AI・機械学習・データサイエンス– category –

AI Safetyは、人間に害を及ぼさず倫理的に正しい行動を行うようにAIを設計・制御する学問です。その起源は1980年代に遡り、近年ではスーパーバイザー不在の自律型システム開発における重要性が増しています。 【この記事の目次】 AI Safetyの定義と目的 歴...

2019年に米国国立標準技術研究所(NIST)が提唱したAI Risk Managementは、人工知能の開発と導入において倫理的な問題やセキュリティ上のリスクを最小限に抑えつつ、社会的・経済的利益を最大化するための指針を提供しています。このフレームワークを通じて...

AI Red Teamingは、敵対的環境下での機械学習モデルの脆弱性評価を目的とする手法。サイバーセキュリティや金融業界で注目を集めつつあり、AIシステムの堅牢性を高める上で不可欠な役割を果たす。 【この記事の目次】 AI Red Teamingの定義 歴史と発展 技...

AIがコーディングを支援する技術は、2010年代後半から急速に進化し、今や多様な用途で活用されています。この記事ではその概要と展開を解説します。 【この記事の目次】 AI コーディングツールとは AIがコーディングを革新した経緯 AIと人間のコーディング...

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...