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【AI開発・利活用におけるリスクへの対応】
〜説明可能性、公平性、品質保証、プライバシー保護〜
8月26日(金) 終了済
（国研）産業技術総合研究所
人工知能研究センター 招聘研究員／
（株）KDDI総合研究所 AI部門 招聘研究員
麻生 英樹（あそう ひでき） 氏
（株）KDDI総合研究所
海外市場・政策リサーチG
コアリサーチャー
加藤 尚徳（かとう なおのり） 氏
（株）KDDI総合研究所
統合機械学習G
グループリーダー
黒川 茂莉（くろかわ もり） 氏
AI技術の発展と社会への普及の進展により、AIの開発・利活用の際に発生しうるリスクに注目が高まり、国内外で議論が進んでいる。2021年4月には欧州委員会においてAI規則案が提案され、これまで規制のなかったAIの開発・利活用に関して規制化の議論が進んでいる。
ここでは、AIによる各種リスクとリスクベースアプローチに基づくAIガバナンスの必要性について欧州委員会のAI規則案を参照しつつ説明したのち、AIガバナンスを支える各種技術について現状を解説する。具体的にはAIの説明可能性、公平性、品質保証、プライバシー保護の4つの技術的アプローチについて解説する。最後に技術の今後の展望について論じる。
１．AIによるリスクとAIガバナンスの必要性
２．AIの説明可能性
３．AIの公平性とバイアス
４．AIの品質保証
５．AIのプライバシー保護
６．今後の展望
７．質疑応答
1983年4月通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所入所。2015年5月から2020年3月（国研）産業技術総合研究所 人工知能研究センター副研究センター長を務め、現在は同センターの招聘研究員。2019年4月から（株）KDDI総合研究所招聘研究員を兼務。ニューラルネットワークをはじめとする統計的機械学習の基礎理論・アルゴリズムと、学習能力を持つ知的 情報処理システムへの応用に関する研究開発に従事。
（株）KDDI総合研究所・コアリサーチャー。情報法制（プライバシー・個人情報等）を中心とした法制度や技術の調査・研究・コンサル業務に従事。大学の非常勤講師として、情報法、知的財産法、情報セキュリティに関する講義を担当。総合研究大学院大学複合科学研究科情報学専攻単位取得満期退学、修士（情報学）、放送大学客員准教授、理研AIP客員研究員、神奈川大学非常勤講師、慶應義塾大学SFC研究所上席所員。
2007年慶大大学院理工学研究科開放環境科学専攻修士課程修了。同年 KDDI（株）入社。以降、（株）KDDI総合研究所にてAI、機械学習、転移学習、知識グラフ等の研究に従事。現在、同社統合機械学習グループリーダー。異業種ペルソナマーケティングAI推進協議会事務局長。
