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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
  • 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
  • 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
  • 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
  • yoshikouc

    販売・サービス・事務

    総合的に物事を進めることがAI分野でも大切で、広い視野で進めたいと思いました

    2024-10-02
  • suzuqp

    IT・WEB・エンジニア

    バイアスがかからないようにするというのは正論ではあるけれど、企業の意向や価値観などからバイアスを多少なりとも必要とする場合もあるように感じます。その調整はおそらく人の手で行うべきもので、AIにはあくまでバイアスにとらわれない活用をする、と切り分けて考える必要があると思いました。

    2024-05-13
  • 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
  • ucchiy50

    その他

    強力なAIの力を、どのような方向で活用するか、人間のルール作りにかかっている。

    2024-08-30
  • 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
  • hirosugita

    IT・WEB・エンジニア

    人には一定の悪い人がいるのと同様に、悪いAIもあるのだと思う。
    しかし、話せばわかると思いたいし、AIは友達になれるテクノロジーだと思いたい。

    2024-09-11
  • 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
  • micko

    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
  • iiibc

    メーカー技術・研究・開発

    AI導入には費用対効果もあり、時間もかかるとは思うが、さまざまな要素について教えていただき勉強になった。

    2024-10-04
  • 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
  • w_axl

    メーカー技術・研究・開発

    バイアスがある中で 公正性を担保したAIが必要で
    学習したAIだからと 結果をそのまま使用するにはリスクがあることを
    認識しておく必要があることが分かりました

    2024-09-10
  • takahirogoto_tg

    マーケティング

    AIの倫理と責任を学べた

    2024-09-18
  • 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
  • k_ishihara

    専門職

    利用目的の正当性、学習データの偏りの排除、多様性のあるチームでの開発、等々、AIの開発や利用に当たっては常に検証が必要だと感じた。

    2024-07-02
  • a_m_a_m_

    その他

    AIに対する漠然とした脅威やマイナスのイメージがわかりやすく解説されていて理解が深まったと思う。
    自動運転や医療でAIが活用しにくい部分がわかり腑に落ちた。

    2024-09-23
  • 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
  • soup

    その他

    人に関わる予測についてはバイアスの怖さをもって取り組む必要性を理解したが、設備そのものの性能・寿命予測にはあまり必要としない。

    2024-09-18
  • kawahara_

    その他

    AIを活用するには、倫理と責任が不可欠。

    2023-12-25
  • saijou

    販売・サービス・事務

    AIは素晴らしい武器になるのは間違いないが、インプットする側の常識が結果として差別的なものとしてアウトプットされたり、単に悪意がないということではなく注意が必要だと思う。したがって、いまの自分のレベルではこの便利なツールをうまく活用することは言うまでもないが、100%うのみにはしないよう気持ちにゆとりをもって利用したい。

    2024-09-25
  • hashiryo8

    その他

    漠然としていたAIへのマイナス面での課題が理解できました。

    2024-09-06
  • kaneko-ju

    IT・WEB・エンジニア

    AIモデルを作成するときバイアスがかからないようにする

    2024-06-28
  • 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
  • sshimode

    専門職

    業務で生かす上での大前提の部分の問題、思想は誰もが無意識に正しいとしている部分であり、AIによって思想の歪さが表されたのではないかと思います。今一度、倫理について学び直す必要があると思いました。

    2024-09-20
  • 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
  • sbsb

    人事・労務・法務

    無自覚な思い込み、暗黙のバイアス、確証バイアスにより、誤ったAI予測を引き起こす。
    様々なバイアスの存在を知る、多様性を取り入れることが大切。
    倫理的意識を高めることが個人でも企業でも必要。

    2024-08-17
  • hi-hiroshi

    その他

    AIデータの活用は思っていたより、難しいと感じています。しかし、生成AIは無償である程度のものができることが学べた点は非常によかった。やはり、AIはツールであり、目的や達成結果ではないことを十分認知して、今後に生かしていければと思ってます。

    2024-09-10
  • 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
  • 11132

    営業

    学習データを集めたい。

    2024-10-10
  • 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
  • mafaru1005

    その他

    潜在的なバイアスに気付くことは大変に困難に思える。同じ企業にいる以上、同じバイアスがかかる可能性が高いし、気がついても声をあげづらい環境も考えられる。
    特に当社は生命・健康にかかわる業界であることから、一企業ではなく業界全体での倫理指針を作成することが重要だと思う。

    2024-06-12
  • 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
  • kei-kata

    専門職

    AIが学習に使うデータには潜在的にAIが誤った予測を出すバイアスが含まれていることを常に忘れず、AIの学習結果を検証してから、活用することが求められる。

    2024-08-30
  • cfmoka

    IT・WEB・エンジニア

    学習バイアスに潜むリスクについて、充分に留意が必要だと感じた。公平性・信頼性に対しても課題がある等学びが多い内容でした。

    2024-07-08
  • bee-beechan

    その他

    正しく使うという基本的な倫理観が必要であると感じた

    2024-06-03
  • 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
  • mthi

    その他

    AIを公平に運用するにはできる限りの情報をインプットし、運用や利用にあたってはガイドラインを策定し、これを広く周知する。

    2024-08-19
  • kota_1012

    メーカー技術・研究・開発

    AIを用いることのリスクを企業として把握し、責任あるAIを定義づけ、ガイドラインを制定し、DXのトップイノベーターとして社外にもアピールしていきたいと感じた。

    2024-07-16
  • 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
  • awanoa

    IT・WEB・エンジニア

    学習データ等に偏りのない開発の重要性、またAIのもつ弱点を再確認しました。

    2024-05-22
  • 29000083

    経営・経営企画

    データの取り扱いもさることながら、法をどのように捉えなければいけないかが非常に大きく時間をかけて取り込むことになると思う。

    2024-07-16
  • haruka-

    その他

    AIを利用する懸念を知れてよかった。仕事がすべてAIに奪われるのではといった恐れもあったが、どのように設計し育てていくかは人間次第ということが分かってよかった。知識がない人やコントロールする側の立場になっていないと、議論に入れず置いて行かれる恐怖感は引き続きある。

    2024-05-27
  • 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
  • makidayo

    IT・WEB・エンジニア

    偏見や思い込みで業務をすることはAIの話がなくてもよいことではないが、AIを設計する立場である場合はより一層注意しなければならないと感じた。特に、長い時間一緒に働いている人たちと何かをする際は、暗黙の了解で分かり合えることが多い分、気を付けなければならないと思う。
    また、話は逸れるが、自分の中にあるバイアスがそのまま反映されてしまうのであれば、自分の中のバイアスや性格の癖などを客観的に把握するために、自分の分身のようなAIを作成し、自分を顧みることができたら面白いかもと思った。

    2024-07-02
  • 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
  • moveon-s

    資材・購買・物流

    AIはデータを読み込ませる内容により、回答が違うので公平さを保つためにはデータの内容にも気を付けないとダメで有る。
    データの内容によりAIが暴走する可能性も孕む。

    2024-10-01
  • lovecats

    資材・購買・物流

    スマホなどに流れるニュースや広告だけでなく、視野を広げることが重要。スマホの中だけの情報がすべてでないことを十分理解する必要がある

    2024-06-20
  • _yakiimo2024_

    その他

    AIの公平性にかかわる問題=AIを設計し、AIを利活用する私たちに潜むバイアスの問題
    私たちひとり一人がさまざまなバイアスの存在を知って、自分の者の見方や考え方に謙虚になることが大切

    「責任あるAI」とは、
    従業員や企業に力を与え、顧客や社会に公正な影響を与えるために、善意をもってAIを設計、開発、展開することであり、企業が信頼を得て自信をもってAIをビジネス活用できるようにすること

    2024-09-26
  • hamaya-m

    専門職

    世界的な取決めを理解できた。

    2024-05-22
  • 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
  • mihokado

    販売・サービス・事務

    AIで何かを開発することは難しいが、利用者として倫理的な姿勢で強いようするようにしたい

    2024-07-30
  • 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
  • k3o

    営業

    AIを活用するにあたってのルールを明確にする必要があると考える。

    2024-09-29
  • michiyomichiyo

    その他

    バイアスがかかっている状況化をチェックできる体制を作ることが未来への影響に大きな差を産むことになる

    2024-05-31
  • 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
  • kawa_michi

    専門職

    法令の整備も必要不可欠と改めて感じました。同時にAIを使う人間も慢心せず真摯に取り組むべきと思います。

    2024-09-24
  • 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
  • yuk_sumi

    その他

    AIに学習データを用意するのも人間と言う事で、国や地域に依って固定観念や集団バイアスも変わってくると言う側面について見落としていました。世界準拠や独自の準拠を定め公平なAIの在り方を追求する姿勢は大事ですね。

    2024-06-27
  • cs1960

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2024-07-06

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