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学ぶ目的
ELSI
新しい技術が社会に出るときの、倫理的・法的・社会的な課題をELSIと呼びます。法律に反していなくても、社会から受け入れられないことがあります。
個人情報の扱い
- 個人情報 … 生きている個人を特定できる情報。氏名や顔写真、ほかの情報と照らして特定できるものも含む
- 個人識別符号 … マイナンバーや指紋のデータのように、それだけで個人を特定できる符号
- 要配慮個人情報 … 病歴や信条など、不当な差別につながりうる情報。取り扱いが特に厳しい
- 仮名加工情報と匿名加工情報 … 個人を特定しにくく加工した情報。匿名加工情報は、元に戻せないように加工したもの
- オプトイン・オプトアウト … 先に同意をもらう方式と、本人が申し出たら止める方式
GDPRと忘れられる権利
GDPRは、EUの個人データ保護の規則です。EUの人のデータを扱えば、EUの外の会社にも関係することがあります。自分のデータの消去を求める権利(忘れられる権利)などが定められています。
データ倫理とバイアス
データのねつ造・改ざん・盗用をしないこと。偏ったデータで学んだAIは、偏った判断をします(データバイアス、アルゴリズムバイアス)。AIの原則として、人間中心、公平性、説明責任、透明性が挙げられます。
生成AIの留意事項
もっともらしい誤り(ハルシネーション)、偽情報や有害な内容の生成、機密情報の入力、他人の権利の侵害に気をつけます。
このレクチャーで学ぶこと
- ELSI(倫理的・法的・社会的な課題)
- 個人情報・個人識別符号・要配慮個人情報・仮名加工情報・匿名加工情報、オプトアウト
- GDPRと忘れられる権利、データ倫理、データとアルゴリズムのバイアス、AIの原則
- 生成AIの留意事項とデータガバナンス
質問
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#1
未完了
データを集めて蓄える ― データの形式と、収集・蓄積の仕組みを説明する
#2
未完了
データの加工 ― 欠損・外れ値・表記ゆれ・結合を正しく処理する
#3
未完了
SQLの基本 ― 絞り込み・集計・結合の結果を、表から読み取る
#4
未完了
プログラミングとAIの運用 ― コードの基礎と、生成AI・MLOpsとの付き合い方
#5
未完了
ITセキュリティ ― 3つの要素と、暗号・認証・攻撃への守りを説明する
#6
未完了
基盤の考え方 ― 論理的思考と課題の定義で、分析を仕事の問いにつなぐ
#7
未完了
データ・AIの倫理と法 ― 個人情報・プライバシー・バイアス・生成AIの注意点
#8
未完了