2026年の基礎モデル影響に関する透明性レポート

Partnership on AIは、基礎モデルの影響に関する公開文書について13の組織を評価し、150以上の論文、記事、およびレポートを審査しました。この評価は、デプロイ前の開示、デプロイ後の監視、影響評価、およびステークホルダーの関与という4つのコアプラクティスにわたる進捗を測定しています。本レポートは、PAIの2023年の安全な基礎モデルデプロイメントのためのガイダンスと2025年の進捗追跡方法論に基づいています。調査結果から、基礎モデルプロバイダーがますます非公開で情報を共有するようになる中、影響に関する公開透明性は低下しており、モデルが重要な社会システムを形作っているにもかかわらず、組織が開放的な開示に関する以前のコミットメントから後退していることが明らかになっています。

本レポートは、モデルプロバイダーがヘルスケア、金融、教育、および政府業務にシステムが統合されているまさにその瞬間に、公開で情報を共有する量を減らしているという憂慮すべき傾向を定量化しています。ボード層およびCISOにとって、この透明性のギャップは、AIシステムをデプロイする際のリスク評価、ベンダー評価、およびコンプライアンス計画を複雑にしています。

ベンダーのAI開示要件をPAIの透明性フレームワークと照合してください。現在のAIベンダーが公開影響文書に関して低いスコアである場合は、調達およびリスク委員会にエスカレートしてください。AI調達契約の条件として、第三者の透明性評価を要求することを検討してください。