内容

目次

序章 　イノベーションのカーブを切り抜ける 　信頼できるAIを構成する様々な要素 第1章 現代AI入門 　知能を持つ機械への道 　AIの基本用語 　AIモデルの種類とモデルケース 　現代のAI時代の新たな課題 第2章 公平性と中立性 　長年にわたる倫理問題 　AIにおけるバイアスの本質 　公平性におけるトレードオフ 　AIの公平性チェックリスト 　公平性推進のための実践的アプローチ 　AIの公平な未来に向けて 第3章 堅牢性と信頼性 　堅牢なAIと脆いAI 　信頼性の高いAIの開発 　深層学習の一般化における課題 　AIの信頼性に影響を与える要因 　堅牢性と悪意のある人 　考慮すべき影響 　AIの堅牢性と信頼性チェックリスト 　堅牢で信頼性の高いAIを構築するための先進的な実践方法 　堅牢で信頼性の高いツールを目指して 第4章 透明性 　AIにおける透明性の定義 　透明性の限界 　ステークホルダへの影響を評価する 　AIの透明性チェックリスト 　透明性への第一歩 　透明性から信頼されるAIへ 第5章 説明可能性 　AIの機能を理解するための構成要素 　説明可能なAIの価値 　説明可能性の要因 　説明可能性を促進するための技術的アプローチ 　AIの説明可能性チェックリスト 　プロセスにおける先進的な実践方法 　説明の必要性 第6章 セキュリティ 　AIの妥協とはどのようなものか 　安全でないAIはどのように悪用されるか 　AIがもたらした結果 　AIのセキュリティチェックリスト 　AIセキュリティ強化のリーディングプラクティス 　AIで未来を守る 第7章 安全性 　AIにおける安全と危害 　人間の価値観とAIの目的の整合性 　AIの安全チェックリスト 　安全性の技術面における先進的な取り組み 　AIとの未来をより安全にするために 第8章 プライバシー 　（データ利用の）同意、管理、アクセス、そしてプライバシー 　AIのパワーとプライバシーの軋轢 　匿名化や仮名化の先にあるもの 　プライバシーに関する法律と規制 　AIのプライバシーチェックリスト 　データおよびAIプライバシーにおける先進的な取り組み 　AIの信頼とプライバシーの結びつき 第9章 アカウンタビリティ 　アカウンタビリティは何に対して、誰に対して生じるものか？ 　イノベーションとアカウンタビリティの両立 　法律と訴訟および賠償責任 　AIのアカウンタビリティチェックリスト 　AIアカウンタビリティにおける先進的な取り組み 　信頼できるAIのためのアカウンタビリティ 第10章 責任 　AI時代における企業の責任 　責任あるAIの利用に向けた動機づけ 　Good、Better、Bestのバランス 　責任あるAIのチェックリスト 　責任あるAIの利用における先進的な取り組み 　責任から信頼を生む 第11章 信頼できるAIの実現に向けて 　ステップ1：信頼できるAIにとって必要な要素の決定 　ステップ2：人・プロセス・技術による信頼の醸成 　信頼できるAIのための行動ガイドライン 　次のステップへ 第12章 信頼できるAIの展望