ニュースの要約
- LF Research & SPDXが「SPDX 3.0を用いたAI部品表 (AI BOM) の実装」レポートを公開
- AI プロジェクトの部品表には、アルゴリズム、データ収集方法、フレームワーク・ライブラリ、ライセンス情報などを含む必要があるとの提案
- 日本語版と英語版のレポートが公開されている
概要
LF Research とSPDXにより作成されたレポート「Implementing AI Bill of Materials (AI BOM) with SPDX 3.0」の日本語版「SPDX 3.0を用いたAI部品表 (AI BOM) の実装」が公開されました。
ソフトウェア部品表(SBOM)は、プロジェクトのソフトウェアサプライチェーンにさらなる透明性とセキュリティを導入するために、規制分野や技術分野でますます重要なツールになりつつあります。
一方、人工知能(AI)プロジェクトは、ソフトウェアのセキュリティ以外にも特有の課題に直面しているため、部品表に対してより広範なアプローチが必要です。このレポートでは、SBOMを拡張したAI-BOMの概念(アルゴリズム、データ収集方法、フレームワークとライブラリ、ライセンス情報、標準コンプライアンスなど)を紹介しています。
編集部の感想
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AIの開発プロセスの可視化に向けて、部品表の概念を拡張するこの取り組みは非常に興味深い
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AI部品表(AI BOM)によって、AIシステムの信頼性や責任性を高めるための取り組みができそう
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日本語版の公開も嬉しい。国内のAI開発者にも役立つ情報となりそう
編集部のまとめ
LF Research & SPDX：SPDX 3.0を用いたAI部品表 (AI BOM) の実装についてまとめました
この度、LF Research とSPDXが共同で作成した「Implementing AI Bill of Materials (AI BOM) with SPDX 3.0」レポートの日本語版が公開されました。
ソフトウェア部品表(SBOM)は、ソフトウェアサプライチェーンの可視化に役立つツールとして注目を集めていますが、AI プロジェクトには特有の課題があるため、より広範な情報を含む「AI部品表(AI BOM)」の概念を提案しています。
具体的には、アルゴリズム、データ収集方法、フレームワークやライブラリ、ライセンス情報などを含むAI BOMの定義が示されており、AIシステムの信頼性と責任性を高めるための取り組みだと評価できます。
日本語版の公開により、国内のAI開発者にも有用な情報提供となりそうです。今後のAI開発プロセスの標準化や品質向上に向けて、このレポートは大きな影響を与えるだろうと期待されます。
参照元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000343.000042042.html
