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【配布資料】信頼できるAI入門 -Trustworthy AI

Takahiro Esaki
September 01, 2022

【配布資料】信頼できるAI入門 -Trustworthy AI

本資料は次のイベントの公開配布資料です。

<イベント>
信頼できるAI入門 -Trustworthy AI
https://ibm-developer.connpass.com/event/257054/

<概要>
みなさんは、信頼できるAI(Trustworthy AI)・AIの公平性・説明可能なAI(Explainable AI:XAI)などの単語を耳にしたことはありますか?

身の回りでAIの活用が進む一方、ブラックボックスなAIの性質に起因して、さまざまな社会問題が顕在化してきております。

例えば、データの偏りを理由に、性別や国籍などの特徴量にAIがフォーカスしてしまった結果、 不当に特定の属性にとって不利な評価・判断が実施されてしまうケースなどが問題化しております。

昨今、このようなAIの社会問題について世界中の国家・企業が将来のあり方について議論を深めており、 将来のルール作りの検討や課題を解決するためのソリューションの開発が進んでおります。

日本政府からも「人間中心のAI社会原則」がまとめられて公開されていますが、なかなか浸透しておらず、聞いたことはあっても具体的なイメージを持っていらっしゃる方は多くないのではないかと存じます。

そこで今回は、まずは現状を「知ってもらう」「興味を持ってもらう」ことを目的として、 信頼できるAI・AIの公平性・説明可能なAIに関する社会課題とソリューションの動向について入門レベルでご紹介します。

具体的には、AIの公平性・説明可能なAIについて日本や欧米の政府・国家の動向を説明し、その上で、各企業の取り組みや技術などの状況についてご紹介します。 また、特にIBMもこの領域に力を入れており、課題を解決するためのソリューションとしてIBM Watson®️ OpenScale™️を展開しているので、そちらの画面なども確認しながら、信頼できるAI・AIの公平性・説明可能なAIに対するイメージを具現化していただければと考えております。

Takahiro Esaki

September 01, 2022
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Transcript

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  9. © 2022 IBM Corporation
    9
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    パーソナライズされたレ
    コメンデーションで最新
    のコンテンツを提供する
    不正検出の精度を向上
    させ、リスクを低減す

    ⾃動運転において変化する
    状況に適応する
    画像分析により科学研究、
    創薬を加速させる
    遺伝⼦研究を加速させ、新
    しい洞察を⽣み出す
    重要なインフラを保全し、
    対応の速度を向上させる
    健康上の問題や病気の症
    状を予測する
    潜在的な不正を検出しつつ、
    契約や請求を最適化する

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  10. © 2022 IBM Corporation
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  11. © 2022 IBM Corporation
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  12. © 2022 IBM Corporation
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    ※EEA=EU27カ国とノルウェイ、リヒテンシュタイン、アイスランドを追加した30カ国のこと

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  13. © 2022 IBM Corporation
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    第22条 プロファイリングを含む⾃動化された個⼈意思決定
    • 1. データ主体は、当該データ主体に関する法的効果をもたらすか⼜は当該 データ主体に同様
    の重⼤な影響をもたらす、
    プロファイリングなどの⾃動化された処理のみに基づいた決定に服しない権利を持つ。
    • 2. 第1項は次に掲げるいずれかの決定には適⽤されない。
    (a) データ主体とデータ管理者間の契約締結、⼜は履⾏に必要な決定。
    (b) データ主体の権利及び⾃由並びに正当な利益を保護するための適切な措置が定められた管
    理者が従うEU 法⼜は加盟国の国内法によって認められた決定。
    (c) データ主体の明⽰的な同意に基づく決定。
    • 3. 第2項(a)号及び(c)号で定める状況に関して、データ管理者は、データ主体の権利及び⾃由並
    びに正当な利益を保護するための適切な措置を実施し、
    少なくとも管理者側で⼈を介在させる権利、当該データ主体の⾒解を表明する権利、及び決定
    に異議を唱える権利を実施するものとする。
    • 4. 第2項で定める決定は、第9条第2項(a)号⼜は(g)号が適⽤されず、データ主体の権利及び⾃
    由並びに正当な利益を保護するための適切な措置が
    機能していないならば、第9条第1項で定める特別な種類の個⼈データに基づいてはならない。

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  14. © 2022 IBM Corporation
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  15. © 2022 IBM Corporation
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    参考︓
    https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/jinkouchinou/r02_dai01/sanko2.pdf
    https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/reform/wg7/20191101/shiryou1.pdf
    7つの原則
    の中で、
    公平性・説
    明責任・透
    明性につい
    て規定

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  16. © 2022 IBM Corporation
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    IUUQTXXXJOUFMMJHFODFHPWQSJODJQMFTPG
    BSUJGJDJBMJOUFMMJHFODFFUIJDTGPSUIFJOUFMMJHFODF
    DPNNVOJUZ
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    IUUQTXXXGUDHPWCVTJOFTT
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  17. © 2022 IBM Corporation
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  19. © 2022 IBM Corporation
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  21. © 2022 IBM Corporation
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  22. © 2022 IBM Corporation
    22
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    モデルの作

    モデルの実

    モデルの監
    視と評価
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  23. © 2022 IBM Corporation
    23
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    参考︓公平性スコアの算出
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    【例】
    ローンの審査にいおいて、⼥性に偏⾒(バイアス)がない
    か監視・評価する場合、
    • 監視対象グループ=⼥性
    • 参照グループ=男性
    • 好ましい結果=リスクなし評価
    • (好ましくない結果=リスクあり評価)
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  24. Ϋϩʔδϯά

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  25. © 2022 IBM Corporation
    25
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  26. © 2022 IBM Corporation
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