AIリスク・マネジメント
信頼できる機械学習ソフトウェアへの工学的方法論
著：中島 震
紙版
内容紹介
画像認識，自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で，ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や，分布外データへの考慮といった問題に，どのように対処したらよいのでしょうか．
本書では，AI，特に機械学習のリスクマネジメントについて，ソフトウェアやAI倫理との関係を含めて解説しています．
AIがもたらす新しいリスク，ITリスクへの取組み，ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴，リスク低減の考え方を解説し，技術的な方法，適切な規制，ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて，AIが抱える問題の解決にアプローチします．
目次
第1 章 社会の新しいリスク
1.1 AI の光と陰
1.2 リスクとトラスト
第2 章 IT リスクとソフトウェア品質
2.1 IT リスク
2.2 プライバシーリスク
2.3 ソフトウェア品質モデル
第3 章 機械学習ソフトウェアの特徴
3.1 機械学習の基本
3.2 品質の考え方
3.3 成果物の利用
3.4 機械学習ソフトウェアとSQuaRE
第4 章 倫理的なAI
4.1 高位ポリシーとしての倫理
4.2 信頼されるAI
4.3 データ主体の保護
第5 章 AI エコシステム
5.1 技術コミュニティ
5.2 AI イノベーションへのリスク
