これは何ですか？
AI倫理フレームワークは、責任あるAI開発のための原則とルールを定義します。主な懸念事項には、バイアスと公平性、透明性、説明責任、プライバシー、安全性、そしてアラインメント問題 — AIシステムが人間の本当の望みに沿って動作することの確保が含まれます。
📖 詳細分析
例え 1
AI の倫理フレームワークを構築することは、新しい機械の国のための憲法を書くようなものだと考えてください。憲法が個人の自由と公共の安全のバランスを取るのと同じように、AI フレームワークはイノベーションの速度と人間の保護のバランスを取る必要があり、コミュニティによってこれらの優先順位の重み付けは異なります。
例え 2
信じられないほど仕事が早く、決して眠らないが、倫理観を持たない新入社員を雇用することを想像してみてください。ローン、雇用、医療ケアについての決定を彼らに行わせる前に、公平性、透明性、説明責任を網羅したルールブックを作成します。そのルールブックは本質的には AI の倫理フレームワークです。
🎯 シミュレーターのヒント
初心者
まず公平性の重みスライダーを調整します。レーダー チャートの形状がリアルタイムでどのように変化するかを観察します。
中級者
ランダム シナリオを使用して、さまざまな AI アプリケーション間でフレームワークをストレス テストします。
上級者
エキスパート モードでは、バイアスしきい値を下げて、より厳格な基準が全体的な意思決定の信頼性にどのように影響するかを確認します。
📚 用語集
🏆 主要人物
Stuart Russell (2019)
AI の調整を中心的な課題として再構成したカリフォルニア大学バークレー校の教授、『Human Compatibility』の著者
Timnit Gebru (2020)
大規模言語モデルのリスクに関する影響力のある論文を共著し、DAIR Institute を設立した AI 倫理研究者
Joy Buolamwini (2018)
アルゴリズム・ジャスティス・リーグを設立し、顔認識における人種的偏見を暴露したMITの研究者
Yoshua Bengio (2023)
AI 安全規制の主導者となったディープラーニングのパイオニア (2018 年チューリング賞)
UNESCO (2021)
AIの倫理に関する初の世界的勧告を発表、193の加盟国で採択
🎓 学習リソース
- On the Dangers of Stochastic Parrots [paper]
大規模言語モデルの環境および社会リスクに関する影響力のある論文 (FAccT 2021) - Fairness and Abstraction in Sociotechnical Systems [paper]
AI の公平性が社会的文脈によってどのように形成されるかを理解するためのフレームワーク (FAT* 2019) - AI Ethics Guidelines Global Inventory [article]
世界中の 160 以上の AI 倫理ガイドラインのデータベース - Partnership on AI [article]
責任ある AI のベスト プラクティスを開発するマルチステークホルダー組織