- 開講元
- データサイエンス・AI全学教育機構
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- -
- クラス
- -
- 科目コード
- DSA.A603
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2024年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2024年3月27日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
講義の概要とねらい
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．
到達目標
現代の情報社会における倫理的・法的・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.
実務経験のある教員等による授業科目等
| ✔ 該当する | 実務経験と講義内容との関連（又は実践的教育内容） |
|---|---|
|
・市川類特任教授は, 経済産業省及び関連機関で30年以上にわたりイノベーション・デジタル・AI政策に従事. ・鈴木健二特任教授は, ソニーグループ（株）にてAI倫理に関する研究開発に従事. |
キーワード
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
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 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) |
授業の進め方
・対面授業とZOOMを利用したハイフレックス型授業を実施する.
・対面授業は, 大岡山キャンパスにて開催する.
・授業内課題・議論に積極的に取り組むために, 対面授業での出席を推奨する.
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 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. |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，配布資料等の該当箇所を参照し，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.
教科書
特になし.
参考書、講義資料等
T2SCHOLAにて電子的に配布する.
成績評価の基準及び方法
授業内での課題・議論, 及び, レポートに基づいて評価する.
関連する科目
- XCO.T487 ： 基盤データサイエンス
- XCO.T488 ： 基盤データサイエンス演習
- XCO.T489 ： 基盤人工知能
- XCO.T490 ： 基盤人工知能演習
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
・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.
・第一回目の授業ではガイダンスを実施するので, 受講者は必ず出席すること.
連絡先（メール、電話番号） ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。
市川 類 ichikawa.t.ap[at]m.titech.ac.jp
鈴木 健二 suzuki.k.ep[at]m.titech.ac.jp
[at]を[at]へ変更してください。
オフィスアワー
水曜日
その他
・本授業科目は, 「アントレプレナーシップ科目」(GA0D, GA1D)とみなせる専門科目である.
