スキル ai-ethics
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ai-ethics
v1.0.1 コンテンツリビジョン r1 安全 ⚙️ 外部コマンド
AI倫理リスクを評価
AIチームは、デプロイ前にバイアス、監督のギャップ、コンプライアンスリスクを特定する必要があります。このスキルは、公平性、透明性、プライバシー、ガバナンス、責任あるAIドキュメント作成に関する構造化レビューをガイドします。
対応: Claude Codex Code(CC)
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エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "ai-ethics" from https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/89jobrien-ai-ethics/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「ai-ethics」を使用しています。 採用スクリーニングモデルの倫理リスクをレビューしてください。
期待される結果:
- レビューでは、履歴バイアスと表現バイアスが主な懸念事項として示されています。
- 推奨されるチェックには、サブグループ別の選考率、偽陰性率、不服申し立ての結果が含まれます。
- 人間による監督には、不採用候補者のレビュー経路と監査ログを含めるべきです。
「ai-ethics」を使用しています。 医療トリアージアシスタント向けのモデルカードガイダンスを作成してください。
期待される結果:
- モデルカードでは、意図された臨床支援用途と禁止される自律的判断を定義する必要があります。
- サブグループごとの性能、データの由来、制限事項、エスカレーション要件を報告する必要があります。
- ドキュメントには、監視計画とインシデント対応の責任者を明記する必要があります。
「ai-ethics」を使用しています。 顧客信用モデルのガバナンス要件を評価してください。
期待される結果:
- 意思決定が金融アクセスに影響するため、このシステムは高インパクトとして扱う必要があります。
- ガバナンス証拠には、リスク承認、説明手順、監査証跡、苦情対応を含める必要があります。
- 定期的なバイアス監視では、保護対象グループと代理グループ全体で結果を比較する必要があります。
セキュリティ監査
安全v6 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
The two static findings are false positives caused by Markdown code-formatted reference file names, not shell execution. No prompt injection, data exfiltration intent, or executable behavior was found in SKILL.md.
1
スキャンされたファイル
209
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (2)
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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[](https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/89jobrien-ai-ethics/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/89jobrien-ai-ethics.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
Joseph OBrien. (2026). ai-ethics security audit report (audit version 6) [Author version 1.0.1]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6BibTeX形式の引用
@techreport{joseph-obrien-89jobrien-ai-ethics-2026,
author = {Joseph OBrien},
title = {ai-ethics security audit report (audit version 6)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {6},
url = {https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6},
note = {Author version 1.0.1}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ai-ethics security audit report (audit version 6)"
version: "1.0.1"
type: report
authors:
- name: "Joseph OBrien"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:89jobrien-ai-ethics:audit:6"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 55
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
91
仕様準拠
作成できるもの
倫理的な製品レビューを計画
ローンチ前に、ユーザーへの影響、透明性の必要性、監督ポイント、ドキュメントの不足を評価します。
公平性チェックを選択
モデルについて、バイアスの原因、サブグループ指標、緩和オプション、監視の必要性を比較します。
ガバナンス証拠を準備
レビューに向けて、リスク分類、モデルカード、監査証跡、人間による監督記録を整理します。
これらのプロンプトを試す
基本的なAI倫理リスクを確認
このAIシステムのコンセプトを、公平性、透明性、プライバシー、説明責任、安全性、人間の主体性の観点からレビューしてください。システム: [describe system].
バイアス評価計画を作成
このモデルのバイアス評価計画を作成してください。想定されるバイアスの原因、サブグループチェック、公平性指標、緩和オプションを含めてください。コンテキスト: [model and data].
モデルカードの内容を作成
このAIシステムのモデルカードセクションを作成してください。意図された用途、トレーニングデータの概要、サブグループごとの性能要件、制限事項、倫理的考慮事項を含めてください。システム: [details].
高リスクAI向けガバナンスを設計
この高インパクトシステム向けのAIガバナンスワークフローを設計してください。リスク分類、レビューゲート、人間による監督、監査証跡、インシデント対応、コンプライアンス証拠を含めてください。コンテキスト: [use case, users, region].
ベストプラクティス
- ユーザー、影響を受けるグループ、データソース、デプロイ状況について具体的な詳細を提供してください。
- 意思決定が人に影響する場合は、サブグループ指標と影響分析を求めてください。
- デプロイ前にこのスキルを使用し、監視で新たなリスクが明らかになった後にも再度使用してください。
回避
- AIシステムが公平であると主張するために、集計された精度だけを使用すること。
- モデルの説明を人間による監督の代替として扱うこと。
- 管轄区域、システムのリスクレベル、証拠を提供せずに法的結論を求めること。
よくある質問
このスキルは公平性テストを実行できますか？
いいえ。レビューの計画と解釈を支援しますが、テストを実行したりデータセットを検査したりすることはありません。
EU AI Actを対象としていますか？
はい。EU AI Actのリスクカテゴリとドキュメント要件を要約します。ただし、法的助言ではありません。
どのAIシステムが最も恩恵を受けますか？
アクセス、安全性、金融、雇用、医療、教育、公共サービスに影響するシステムが最も恩恵を受けます。
モデルカードの作成に役立ちますか？
はい。モデルカード向けに、モデルの目的、データ、サブグループ指標、制限事項、倫理的考慮事項を概説します。
倫理委員会の代わりになりますか？
いいえ。構造化された準備とレビューを支援しますが、人間によるガバナンスは引き続き必要です。
Claude、Codex、Claude Codeで使用できますか？
はい。このスキルはClaude、Codex、Claude Codeのサポートを明示しています。
開発者情報
作成者
Joseph OBrienライセンス
MIT
作者バージョン
v1.0.1
Skillstore リビジョン
r1
参照
c4037264bbd363c572662d6154a3ab28f5ca4f53
メンテナンスの新しさ
2026/7/23
利用状況
8 ダウンロード · 189 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md