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[BOOKデータベースより]
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。
第1章 社会の新しいリスク(AIの光と陰;リスクとトラスト)
[日販商品データベースより]第2章 ITリスクとソフトウェア品質(ITリスク;プライバシーリスク ほか)
第3章 機械学習ソフトウェアの特徴(機械学習の基本;品質の考え方 ほか)
第4章 倫理的なAI(高位ポリシーとしての倫理;信頼されるAI ほか)
第5章 AIエコシステム(技術コミュニティ;AIイノベーションへのリスク)
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.