G検定 9.11 AIガバナンス（監査、倫理アセスメント、トレーサビリティ）
AIを社会に安全かつ公正に導入するためには、法律や倫理原則だけでなく、運用上の仕組み（ガバナンス） が不可欠です。ここでは AI監査、倫理アセスメント、トレーサビリティ といった枠組みを整理します。AIガバナンスとは定義AIが社会に与える影...
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G検定 G検定 9.10 その他の価値（軍事利用、自律性、インクルージョン）
AIは社会にさまざまな価値をもたらしますが、倫理的に議論が分かれる利用分野も存在します。特に 軍事利用、自律性、インクルージョン（包摂性） は、AI倫理の中でも重要なテーマとして注目されています。軍事利用（Military Use of A...
G検定 9.9 労働政策（AIと雇用、スキルの喪失）
AIは産業構造を変革し、新しい価値を生み出す一方で、雇用や働き方に大きな影響を与えます。「人間の仕事をAIが奪うのではないか」という懸念と、「新しい仕事を創出する」という期待の両面があります。AIと雇用雇用の喪失（Automationによる...
G検定 9.8 環境負荷（AI学習の電力消費、気候変動）
AIの高度化は私たちの生活を便利にする一方で、環境への負荷 という新たな課題を生み出しています。特に大規模モデルの学習には莫大な計算資源が必要で、その結果、電力消費や温室効果ガス排出が問題視されています。AI学習の電力消費背景ディープラーニ...
G検定 9.7 民主主義への影響（フィルターバブル、エコーチェンバー）
AIは情報の流通を効率化する一方で、社会や政治に大きな影響を与えることがあります。特に フィルターバブル と エコーチェンバー は、民主主義における議論の多様性を損ない、社会の分断を助長するリスクとして懸念されています。フィルターバブル（F...
G検定 9.6 透明性と説明可能性（ブラックボックス問題、XAI）
AIは高い性能を発揮する一方で、「なぜその判断に至ったのか」がわかりにくいという課題があります。これを ブラックボックス問題 と呼び、信頼性や説明責任に直結するため、社会実装の大きな障害となっています。ブラックボックス問題定義AIの判断過程...
G検定 9.5 AI悪用（ディープフェイク、フェイクニュース）
AIは社会に多くの恩恵をもたらす一方で、悪用されるリスクも高まっています。特に ディープフェイク や フェイクニュース は、民主主義や社会秩序に深刻な影響を及ぼす可能性があり、世界的に懸念されています。ディープフェイク（Deepfake）定...
G検定 9.4 安全性とセキュリティ（敵対的攻撃、モデル窃取）
AIは社会に広く浸透しつつありますが、その安全性とセキュリティは依然として大きな課題です。特に 敵対的攻撃（Adversarial Attack） や モデル窃取（Model Stealing） は、AI特有の脆弱性として注目されています。...
G検定 9.3 公平性（アルゴリズムバイアス、サンプリングバイアス）
AIは大量のデータを処理して意思決定を支援する一方で、公平性（Fairness） の問題がしばしば指摘されます。特に アルゴリズムバイアス や サンプリングバイアス によって、AIが差別的・不公平な判断を下す可能性があり、社会的な信頼性に直...
G検定 9.2 プライバシー（プライバシー・バイ・デザイン）
AIは大量のデータを収集・処理するため、プライバシー保護 が常に課題となります。「どのようにデータを扱うか」を後付けで考えるのではなく、システム設計の初期段階からプライバシーを組み込む 考え方が求められます。プライバシー・バイ・デザイン（P...