ＡＩリスク・マネジメント　信頼できる機械学習ソフトウェアへの工学的方法論

画像認識、自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で、ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や、分布外データへの考慮といった問題には、どのように対処したらよいのでしょうか。本書では、ＡＩ、特に機械学習のリスクマネジメントについて、ソフトウェアやＡＩ倫理との関係を含めて解説しています。ＡＩがもたらす新しいリスク、ＩＴリスクへの取組み、ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴、リスク低減の考え方を解説し、技術的な方法、適切な規制、ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて、ＡＩが抱える問題の解決にアプローチします。

画像認識，自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で，ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や，分布外データへの考慮といった問題に，どのように対処したらよいのでしょうか．
本書では，AI，特に機械学習のリスクマネジメントについて，ソフトウェアやAI倫理との関係を含めて解説しています．
AIがもたらす新しいリスク，ITリスクへの取組み，ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴，リスク低減の考え方を解説し，技術的な方法，適切な規制，ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて，AIが抱える問題の解決にアプローチします．

目次

第1 章　社会の新しいリスク
　1.1 AI の光と陰
　1.2 リスクとトラスト
第2 章　IT リスクとソフトウェア品質
　2.1 IT リスク
　2.2 プライバシーリスク
　2.3 ソフトウェア品質モデル
第3 章　機械学習ソフトウェアの特徴
　3.1 機械学習の基本
　3.2 品質の考え方
　3.3 成果物の利用
　3.4 機械学習ソフトウェアとSQuaRE
第4 章　倫理的なAI
　4.1 高位ポリシーとしての倫理
　4.2 信頼されるAI
　4.3 データ主体の保護
第5 章　AI エコシステム
　5.1 技術コミュニティ
　5.2 AI イノベーションへのリスク

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