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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

目安学習時間 25分

課題

全問正解でレクチャー完了です。

【問題1】

過去の採用の記録だけで、応募者を選ぶAIを学ばせたところ、特定の属性の人を低く評価するようになりました。最も適切な説明はどれですか。

[選択肢]

【問題2】

会員が「メールの案内を止めてほしい」と申し出たら送るのを止める、という同意の扱い方はどれですか。

[選択肢]
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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

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