2021年9月号

機械学習による損失を避ける5つのポイント

投資の誤判断、自動車事故、医療過誤……

ボリス・バビッチ

ボリス・バビッチ

INSEAD 助教授

意思決定科学を担当する。

I. グレン・コーエン

I. グレン・コーエン

ハーバード・ロースクール 教授

ハーバード・ロースクールのジェームズ A. アトウッド・アンド・レスリー・ウィリアムズ記念講座教授。法律学を担当。同校の副学部長を務める。保健法政策・生物工学・生命倫理のためのペトリ=フロム・センターのファカルティディレクターを兼任。

テオドロス・エフゲニュー

テオドロス・エフゲニュー

INSEAD 教授

意思決定科学とテクノロジーマネジメントを担当。

サラ・ゲルケ

サラ・ゲルケ

ハーバード・ロースクール リサーチフェロー

ハーバード・ロースクールの保健法政策・生物工学・生命倫理のためのペトリ=フロム・センターのリサーチフェロー。医療、人工知能、法律を担当。

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。
PDF論文:11ページ[約1,375KB]
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