AIの倫理リスクをどうとらえるか―実装のための考え方 [単行本]

AIの倫理リスクをどうとらえるか―実装のための考え方 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ＡＩ倫理の導入をめざす多くの企業が直面する問題へのアプローチ方法を、フォーチュン５００企業から非営利団体、スタートアップ企業に至るまで、組織における倫理リスク軽減を支援してきた現場経験をもとに解説する。ビジネスＡＩ倫理の決定版。

• 目次

  イントロダクション　悪いことをしないAI
  なぜAI倫理なのか
  行動規範や規制はないのか
  AIの特訓コース
  3つの主要課題
  包括性と、「ストラクチャー」「コンテンツ」の区別
  これから何が起きるのか
  まとめ
  
  第1章　倫理をどう考えるか
  疑問
  混乱
  全く間違っている理由の何が間違っているのか
  なぜこれが問題なのか
  おいおい、倫理が客観的だって？
  倫理ではなく、単に消費者の認識について議論すればいいのではないか？
  次はどうするか
  まとめ
  
  第2章　バイアス　公平なAIを求めて
  最先端5つの課題
  差別が生じる可能性はどこから生じるのか？
  カテゴリー1　学習データに関する問題
  カテゴリー2　テストに関する問題とユースケースの捉え方
  緩和戦略
  2つの重大な欠落
  箱の中身は？
  まとめ
  
  第3章　説明可能性　インプットとアウトプットの間にある領域
  説明を分解する
  説明の重要性
  マシンの説明可能性が問題にならない場合
  マシンの説明可能性が重要になる場合
  良い説明の条件
  では、インプットはどこから来たのか？
  まとめ
  
  第4章　プライバシー　5つの倫理的レベル
  「プライバシー」とは何なのか
  プライバシーとは匿名性のことだけではない
  プライバシーとは能力である
  プライバシーに関する5つの倫理的レベル
  「気味が悪い」という感情への配慮
  さいごに　プライバシーについて語ることの奇妙さ
  正しく理解する、きちんと決着をつける
  まとめ
  
  第5章　実際に役立つAI倫理声明
  標準的なAI倫理声明が抱える四つの問題点
  優れたコンテンツが取るべき行動を示す
  この方法で倫理的な目標を作成する利点
  まとめ
  
  第6章　経営陣が到達すべき結論
  AI倫理基準
  組織の認識
  チーム、ツール、プロセス
  専門家による監視
  責任
  KPIを伴うAI倫理リスクプログラム
  経営陣のオーナーシップ
  まとめ
  
  第7章　開発者向けのAI倫理
  まずは、製品チームの目線を変える三つの方法について
  そろそろツールの話をしないか？
  プロセスとツール　いつ、どうやって
  まとめ
  
  結論　二つの秘密
  
  謝辞
  訳者あとがき
  索引

• 出版社からのコメント

  実務者必携。さまざまなビジネスに応用できる考え方を、企業や組織でAI倫理の導入に携わってきた現場経験を基に解説する決定版。

• 内容紹介

  実務者必携のAI倫理入門書
  
  倫理をどう説明すればいいのか？
  「AI倫理声明」に何を盛り込むべきか？
  「AI倫理委員会」をどう組織・運営するか？
  経営幹部の適切な関与とは？
  
  さまざまなビジネスに応用できる考え方を、アーンスト・アンド・ヤング社やIEEEをはじめとする企業・組織でAI倫理の導入に携わってきた経験を基に解説する。
  
  
  :::::::本書への賛辞:::::::
  複雑なテーマを実行可能な要素にまで分解していく手腕に脱帽。……AI倫理に対する考え方と、踏み出すべき具体的なステップがわかる。
  ――ジョエル・シャピロ（ノースウェスタン大学ケロッグ経営大学院教授）
  
  実行に移せるAI倫理のフレームワークをわかりやすい例とストーリーで解説した。それによって、AIを製品やプロセスに導入する際の重大な落とし穴を回避できるだろう。
  ――カーラ・ラポワント（ジョンズ・ホプキンス大学Institute for Assured Autonomy副所長）
  
  AIを倫理的かつ責任を持って構築するための実践的なガイドを提供するすばらしい本。
  ――デイビッド・ダンクス（カリフォルニア大学データサイエンス・哲学科教授）
  
  図書館選書
  AI倫理の導入をめざす多くの企業が直面する問題への対処方法を、フォーチュン500 企業から非営利団体、スタートアップ企業に至るまで、倫理リスク軽減を支援してきた現場経験をもとに解説。ビジネスAI倫理の決定版。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  ブラックマン,リード(ブラックマン,リード／Blackman,Reid)
  人工知能やその他のエマージングテクノロジーの開発、調達、導入における倫理リスク軽減をサポートするＶｉｒｔｕｅ社の創設者兼ＣＥＯ。アーンスト・アンド・ヤング社の人工知能諮問委員会の創設者の一人であり、ＩＥＥＥのＥｔｈｉｃａｌｌｙ　Ａｌｉｇｎｅｄ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅのメンバー、非営利団体Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ　Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎの最高倫理責任者を務めている。２年ごとに世界で最も影響力のある経営思想家を選出するＴｈｉｎｋｅｒｓ５０の、Ｒａｄａｒ　Ｃｌａｓｓ　ｏｆ　２０２３（次世代経営思想家）の一人に選ばれた。Ｖｉｒｔｕｅ設立前は、コルゲート大学およびノースカロライナ大学チャペルヒル校で哲学の教授を務めた。また花火の卸売会社を設立したほか、空中ブランコのインストラクターだったこともある。コーネル大学で学士号、ノースウェスタン大学で修士号、テキサス大学オースティン校で博士号を取得。ハーバード・ビジネス・レビュー誌や、ウェブサイトのＴｅｃｈＣｒｕｎｃｈ、Ｒｉｓｋ　＆　Ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ　ｅ－ｍａｇａｚｉｎｅ、ＶｅｎｔｕｒｅＢｅａｔに寄稿し、活動がウォールストリート・ジャーナル紙で紹介されたほか、世界各地のイベントや企業で講演を行っている
  
  小林 啓倫(コバヤシ アキヒト)
  １９７３年東京都生まれ。筑波大学大学院修士課程修了。システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米バブソン大学にてＭＢＡ取得。外資系コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業などで活動

• 著者について

  リード・ブラックマン (リード　ブラックマン)
  人工知能やその他のエマージングテクノロジーの開発、調達、導入における倫理リスク軽減をサポートするVirtue社の創設者兼CEO。アーンスト・アンド・ヤング社の人工知能諮問委員会の創設者の一人であり、IEEEのEthically Aligned Design Initiativeのメンバー、非営利団体Government Blockchain Associationの最高倫理責任者を務めている。2年ごとに世界で最も影響力のある経営思想家を選出するThinkers50の、Radar Class of 2023（次世代経営思想家）の一人に選ばれた。Virtue設立前は、コルゲート大学およびノースカロライナ大学チャペルヒル校で哲学の教授を務めた。ハーバード・ビジネス・レビュー誌や、ウェブサイトのTechCrunch、Risk & Compliance e-magazine、VentureBeatに寄稿し、活動がウォールストリート・ジャーナル紙で紹介されたほか、世界各地のイベントや企業で講演を行っている。
  
  小林啓倫 (コバヤシ　アキヒト)
  1973年東京都生まれ。筑波大学大学院修士課程修了。システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米バブソン大学にてMBA取得。外資系コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業などで活動。著書に『FinTechが変える!金融×テクノロジーが生み出す新たな新ビジネス』(朝日新聞出版)など、訳書に『情報セキュリティの敗北史』『操作される現実』『ドライバーレスの衝撃』『テトリス・エフェクト』(以上、白揚社)、『なぜ、DXは失敗するのか？』（東洋経済新報社）、『FUTURE HOME 5Gがもたらす超接続時代のストラテジー』（日本実業出版社）、『アマゾン化する未来』（ダイヤモンド社）などがある。

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