機械学習による損失を避ける5つのポイント
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投資や融資の判断、自動運転、医療診断、あるいは採用活動にも、機械学習ベースの人工知能を組み込んだプロダクトがますます活用されている。だが、新たな情報から学習して自律的に判断するアルゴリズムが、常に倫理的で正確な判断をするとは限らない。大きな事故による損失や、バイアスのかかった判断が生じるリスクを、企業はいかに回避し、軽減することができるか。本稿では、機械学習が抱えるリスクについて論じたうえで、医療法や倫理、規制といった各側面から、リスク管理に役立つ重要なコンセプトを提示する。
【書誌情報】
※印刷は全てモノクロ印刷となります。
ページ数:11ページ
サイズ:A4
商品番号:DHBL-HB202109-005
登録日:2021/8/25
発行号:2021年9月
著者名:ボリス・バビッチ INSEAD 助教授 I. グレン・コーエン ハーバード・ロースクール 教授 テオドロス・エフゲニュー INSEAD 教授 サラ・ゲルケ ハーバード・ロースクール リサーチフェロー