AIと人権
人工知能が人権に与える影響について探ります。サービスへのアクセス向上といった利点と、プライバシー侵害やバイアスといったリスクのバランスを考察。国際的な枠組み、規制の課題、基本的人権を守るための責任あるAI活用の重要性について学びましょう。...
1 分で読める
AI
Human Rights
+5
Bias
AI推論の理解：種類、重要性、そして応用
AI推論の基礎について、その種類、重要性、実世界での応用を探ります。AIがどのように人間の思考を模倣し、意思決定を強化し、OpenAIのo1のような高度なモデルにおけるバイアスや公平性の課題に取り組んでいるのかを学びましょう。...
1 分で読める
AI
Reasoning
+7
ガーベジ・イン、ガーベジ・アウト（GIGO）
ガーベジ・イン、ガーベジ・アウト（GIGO）は、AIやその他のシステムの出力の質が入力の質に直接依存することを強調しています。AIにおけるその意味、データ品質の重要性、そしてより正確で公正、信頼性の高い成果のためにGIGOを軽減する戦略について学びましょう。...
1 分で読める
AI
Data Quality
+4
アンダーフィッティング
アンダーフィッティングは、機械学習モデルが学習データの根本的な傾向を捉えるには単純すぎる場合に発生します。これにより、未知のデータだけでなく訓練データに対してもパフォーマンスが低下し、モデルの複雑性の不足、不十分な訓練、または不適切な特徴選択が原因となることが多いです。...
1 分で読める
AI
Machine Learning
+3
バイアス
AIにおけるバイアスを探求：その発生源、機械学習への影響、実例、そして公正かつ信頼性の高いAIシステムを構築するための緩和策を理解しましょう。...
1 分で読める
AI
Bias
+4
差別
AIにおける差別とは、人種、性別、年齢、障害などの保護された属性に基づいて、個人や集団が不公平または不平等な扱いを受けることを指します。これは、データ収集、アルゴリズム開発、または運用段階でAIシステムに埋め込まれたバイアスに起因することが多く、社会的・経済的な平等に大きな影響を与える可能性があります。...
1 分で読める
AI
Bias
+3