機械学習による損失を避ける5つのポイント

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。本書では、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。＊『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー（2021年9月号）』に掲載された記事を電子書籍化したものです。

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