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Responsible AI

AWS関連

AWSにおける責任あるAI(Responsible AI)の実践:倫理的開発と安全なAI運用

AWSが推進する責任あるAI(Responsible AI)の原則と、それを実践するためのツールやサービス(Amazon Bedrock Guardrails, Amazon SageMaker Clarifyなど)を解説。AIライフサイクル全体におけるリスク管理、公平性、透明性、プライバシー、安全性確保のためのAWSの取り組みとベストプラクティスを探ります。
AIツール活用

責任あるAI(Responsible AI)の最前線:倫理的考慮と安全性を確保するLLM開発

大規模言語モデル(LLM)が社会に深く組み込まれるにつれて重要性が増す倫理的考慮と安全性に焦点を当てます。バイアス、ハルシネーション、プライバシーといった課題への対応策、倫理的AIの原則、そして責任あるAIの展開を確保するための最新の研究と開発動向を解説します。
AIツール活用

AI開発者が知るべき責任あるAI(Responsible AI)の原則:公平性、透明性、プライバシーを確保するツールと実践

AI開発者が知るべき責任あるAI(Responsible AI)の主要原則を解説。公平性、透明性、プライバシーを確保するための具体的なツールと実践方法を紹介し、倫理的なAIシステム構築を支援します。
AWS関連

AWSにおける責任あるAI(Responsible AI)の実践:倫理的開発と安全なAI運用

AWSが推進する責任あるAI(Responsible AI)の原則と、それを実践するためのツールやサービス(Amazon Bedrock Guardrails, Amazon SageMaker Clarifyなど)を解説。AIライフサイクル全体におけるリスク管理、公平性、透明性、プライバシー、安全性確保のためのAWSの取り組みとベストプラクティスを探ります。
データ分析 & AIの実践活用

「責任あるAI」は儲かるのか?ビジネス成長と信頼を両立するAI倫理・ガバナンス実践ガイド

AI倫理は単なる綺麗事ではない。ビジネスリスクを回避し、顧客からの信頼を獲得して競争優位を築くための戦略的必須事項です。本記事では、NISTのフレームワークに基づいた実践的な5ステップ、そして2025年に迫るEU AI法への対策まで、企業のAIガバナンス構築をゼロから解説します。