AIの急速な進化は,私たちの生活の利便性を向上させる一方で, 社会的な影響ももたらしています. 本講義では,文理の枠にとらわれない幅広い視野を涵養し, 情報社会におけるAI倫理, 情報法制度, 及び, 責任あるAIを実現するための技術について教授します.本講義は,基盤人工知能(発展)で扱えなかったAIの社会的な課題を扱います.
現代の情報社会における法的・倫理的・社会的課題を自ら考えられるようになること.
また, 説明可能なAIや公平性についての技術を理解すること.
AI倫理, ガバナンス, プライバシー, セキュリティ, 説明可能なAI, 公平性, 生成系AI
✔ 専門力 | ✔ 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
ZOOMを利用し,大岡山とすずかけ台いずれのキャンパスでも受講できるようにする.
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | AIの社会的リスクと倫理(概要) | AIが社会に対して与えるリスクについて学ぶ. |
第2回 | データのセキュリティとAIの安全性 | セキュリティやAIシステムの安全性を学ぶ. |
第3回 | AI時代におけるプライバシーと個人情報保護 | AI利用を含むプライバシー保護について学ぶ |
第4回 | AI規制とガバナンスを巡る世界動向 | 今後のAI規制やガバナンスの在り方を考える. |
第5回 | 説明可能なAI | ブラックボックスモデルをどのように解釈するのかを学ぶ. |
第6回 | 機械学習における公平性 | データバイアスや緩和手法について学ぶ. |
第7回 | 生成系AIの倫理的・法的・社会的課題 | 生成系AIの開発や利用にあたる諸問題を考える. |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する 予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
特になし
T2SCHOLAにて電子的に配布する.
授業内での課題とレポート,および,発展的課題レポートに基づいて評価する
・AIの倫理的な側面を学ぶために, 社会的課題への関心を高めようとする向上心があること.
・責任あるAIの技術を習得するために, 機械学習の基礎を身に着けていること.