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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は、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。
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