AI (人工知能) の倫理問題と求められる企業対応

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第1部 AI・データ活用における倫理上の問題と企業対応

(2022年10月6日 10:30〜12:00)

 現在、AIを組み込んだソフトウェアが一般的になりつつあります。それに伴って、そこに倫理的課題が生じてきています。法には抵触しないがデータ活用やAIの利用方法が社会的に問題となったような事例も多数発生しています。企業としては、たとえ法律を遵守していたとしても、社会的問題となったAIを使い続けることは現実問題として困難です。このような問題の要因を見つけるには法令遵守だけにとどまらない、より広い倫理的観点に基づいた方法論が必要です。  そこで、本講演では「AI・データ倫理の教科書」の著者でもあり、「AI・データ契約ガイドライン検討会」委員の講師が、AIの倫理問題について解説します。

  1. 倫理とは
  2. 各国のAI倫理原則
    1. 日本のAI倫理原則
    2. 外国のAI倫理原則
  3. AI・データ倫理が問題となった事例
  4. まとめ

第2部 AI/機械学習の品質管理・保証の動向と取り組み

(2022年10月6日 13:00〜14:30)

 AIや機械学習を組み込んだ製品やサービスの実用化が促進されるにつれて、その品質管理や保証が社会的にも重要な課題として認識されている。講演者は、「機械学習品質マネジメントガイドライン」 (産業技術総合研究所) の策定に携わるとともに、企業内で製造工場における外観検査、コネクティッドカーから収集される車両走行データを用いたサービス等の実現に向けて、直面する品質管理や保証に関わる課題を解決するための取り組みを実施している。  本講演では、これらの動向と取り組みについて、事例を交えながら説明する。

  1. はじめに
  2. AI/機械学習の品質管理・保証の動向
    1. 社会的な動向
    2. 技術的な動向
  3. AI/機械学習の品質管理・保証に関連する取り組み例
    1. 生産工場の外観検査における事例
    2. 品質管理・保証の考え方
    3. 社内ガイドラインの策定
  4. 国プロにおける議論
    1. 機械学習品質マネジメントガイドラインの概要
    2. 開発事例リファレンス
    3. 品質検証の実態と展望
  5. まとめ

第3部 AIの倫理問題と人間中心のイノベーション

(2022年10月6日 14:45〜16:15)

  1. AIが今できること
  2. AIの社会的影響
  3. AI倫理の全体像
  4. 欧州AI政策
  5. AIガバナンスの動向
  6. AIガバナンスを支える技術
  7. AI倫理の取り組み方
  8. 富士通のAI倫理研究

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