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AI・データ時代の倫理と責任(後編)~公平性・信頼性を確保するには?

  • 0h 46m (4sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 中級

こんな人におすすめ

・AI・データ時代の法的・倫理的課題について学びたい方
・自社のAI・データ活用について主体的な関与が求められるリーダーの方
・自社のAI・データ活用についてビジネス要件を企画する立場の方
・ビジネス部門を代表してデータサイエンティストや外部のAIコンサルと協働する立場の方

このコースについて

AIチャットボットの暴走、就職内定辞退者の予測など、AIにまつわる近年の事件はなぜ起こったのでしょうか。AIが社会に浸透し始めたことで、私たちの予期せぬところで他者の不利益や社会の軋轢を生む場面が増えています。こうした問題はAIの専門家だけで解決できるものではありません。では、私たちビジネスパーソンはいったい何を心得ておくとよいのでしょうか。

本コースでは、AIを利用するビジネスパーソンが、AIの現状とその課題を正しく理解し、課題解決に向けた取り組みを知ることを目指します。後編では、AIの公平性と信頼性、さらには国際社会や企業の取り組みを学びます。視聴後には、AI・データ時代の担い手としての自分に自信が持てるようになるでしょう。


監修:森谷 和弘
データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員
株式会社富士通金融システムズ(現 富士通株式会社)でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。

講師プロフィール

鈴木 健一 グロービス講師

東京大学大学院工学系研究科修了、米国シカゴ大学経営大学院修士課程修了。
野村総合研究所を経た後、A.T.カーニー社にてマネージャーとして経営コンサルティング業務に従事。メーカー、通信事業者の新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション戦略などの分野で幅広いコンサルティング経験を有する。グロービスでは2006年の大学院設置認可、さらに2008年の学校法人設立など、開学から2016年3月まで10年にわたり事務局長として大学院運営にたずさわってきた。現在は教員としてテクノベートシンキング、ビジネスアナリティクス、ビジネスデータサイエンスをはじめとする思考系、テクノベート系科目の科目開発、授業を担当するほか、グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)の所長としてAIを使った次世代の経営教育を創るべく研究開発に時間とエネルギーを使っている。

コース内容

  • AIデータ時代の倫理と責任(後編)~公平性・信頼性を確保するには?
  • 第3回 AIの公平性をいかに守るか?
  • 第4回 AIの信頼性を確保するためには?
  • 第5回 AI-Readyな社会を実現するための心得

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • sphsph

    メーカー技術・研究・開発

    母集団が難しい。納得です。
    そこがずれるともちろん答えもずれてくる。
    それが人の人生に影響してしまうといわれると結構恐ろしいです。すでに始まっているのでしょうが、中々許容しにくいですね。
    じゃあどうする?
    人間の叡智の見せ処ですね。

    2023-02-04
  • ozawa_h

    IT・WEB・エンジニア

    ビジネスを考える場合は技術的内容だけではなく、法的な課題を理解することの重要性を学びました。
    金額的要素だけではなく、社会を裕にするビジネスを行うことを考えます。

    2023-02-02
  • spohrj

    経営・経営企画

    学習バイアスがかからないように、十分な注意を」払って、学習データを集めたい。

    2023-02-28
  • takumi_1453

    経営・経営企画

    レスポンシブルAIの考え方は大切ですね。後半も大局的に状況整理頂きありがとうございました。

    2023-02-24
  • sakiyam2

    IT・WEB・エンジニア

    AIの負の側面については全く考えたことがなかったので、色々と興味深い内容だった。一方で、技術面での競争の時期が終わり、今後はAIの責任についても考慮して開発・運用していく必要が出てきたということで、どのように活用するかを考えるハードルが高くなったと感じた。

    2023-07-04
  • a_7636

    人事・労務・法務

    AIに対して漠然とした不安や恐怖感がある方へ、是非ともこのコースをおすすめしたいです。

    ・AIの公平性をいかに守るか?
    ・AIの信頼性を確保するためには?

    例えば従来型のシステムの仕組みとAIの仕組みの対比や、人間のバイアスがAIに与える影響、均質性⇔多様性がAIの予測に与える影響などが分かりやすく解説されています。

    この中で自分のAIに対する不安感の原因がこれかもしれないと思い、AIに対する向き合い方や自分自身でできる対策のヒントになりました。

    2023-02-12
  • sknesh

    金融・不動産 関連職

    AI READYの時代ではあるが、大事なことはヒトとしての倫理観、どう考えるかということを気づかせていただける動画。

    2023-02-18
  • 500nozomi

    その他

    学びが多かったので、よく整理して、一つ一つ活用したい。

    2023-02-22
  • yosuke-kim

    IT・WEB・エンジニア

    バイアスについては、人間でも気づきにくい部分なので、データを準備する人間が、意識してバイアスのないデータを収集することが重要だと思う。

    2023-03-01
  • yuji_345

    その他

    現在、自分達でAIを開発しようとは思わないが、業務に効果的なAIの導入と利用は進んでいくことだろう。当面はこのAIの効果的な使い方をマスターし、世の中に多く導入されているであろうAIに関してもその存在と使われ方を理解できるようになりたい。
    次のステップとして業務に役立つAIの開発をやってみなたい。その際、今回学んだAIの課題を十分留意し社会的責任を果たしていきたい。

    2024-02-20
  • shirojpn

    メーカー技術・研究・開発

    AIの公平性を担保するための、学習データの吟味や、信頼性を担保するための、法規制等の取り組みについてしっかりと理解して、活用するようにする。

    2024-02-28
  • abek0509

    メーカー技術・研究・開発

    今回学んできたレベルでのAI活用が自社に将来訪れるのかは別にしても、気構えだったり考え方について大変深い学びがありました。運用する事になった場合の注意点が腹落ちしました。

    2023-03-16
  • 512177

    資材・購買・物流

    AIの活用は今後のビジネスには重要なファクターとなる
    非人道的な活用にはセキュリティを最大化する必要がある

    2024-02-08
  • happoh

    メーカー技術・研究・開発

    AIに関する開発をすぐに行うわけではないが、AIの利用、開発がそれほど敷居の高いものでないことが分かった。但し、AIの利用やシステムの開発には考慮しなければならない、問題も沢山あり注意して開発する必要があることも分かった。

    2023-09-25
  • koalatori

    IT・WEB・エンジニア

    どんどんと発展していくAIに付随する問題とどのように向き合えばよいのか、非常に勉強になった。業務においてAIを活用するときは、自分自身の価値観に潜むバイアスに注意し、広く意見を聞くようにする。

    2024-04-22
  • taro286

    メーカー技術・研究・開発

    より快適な職場環境を準備するにあたり、AIを活用したエアコンや照明の制御を行う。AIは人の快適性を学習するが、学習に用いるデータは、性別・体格・年齢などに偏りがないものにする必要がある。また、AIを開発するチームメンバーも、性別・人種・出身地などの偏りがないことが重要になる。このAIの利用方法が、世の中のAIの規制にかかるものかどうかの判断を定期的に行い、AIが適切な状態で利用できていることを担保する必要がある。

    2023-11-15
  • hirai_k_san

    その他

    活用する際の心得として覚えておきたい。

    2023-08-26
  • mako_tsuchi

    メーカー技術・研究・開発

    単純な作業においては、AIは非常に有効である。
    例えば、製品の外観不良については、人がやるよりも精度高く早く判断ができる可能性が高い。
    一方で、人間の生命や安全にかかわるような判断というのは
    AIで行うのは非常にリスキーだと思うし、最後は人間の判断で決める方が良いと考える。
    例えば未曽有の大地震などの災害での、
    人命救助の状況判断はAIの判断に任せるのは危険だと思うし、リスクが高すぎると考える。
    過去のデータだけでは判断出来ないし、過去のデータに囚われない経験や考えが必要であると思う。
    AIの倫理観について本動画は考えるきっかけとなった。
    人間の価値感や倫理観というのは時代とともに変わっていくので、
    判断基準となるバックデータや価値観も日々更新されていく必要があると思う。
    さもなければ、誤った判断のAIが世の中にあふれてしまい、混乱の元となりそうだ。
    不変で絶対的なものだと思わず、付き合っていくのがあるべき姿ではないかと思う。

    2023-12-29
  • phorone

    専門職

    ..................

    2024-01-10
  • michiharu

    営業

    AIは絶対的なものではない。間違える可能性もあり、その認識を持ったうえで、倫理観をもってAIを活かして、課題解決を行っていく気構えが必要。

    2023-12-25
  • tokoron-c

    専門職

    AI活用自体はまだ緒に就いたばかりで、具体的活用イメージは湧いていません。しかし、信頼性・公平性の懸念があることを十分に理解して使う、あるいは作ることが重要なことが理解できました。

    2023-12-27
  • atussy-f

    マーケティング

    日本の製造業では、まだ「経緯を説明できない」開発を許容されるほど、上層部がまだAIに詳しくないことが多くあり、そもそも発展はまだ先にあるような気がしてならない上に、この分野はまだ日本の法曹界にとってもろくなシミュレーションもできていないので、個々のスキルを伸ばす程度のことではどうにも溝は埋まらない。

    2023-04-27
  • h_kouno

    販売・サービス・事務

    AIのある社会、職場、生活はもはや避けされない状況ではあるので、AIにできる事できない事、ギャップをどう解決するか意識する必要がある事を認識しました。

    2024-02-17
  • tico0208

    その他

    以前社内で実施したアンケートからも、AIに対する公平性、信頼性に関するリスクへの懸念を感じている声が多く見られた。
    しかし、それはAIが作り出すものではなく、その学習データをつくる人間のバイアスによるものだということに気づかされた。
    その状況下で、ただただ、AIはこんなに便利なので、是非活用しましょう、と呼びかけるだけでは、よりよい社会を目指すことはできない。
    AIの活用を推進していくにあたり、まずは多様性のあるチームづくりをすること、
    そして、会社全体の企業理念や、組織の成し遂げたい目標に沿って、その課題は何か?AIを活用してどう解決できるか?というアプローチが必要であると感じた。

    2024-02-25
  • hr-sakai

    その他

    AIは人が学習させたデータで結果を導いている。その為データにバイアス、誤りがあると、間違った結果を出してしまう。また、都合のいい結果を導くために都合のいいデータを学習させることも有るため公平性を保つために監視する必要がある。

    2024-03-29
  • takuya1001

    マーケティング

    AIの良い面だけでなく、脅威になる面も理解できたので良かった。それとともに、非常に難しい課題であると改めて認識した。

    2023-11-01
  • hanz

    人事・労務・法務

    AIについては、chatGPTなどの生成AIの積極的な活用が必要と感じているが、AIを活用するための環境をしっかりと作っていく重要性について学ぶことができました。
    AIを使う人のバイアスがそのまま学習させるAIに反映されてしまうなど、AIを活用する前の意識的な部分などを改めて見直していきたいと思います。

    2023-09-27
  • aqueous

    メーカー技術・研究・開発

    科学的根拠はきちんと押さえて考える習慣をつける(研究職なのでビジネスシーンはあまり考えない)

    2024-03-05
  • hidekinohanabi

    営業

    Aiによる情報収集は非常に有益であるが、信頼性に課題があることを常に念頭において、全面的な信頼は寄せずバイアスなどが見られないか、最終的な情報の精度は自らで判断するように心掛ける。

    2024-01-13
  • 7031

    経営・経営企画

    学習バイアスがかからないように、注意し学習データを集める。

    2023-10-31
  • okada-ryo

    建設・土木 関連職

    AIは活用の仕方によったは非常に便利なものである一方、非常に怖いコンテンツと思います。世の中の進化にいつも法律規制などが後送りになっている傾向がよくあり、活用の仕方の規制が非常に大切と思います。私らは将来AIよりもっと便利なアイテムを発見することも必ず出てくることも予測しながら、技術の進化と上手く付き合っていくしかないと思います。

    2024-01-10
  • hideo_sugiura

    経営・経営企画

    AIは学習データによって人間が育てるものであり、教師が悪いとAIも間違えて育つことが理解できた。
    例えばAIに需要予測を立てさせる場合、人間がその予測の是非を判断し、間違っていれば学習データを調整するなど、より良いAIを育てていきたい。

    2024-01-28
  • hihimaru

    販売・サービス・事務

    身近な話題から勉強になりました。

    2023-09-12
  • kawahara_

    その他

    AIを活用するには、倫理と責任が不可欠。

    2023-12-25
  • doumoto_

    IT・WEB・エンジニア

    AIの課題・問題はAIを作る人間側に起因することが多いということが理解できた。

    2024-01-26
  • hayata55

    経理・財務

    近年急速に利用シーンが広がっているAIツールについて、過度に信用せず何に気を付けて利用すべきかを常々意識する。併せて、世界の技術発展・ルール策定の動向にも目を配る。

    2023-04-27
  • oss-ssjiki-kk

    その他

    AIシステムを構築する際には偏りのないものが出来る体制やデータを活用すること。倫理観に注意することが挙げられる。
    チームの構成は多様性を確保する。学習データは偏りのないものを使用する。偏りがあれば是正するなどの対策をとることが挙げられる。
    また実際にAIを活用する際には、意図的なAI学習で偏りが生じていしまうこともあるので、AIシステムの維持管理には偏りが生じないように
    管理者や利用者に倫理観のある運用を周知・徹底し、定期的にAIシステムの客観的な確認をおこなうような対応をおこなう。

    2024-01-31
  • harry111

    メーカー技術・研究・開発

    自身のプライバシーが侵害されることがないように、各企業の個人情報取り扱いなどに注意したい。

    2023-12-09
  • chsugiok

    その他

    きっと自動車が発明された時代などでも同様に全世界でショックが走ったのだろうな、と思った。全世界的なガイドラインは早かれ遅かれ必要になってくるのだろう、過去にも乗り越えてきたのだから恐れずに取り組めたら良いなとポジティブに捉えた。技術が主にアメリカで生まれ、規制はEUが先行しているという構造も興味深いと思った。日本はどうしても後発になってしまう上に、比較的均質な国民性なので難易度が高いところではあるものの、世界的な動きに興味関心を寄せて開発運用していかなくてはいけないと思った。

    2024-01-10
  • 9300856

    専門職

    責任あるAIを設計開発できるよう、日々、倫理規範(ガバナンス)等を意識する活動を心がける

    2023-10-17
  • chang_shin

    販売・サービス・事務

    これからAIを広く学んでいく上で、一旦この時点で警鐘を鳴らしてくれたことはためになった。AIが優れたものであることが喧伝されているが、AIの失敗や、AIが成立している土台のあり方を知ることで、ある程度の危険性や不安定性といったものに備えておくことができる。

    2023-09-16
  • kk12645

    メーカー技術・研究・開発

    使いこなすことで今まで以上に便利になるが、適切にするには自分たちの倫理観が大切になる。

    2023-10-05
  • 14001

    資材・購買・物流

    AIに対する問題や課題について理解できた。今後、問題や課題が解決に向かうことを願っています。しかしながら、日本は先進国の中で遅れた存在になっており、再び先進国をリードするには新たな知恵を身に付け、人材を獲得し、育成していく必要があると感じるようになってきました。

    2023-04-14
  • stani

    専門職

    参考にさせていただきます。

    2023-10-30
  • yu_tako11

    IT・WEB・エンジニア

    データ収集の段階からバイアスがかからないようにバッググラウンドの異なるメンバーでチーム編成し、
    多様な視点でデータのリソース先や選別方法を議論していく必要性を感じました。

    2024-02-18
  • fbj00420

    営業

    バイアス自体を監視、測定、改善できるAIサポートシステムの開発が望まれます。

    2024-02-27
  • taigashimoda

    クリエイティブ

    特にAIのバイアスが印象的。人間の無意識バイアスがAIによって大きな問題に繋がる可能性があるということを、自分事としてとらえる必要があると感じた。。また、AIが悪いのではなく、人間の未熟さが原因という理解をもって、一概にAIが悪いと距離を置くのではなく、きちんと切り分けて考えることが重要だと学べた。
    国内外でのAI動向を注視していき、AI-Readyな社会に適応していく。また大きなリスクと可能性を秘めているからこそ、上長、同僚、チームでも積極的に議論して様々なチャレンジをしていきたい。その際にバイアスはかかっていないか?自分自身での振り返りと他社視点のFBを取り入れていく。

    2024-01-14
  • elnet_yagi

    経営・経営企画

    AIを何のために利活用するのかを明らかにし、使用することが目的になっていないかに注意する。
    日本だけでなく、世界の最新情報に注視すること。

    2024-02-09
  • onihei99

    専門職

    データ解析にAIを活用し始めている。今後もアンテナを高くし、課題を先に認識しておくことで効率面だ件でなく正しい運用を意識できるようになったと思う。

    2023-12-11
  • matsumym

    資材・購買・物流

    AI・データ時代の倫理と責任について学んだ。
    AIの公平性については、AIを設計し、AIを利活用する私たちに潜む問題である。
    AIにバイアスを生じさせないためには、私たち一人一人が、さまざまなバイアスの存在を知って自分のものの見方や考え方に謙虚になることが大切である。
    AIの信頼性に関する課題はまだ残っている。私たちは、AIが当初の目的を超えて悪用されることがないか、十分意識して開発と運用に臨むことが求められる。
    AI活用時代のビジネスパーソンの心得として、自分/会社がAIを活用して成し遂げたい世界や目標を掲げること、AIの信頼性向上にチームや組織で粘り強く取り組むこと、AIの負の側面をめぐる国際的な議論や規制化の最新動向を注視することが重要である。

    2024-03-24
  • koganemaru

    その他

    AIを活用する時の注意事項が分かった。
    今後、AIが社会生活の中にひろがるとおもわれるので AIの信頼性データのバイアスを見分けられるようになりたい

    2023-08-25
  • iso_ken

    専門職

    目的をしっかり持ってAIを構築しなければ、AIはたとえゆがんだデータでも素直に学習してしまうため、潜在的に潜むバイアスを取り除くための努力を怠ってはいけないと強く感じた。

    2023-12-24
  • yaruki_ikeda

    販売・サービス・事務

    人事部での活用について安易にとらえていたが、バイアスが存在する可能性を考慮しないと、不公平がAIによって具現化してしまう。そこに気を付けながら活用しなければならない。

    2024-04-02
  • makoth

    資材・購買・物流

    AIを開発、導入するうえで、倫理的な面の対応も重要であることをよく理解できた。
    さまざまなバイアスが入り込まないように学習データの選定やチーム編成等を考慮してプロジェクトに取り組みたい。

    2023-09-28
  • rikuhaya

    営業

    急速に進化するAIを倫理的な観点から制御する必要があると思った。

    2023-12-07
  • kk1000

    販売・サービス・事務

    AIに公平性を持たせるのはとても重要なことだとわかりました。
    人間も無意識に偏見や先入観を持っているので、AIの開発・設計者も様々な人間が携わる必要があるし、様々な学習データが必要になるのだなと感じました。

    2024-03-31
  • k__ta

    金融・不動産 関連職

    これからAIを利用するための原則について知見を得ることができました。

    2023-06-10
  • m317a

    金融・不動産 関連職

    人間の無意識なバイアスが A Iの公平性を阻害したり AIの問題の多くは利用する人間による事が多いと言う事には改めて考えさせられた
    なんとなく怖いものだと思っていたがある意味では人間同士との関わり方と違いがないのだと感じた

    2023-08-17
  • toshi2355

    専門職

    自身は開発する立場ではないが利活用する立場であってもAIの負の側面、利活用時の問題点を認識することができた。

    2023-12-22
  • yukihirayuki

    営業

    公平性をAIに持たせることの難しさを学ぶことができました。気が付かずに不公平な学習をさせてしまう危険性があることを学びました。今回の学習は、AIを知るために、使う人は皆、知っておくべき内容であると思います。過去のいろいろな事例がなくては学べないことが多い分野であると感じました。

    2024-02-06
  • srk11220303

    専門職

    AIの技術的な進歩が、法規制などソフト面が、遅れていることを学んだ。法規制などの決まりも必要だが、個人の倫理観も重要であると学んだ。

    2023-12-19
  • simasita

    販売・サービス・事務

    倫理観や法規制を予測してフェールセーフの観点からAI活用に取り組む

    2023-05-15
  • llasu_ito_0502

    人事・労務・法務

    難しかったです。
    トンチンカン(自分は)でした。
    復習して、しっかりと理解把握をしたい、と思います。自分の視座を高めたい、と思います。
    ありがとうございます。

    2023-04-14
  • m_oo7

    IT・WEB・エンジニア

    AIはいまだに信頼性において欠ける部分が多々あります。結論までの過程に至るプロセスや学習データによる偏りなどの誤りもあるため、全てをAI任せにするのではなく、人間とのダブルチェックや活用範囲を分けることが仕事に求められるのではないかと感じた。

    2024-04-17
  • akihito54

    営業

    AIの活用により、新たなビジネスの創出が可能でるが、倫理無しの使用は、危険であると理解しました。世界平和、より良い社会作りといった、大きなビジョンなしで、発展していかないようにしなければなりません。あくまで、人間が生きる為の道具であり、利益編重、◯◯ファーストと言った観点ではなく、持続可能な社会実現の道具の位置付けが必要と思いました。

    2023-11-07
  • nsdhdo

    コンサルタント

    AIの結果の中に無意識のバイアスが存在していないか?一旦冷静にその結果を確認する習慣を身につける

    2024-03-29
  • takito2021

    営業

    AIの発現は、多くの人々にこれまで我々の内側に数々のバイアスが存在していたことを気づかせたように思う。また、そのバイアスが、これまで多くの問題を引き起こしてきたことに気付きを与えていると思う。正しいディープラーニングのためには、正しく偏りのない情報を用意する必要がある。このことは子育てに非常に良く似ており、AIもやはり人類が生み出したものであり、将来の世代に対して、今の世代が責任を負っていると感じる。我々、今のAIを活用する世代が、その正しい発展のために当事者意識をもって関わっていくべきと考える。

    2024-01-16
  • hiromatsui

    マーケティング

    AIに学習させる際の公平性の担保は実際難しいものがある。利用対象を想定し、その中での公平性を考慮するしか手はないのではないかと感じた。また、我々の無意識のバイアスは、自分では気が付かないため、複数の目が必要となるかと思う。

    2023-12-08
  • 4ktake

    人事・労務・法務

    AI、データを活用するうえでの注意点が良く分かった。常にそうしたことを念頭に置きながら、業務に取り組んでいきたい。

    2024-02-01
  • mon1

    その他

    我々の無意識のバイアスがAIにでると思うと気を付けようと思いました。

    2023-06-04
  • rayf

    建設・土木 関連職

    AIについては発展途上でもあり、新たな課題が次々に出てくる。会社の存続を考えるとコンプライアンスを意識し手活用することが不可欠であると感じた。

    2024-03-08
  • kttttt

    メーカー技術・研究・開発

    データのバイアスについて意識しながらシステム開発することが重要だと認識しました。

    2023-04-06
  • oku_susumu

    営業

    どうしても過去の経験からのバイアスが起きてしまうので、バイアスを意識して活用していきたい。

    2024-01-10
  • yoshihata

    人事・労務・法務

    AIを利用すら上で、必要な倫理を学べました。

    2023-09-30
  • zummy_0617

    金融・不動産 関連職

    AIの公平性と信頼性を確保するにはどうすればいいのか。
    考えを幅広い視点を見渡すこと。偏ったバイアスによっていくようだと方向性がずれてしまう恐れがあるので倫理性を改めるようにしたいです。従業員には多様性な人たちがいます。意見を聞いてこういう考えもあるのだと知ったほうがいいと思います。
    近年の世界は紛争状態でAIを軍事利用する傾向が増えて使い方を慎重に取り扱いに注視したいです。

    2023-10-15
  • chihiro-1026

    金融・不動産 関連職

    AIをうまく使うには、学習させるデータの選定がとても重要。気をつけていても、無意識の思い込みによる偏りは防げない。これに気がつくには、開発を多様な人材で構成されるチームで行うことが大切だと分かりました。

    2023-10-19
  • t_t-suzuki

    経営・経営企画

    AIのデータ分析・提案能力は非常に高いが、その内容が倫理的に問題ないか、差別思想が入っていないかについて、人が適切に判断して修正する必要がある。

    2024-04-03
  • tonys

    マーケティング

    高度なAIを利用しても思慮に欠けた人為的バイアスをAIに入力してしまうことが、予期しない誤った結果を導き出してしまうことなる。

    2024-04-05
  • yvanglobis2023

    専門職

    責任あるAIという言葉は初めて知りました。AIをこれから何十年も活用していくので、いま、きちんとした倫理観を決めておく必要があると切実に思います。

    2024-04-11
  • vegitaberu

    人事・労務・法務

    AIの有用性は、人間の使い方にかかっていることが理解でき、そのためには、自己、グループメンバーの倫理観とリテラシーを上げていくことが重要と感じました。
    まずは、問題に気づけること、そして、自分本位で使用しないという倫理観を持つことを意識したいと思います。

    2023-03-16
  • stakky

    メーカー技術・研究・開発

    AIの倫理性を確立することの難しさを学んだので、この点に注意して、日々のAIとつきあいたい。

    2023-04-23
  • jever

    専門職

    テクノロジーの進化に脅威を感じず、正しく利用する事を意識して活用できそうです。

    2023-04-07
  • komiya_yuki

    メーカー技術・研究・開発

    AIについて偏見を持たずに中立的な視点から接するようにしたいと思います。

    2023-05-10
  • tsukuda5276

    経理・財務

    AI活用のリスクがあるから使わないではなく、それらを正しく理解したうえで使うことが求められています。

    2024-01-17
  • x0888

    メーカー技術・研究・開発

    AIを提供する側は責任も伴うことが今後求められることを認識する。

    2023-10-20
  • tomo_50814

    その他

    AIは素晴らしい技術ではある一方で、悪用すると人類が破滅するほどのリスクがあるので、組織や企業の問題だと考えずに人間一人ひとりが関心を持って接するものだと思った。また、AIは日進月歩しているので、常に情報をキャッチアップして、常に問題意識を持つことが重要だと思った。

    2024-04-14
  • matsumoto_shi

    その他

    誤った解釈をAIに与えないのは人間のやること

    2024-03-13
  • tatsuya0404

    販売・サービス・事務

    情報に対するセキュリティ意識を高めていこうと思った。

    2023-06-01
  • saphie

    販売・サービス・事務

    技術開発の競争の中で見ぬふりをされがちなAIの負の部分を詳しくわかりやすく学ぶことができ、留意すべき点が押さえられた。

    2023-09-13
  • s_taj

    IT・WEB・エンジニア

    現代の高等教育ではAIリテラシーも必須科目となりつつあるが、日本中世界中のすべての人が高いAIリテラシーを持つことはありえない。だからこそ、信頼してもらえるものをユーザ/エンジニアが提供していくことが求められてる。

    2023-03-25
  • celt

    クリエイティブ

    大手IT企業がAIの積極的な開発の方針を打ち出しているが、実際にChatGPTを使用してみて、質問の仕方や分野によっては正確な情報に基づいていない貧弱は回答や、文章としては理路整然としているが明らかに間違った回答が帰ってくることがある。
    まして、ウクライナ戦争などですでにみられる軍事目的のAIの開発や、政治的な意図で歪んだ歴史観やフェイクニュースを拡散するひとたちがいるのも頭が痛い。
    今後AIは精度が良くなるとは思うが、使う人間の倫理観やファクトチェックが必要になると思う。そのための専門もAIも開発されていくと良いだろうと思う。

    2024-04-11
  • takehiko-

    その他

    AIは様々な事業に入り込んでおり、AIを使わない新事業はほとんど考えられない。AIを活用する際には個人情報保護や間違った判断を導いた場合の対処など、倫理上の課題が多くのしかかるため、規制への対応はもちろん、AIを活用する様々なステークホルダに配慮しながらシステムを構築していく必要がある。

    2024-03-26
  • y_ok

    経営・経営企画

    メリットと共に、法的な側面へのケアや信頼性確保に係る負の側面があることを理解。どのような場面で有効に活用できるかは、慎重に考えていきたい。

    2024-01-19
  • t_taku20

    営業

    負の側面があることを理解してAIとうまく共存できれば、

    2023-12-04
  • takara_nakamura

    メーカー技術・研究・開発

    AIは使う側、そして構築する側の倫理観が大切なんだと思った

    2024-02-17
  • m-s----

    マーケティング

    日本は欧米、特に欧州に対して遅れているようだ。グローバルビジネスを進めるうえでは、国内法規制だけでなく留意したいと思う。

    2024-02-28
  • karikomi-1011

    営業

    学習データにバイアスがかかっていないか良く確認すること。一人でなく均等なチームで確認すること。

    2023-10-13
  • ynomurauk001

    人事・労務・法務

    AIにかかるバイアスは人にも似たバイアスを与えてきたと思います。その点AIは本当に人に似てきているなあと思いました。

    2024-01-16
  • hane-t

    人事・労務・法務

    AIの活用が進むにつれて、バイアスの問題には細心の注意を払う必要が出てくる

    2024-01-02
  • shiori_se

    IT・WEB・エンジニア

    AIソリューションを検討する上で留意すべき基礎知識を獲得できた

    2024-03-08

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