ＡＩの倫理リスクをどうとらえるか　実装のための考え方

ＡＩ倫理の導入をめざす多くの企業が直面する問題へのアプローチ方法を、フォーチュン５００企業から非営利団体、スタートアップ企業に至るまで、組織における倫理リスク軽減を支援してきた現場経験をもとに解説する。ビジネスＡＩ倫理の決定版。

実務者必携のAI倫理入門書

倫理をどう説明すればいいのか？
「AI倫理声明」に何を盛り込むべきか？
「AI倫理委員会」をどう組織・運営するか？
経営幹部の適切な関与とは？

さまざまなビジネスに応用できる考え方を、アーンスト・アンド・ヤング社やIEEEをはじめとする企業・組織でAI倫理の導入に携わってきた経験を基に解説する。


:::::::本書への賛辞:::::::
複雑なテーマを実行可能な要素にまで分解していく手腕に脱帽。……AI倫理に対する考え方と、踏み出すべき具体的なステップがわかる。
――ジョエル・シャピロ（ノースウェスタン大学ケロッグ経営大学院教授）

実行に移せるAI倫理のフレームワークをわかりやすい例とストーリーで解説した。それによって、AIを製品やプロセスに導入する際の重大な落とし穴を回避できるだろう。
――カーラ・ラポワント（ジョンズ・ホプキンス大学Institute for Assured Autonomy副所長）

AIを倫理的かつ責任を持って構築するための実践的なガイドを提供するすばらしい本。
――デイビッド・ダンクス（カリフォルニア大学データサイエンス・哲学科教授）

目次

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、　ほか

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