目次
AIの倫理リスクをどうとらえるか
- リード・ブラックマン／ 小林啓倫
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イントロダクション 悪いことをしないAI
なぜAI倫理なのか
行動規範や規制はないのか
AIの特訓コース
3つの主要課題
包括性と、「ストラクチャー」「コンテンツ」の区別
これから何が起きるのか
まとめ
第1章 倫理をどう考えるか
疑問
混乱
全く間違っている理由の何が間違っているのか
なぜこれが問題なのか
おいおい、倫理が客観的だって？
倫理ではなく、単に消費者の認識について議論すればいいのではないか？
次はどうするか
まとめ
第2章 バイアス 公平なAIを求めて
最先端5つの課題
差別が生じる可能性はどこから生じるのか？
カテゴリー1 学習データに関する問題
カテゴリー2 テストに関する問題とユースケースの捉え方
緩和戦略
2つの重大な欠落
箱の中身は？
まとめ
第3章 説明可能性 インプットとアウトプットの間にある領域
説明を分解する
説明の重要性
マシンの説明可能性が問題にならない場合
マシンの説明可能性が重要になる場合
良い説明の条件
では、インプットはどこから来たのか？
まとめ
第4章 プライバシー 5つの倫理的レベル
「プライバシー」とは何なのか
プライバシーとは匿名性のことだけではない
プライバシーとは能力である
プライバシーに関する5つの倫理的レベル
「気味が悪い」という感情への配慮
さいごに プライバシーについて語ることの奇妙さ
正しく理解する、きちんと決着をつける
まとめ
第5章 実際に役立つAI倫理声明
標準的なAI倫理声明が抱える四つの問題点
優れたコンテンツが取るべき行動を示す
この方法で倫理的な目標を作成する利点
まとめ
第6章 経営陣が到達すべき結論
AI倫理基準
組織の認識
チーム、ツール、プロセス
専門家による監視
責任
KPIを伴うAI倫理リスクプログラム
経営陣のオーナーシップ
まとめ
第7章 開発者向けのAI倫理
まずは、製品チームの目線を変える三つの方法について
そろそろツールの話をしないか？
プロセスとツール いつ、どうやって
まとめ
結論 二つの秘密
謝辞
訳者あとがき
索引
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