信頼できるAIへのアプローチ―AI活用で踏まえておきたい9つのチェックポイント [単行本]

信頼できるAIへのアプローチ―AI活用で踏まえておきたい9つのチェックポイント の 商品概要

• 目次

  序章
  　イノベーションのカーブを切り抜ける
  　信頼できるAIを構成する様々な要素
  
  第1章 現代AI入門
  　知能を持つ機械への道
  　AIの基本用語
  　AIモデルの種類とモデルケース
  　現代のAI時代の新たな課題
  
  第2章 公平性と中立性
  　長年にわたる倫理問題
  　AIにおけるバイアスの本質
  　公平性におけるトレードオフ
  　AIの公平性チェックリスト
  　公平性推進のための実践的アプローチ
  　AIの公平な未来に向けて
  
  第3章 堅牢性と信頼性
  　堅牢なAIと脆いAI
  　信頼性の高いAIの開発
  　深層学習の一般化における課題
  　AIの信頼性に影響を与える要因
  　堅牢性と悪意のある人
  　考慮すべき影響
  　AIの堅牢性と信頼性チェックリスト
  　堅牢で信頼性の高いAIを構築するための先進的な実践方法
  　堅牢で信頼性の高いツールを目指して
  
  第4章 透明性
  　AIにおける透明性の定義
  　透明性の限界
  　ステークホルダへの影響を評価する
  　AIの透明性チェックリスト
  　透明性への第一歩
  　透明性から信頼されるAIへ
  
  第5章 説明可能性
  　AIの機能を理解するための構成要素
  　説明可能なAIの価値
  　説明可能性の要因
  　説明可能性を促進するための技術的アプローチ
  　AIの説明可能性チェックリスト
  　プロセスにおける先進的な実践方法
  　説明の必要性
  
  第6章 セキュリティ
  　AIの妥協とはどのようなものか
  　安全でないAIはどのように悪用されるか
  　AIがもたらした結果
  　AIのセキュリティチェックリスト
  　AIセキュリティ強化のリーディングプラクティス
  　AIで未来を守る
  
  第7章 安全性
  　AIにおける安全と危害
  　人間の価値観とAIの目的の整合性
  　AIの安全チェックリスト
  　安全性の技術面における先進的な取り組み
  　AIとの未来をより安全にするために
  
  第8章 プライバシー
  　（データ利用の）同意、管理、アクセス、そしてプライバシー
  　AIのパワーとプライバシーの軋轢
  　匿名化や仮名化の先にあるもの
  　プライバシーに関する法律と規制
  　AIのプライバシーチェックリスト
  　データおよびAIプライバシーにおける先進的な取り組み
  　AIの信頼とプライバシーの結びつき
  
  第9章 アカウンタビリティ
  　アカウンタビリティは何に対して、誰に対して生じるものか？
  　イノベーションとアカウンタビリティの両立
  　法律と訴訟および賠償責任
  　AIのアカウンタビリティチェックリスト
  　AIアカウンタビリティにおける先進的な取り組み
  　信頼できるAIのためのアカウンタビリティ
  
  第10章 責任
  　AI時代における企業の責任
  　責任あるAIの利用に向けた動機づけ
  　Good、Better、Bestのバランス
  　責任あるAIのチェックリスト
  　責任あるAIの利用における先進的な取り組み
  　責任から信頼を生む
  
  第11章 信頼できるAIの実現に向けて
  　ステップ1：信頼できるAIにとって必要な要素の決定
  　ステップ2：人・プロセス・技術による信頼の醸成
  　信頼できるAIのための行動ガイドライン
  　次のステップへ
  
  第12章 信頼できるAIの展望

• 出版社からのコメント

  信頼できるＡＩの主要な特性やＡＩの信頼性に影響を与える潜在的な落とし穴を詳説し、リスク管理への実践的アプローチも提供。

• 内容紹介

  AIの普及速度は現在でもとどまるところを知らず、現在の社会生活を行う中でAIと無縁でいることは不可能に近いと言っても過言ではない。そのような状況に伴い、AI倫理やAIガバナンスの問題が語られる機会が近年ますます増加している。
  本書は、Deloitte AI Instituteのグローバルリーダーである原著者の経験をもとにして書かれた書籍で、信頼できるAIの主要な特性、およびAIアプリケーションの信頼性に影響を与える潜在的な落とし穴や課題を詳説し、またビジネスプロセスや意思決定におけるリスク管理に対する実践的アプローチをも提供する。抽象的な話に終始しないよう、架空の企業を設定し、この会社のAIの物語を追いかけることで、AIの信頼性と倫理に関する課題を探っていく。
  研究者はもとより、AIガバナンスの仕組みを策定する経営層やリーダー層にとっても非常に有益な、この分野のバイブルとなり得る書籍である。
  
  ［原著：Trustworthy AI: A Business Guide for Navigating Trust and Ethics in AI］

• 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）

  Ammanath,Beena(AMMANATH,BEENA／Ammanath,Beena)
  ＡＩ倫理における世界的な思想的リーダーであり、多様な産業にまたがる広範な経験を持った、受賞歴のある技術幹部である。現在、Ｇｌｏｂａｌ　Ｄｅｌｏｉｔｔｅ　ＡＩ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅのエグゼクティブディレクターであり、Ｈｕｍａｎｓ　Ｆｏｒ　ＡＩの創始者でもある。また、Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ、Ｂａｎｋ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａ、Ｈｅｗｌｅｔｔ　Ｐａｃｋａｒｄ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ、Ｔｈｏｍｓｏｎ　Ｒｅｕｔｅｒｓ、Ｂｒｉｔｉｓｈ　Ｔｅｌｅｃｏｍなどといった企業と協力して仕事を進めている。さらに、様々な技術系新興企業、非営利団体、大学の理事を務めている
  
  森 正弥(モリ マサヤ)
  １９９８年、慶應義塾大学経済学部卒業。アクセンチュア株式会社、楽天株式会社を経て、現在、デロイトトーマツグループパートナー／ＤＡＩＩ所長、東北大学特任教授、東京大学協創プラットフォーム開発顧問、日本ディープラーニング協会顧問
  
  神津 友武(コウズ トモタケ)
  １９９８年、早稲田大学大学院理工学研究科修了。米コロンビア大学宇宙物理学研究室研究員、デロイトトーマツコンサルティング、有限責任監査法人トーマツを経て、現在デロイトトーマツグループパートナー／デロイトアナリティクス事業ユニット長

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