管理する能力が必要です。

ガバナンスとコンプライアンス

ソブリンAIには、モデルの動作、データリネージ、監査可能性、規制との整合、ポリシーの適用に対する明確なガバナンスが必要です。

セキュリティとレジリエンス

信頼できるAI環境には、特に規制の厳しいユースケースやミッションクリティカルなユースケースにおける、インフラストラクチャ、システム、ワークロード、機密データに対する強力な保護が必要です。

ソブリンAIの構築は通常、特定のユースケースに必要な制御、コンプライアンス、独立性のレベルを定義することから始まります。組織や政府機関は、そこからAI運用をそれらの要件に整合させる環境を設計できます。

多くの場合、これには以下が含まれます。

• 明確なガバナンスおよびポリシー要件の確立。
• データとモデルを保存できる場所の定義。
• AIワークロード向けの信頼できるインフラストラクチャの構築または使用。
• 運用アクセスと管理のセキュリティの確保。
• コンプライアンス、リスク、モデル監視のためのガードレールの作成。
• 長期的な拡張性、パフォーマンス、ライフサイクル管理のサポート。

ソブリンAIは、1つの製品や1つの制御ではなく、アーキテクチャーと運用のアプローチです。

ソブリンAIは強力な制御とガバナンスのメリットをもたらす可能性がありますが、同時に課題も伴います。

一般的な課題は次のとおりです。

• 適切なインフラストラクチャの構築またはセキュリティの確保。
• コスト、複雑性、拡張性の管理。
• 明確なガバナンスとポリシーの枠組みの定義。
• 人材と運用に関する専門知識の確保。
• 制御とスピード、柔軟性のバランスの確保。
• 法務、技術、組織関係者間の調整。

そのため、多くのソブリンAIの取り組みでは、テクノロジーだけでなく、運用、ガバナンス、長期戦略にも重点が置かれています。

HPEは、組織のパイロットから本番環境への移行を支援し、機密データとAI運用に対するセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス、制御を強化するよう設計されたインフラストラクチャとソリューションでソブリンAIをサポートします。

HPE AI Factoryソブリンは、管轄の制御、オンプレミスとエアギャップ展開のオプション、一元的な可視化、主権要件をサポートするように構築されたアーキテクチャーが必要な環境向けに設計されています。