AI・機械学習・データサイエンス– category –

機械学習のブラックボックス問題に取り組むため、最近注目を集めるAI Interpretability。この記事では、その概念、手法、そして近年の進展について概観します。 【この記事の目次】 何がInterpretabilityなのか Interpretabilityの歴史と進化 モデルの理解...

AI Impact Assessmentは、人工知能技術がもたらす影響を理解し、対策を講じるためのフレームワーク。2019年頃から注目され始め、現在では多くの企業や組織で実践されている。 【この記事の目次】 AI Impact Assessmentの定義 AI Impact Assessmentの歴史 A...

AIガバナンスは、人工知能の開発・運用に伴う倫理的課題や法的問題を管理する枠組みです。その概念が広まる背景には、AIシステムが社会に与える影響への懸念があります。ここでは、AIガバナンスの定義から実践的な手法までを深堀りします。 【この記事の目...

AI技術が急速に普及する中、社会的影響や倫理問題への対応策として注目を集めている。AI倫理フレームワークは、透明性や公平性を確保しつつ開発を行うための指針となる。その背後には、AI技術者の意識改革や法制度との連携が求められる。 【この記事の目次...

IBMが開発したAI Explainability 360は、機械学習モデルの解釈可能性を高めるためのオープンソースライブラリです。2018年の初公開以来、データサイエンティストとデベロッパーにとって重要な役割を果たしています。 【この記事の目次】 解釈性の重要性 AI...

AI Evaluation詳細は、人工知能や機械学習モデルの効果性を測定するためのプロセスです。近年では精度だけでなく解釈可能性も重視されるようになりました。 【この記事の目次】 AI評価の基本概念 モデルの開発と評価プロセス 解釈可能性と倫理 評価手法の...

AI倫理は、人工知能技術が社会に及ぼす影響や価値観を考慮する学問領域だ。20世紀半ばから人工知能の研究が始まり、情報化社会の発展とともにこの分野の重要性も増してきた。 【この記事の目次】 AI倫理の定義 AIの歴史と進化 AI倫理の仕組み 技術対策と社...

AI Benchmarkは、携帯電話やタブレットに内蔵されたAIアクセラレータチップのパフォーマンスを測定するために開発されたオープンソースプロジェクト。2018年にリリースされ以降、人気の機械学習モデルやベンチマークテストの範囲が広がり続けている。 【こ...

AI Auditabilityは、人工知能システムの動作や結果が第三者によって理解でき、検証可能であることを保証する概念です。これは2010年代後半に注目され始め、倫理的および法的な観点からAI技術の開発と利用を支える重要な役割を果たしています。 【この記事...

AI安全とアライメントは、人工知能の進化に伴う倫理的・技術的な課題解決を目指す重要な概念です。2010年代半ばから研究が活発になり、現在では様々な企業や学術機関で取り組まれています。 【この記事の目次】 AIアライメントの定義 アライメントの歴史的...