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
著者名 | 中島 震 著 |
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発行元 | 丸善出版 |
発行年月日 | 2022年12月 |
判型 | A5 210×148 |
ページ数 | 160ページ |
ISBN | 978-4-621-30780-9 |
Cコード | 3055 |
NDCコード | 007 |
ジャンル | 電気・電子・情報工学 > 情報・コンピュータ > 機械学習・人工知能 社会科学 > 経営工学・リスクマネジメント |
内容紹介
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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