AIと倫理の問題について。
目次
AIと公平性
- AIの出力は公平とは限らず、「バイアス」が生じる
- そもそもAIの保持しているデータにバイアスがあることが原因（認知バイアス、無意識バイアス）
- どのようなバイアスを問題があるとするのかが重要
AIと安全性
- AIの「安全性」→AIによって利用者・第三者の生命・身体・財産に危害が及ばないよう配慮すること
- AIの「有効性」→AIがタスクに対して適切に判断できること
- ドメインよる安全性基準に従うことが重要
- 人間がAIの判断を過度に信頼することが事故の原因になることもある
- 適切な注意喚起や情報公開が重要
AIとプライバシー
- 1人にしてもらうこと、自分に関する情報をコントロールすること
- AIのデータ収集において、データを収集することそのものが開示されていないこと、開示されていても気づかない形で開示されていること
→本人の期待・収集範囲やデータの利用方法にギャップがある - AIの推論段階において、他人に知られたくないセンシティヴな事項の推論が問題になる。また、推論に誤りがある場合、誤った情報がさも真実であるかのようにデータ保存されてしまう。
- 「プライバシー・バイ・デザイン」→システムやAIの開発の仕様設計段階からプライバシー保護の取組みを行う考え方が有用。
- 「カメラ画像利活用ガイドブック」（経済産業大臣）
- 推論の内容・利用目的・データの保存方法・周知の方法などを検討
