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Einblick - AI倫理
AI時代の倫理的リーダーシップ：課題、機会、そして倫理的リーダーシップのためのフレームワーク
AI時代において、倫理的なリーダーシップは組織の成功と社会全体の利益のために不可欠であり、AIの課題を克服し、機会を活用するための具体的なフレームワークを提供する。
AIエシックスにおける知的権力、客観性、ジェンダー:立地した不平の正当化
AIエシックスの正当性は、量的な客観性を追求することで高められるが、これは立地した経験に基づく不平を排除する。
AI倫理規則の体系化と推論
AIシステムの行動を人間の社会的、法的、倫理的、共感的、文化的な規範に適合させるための方法論を提示する。
AI倫理ディスカッションにおける「批判する権利」の調査
AI倫理ディスカッションにおいて、チームメンバーが批判を提起できるかどうかは、組織内の権力関係や役割分担によって大きく影響される。
AI倫理上の懸念から逃れるための規制に関する潜在的な解決策の分析
人間の複雑さを捉えることはできないが、AIは徐々に人間の特定能力を持つように適応しており、業界全体を変革する可能性がある。
信頼できるAIモデルの報告のための「モデルカード」の2024年版 - 倫理的配慮と信頼性リスク管理の再分類
AIモデルの信頼性と倫理的リスクを包括的に文書化するために、「モデルカード」の2019年版の「倫理的配慮」カテゴリを「信頼性」と「リスク環境とリスク管理」の2つのカテゴリに再分類する。
AI炭坑のカナリア：アメリカのユダヤ人は大規模言語モデルトレーニングによる知的財産剥奪で不当な被害を受ける可能性がある
現在の大規模言語モデル（LLMs）のパラダイムが、アメリカのユダヤ人に対して経済的な被害をもたらす可能性があることを明らかにする。
Generative AIの損害を探る：メルティングポットから誤った表現へ
AI生成モデルにおける人間のアイデンティティの(誤)表現に関する社会的被害とバイアスに焦点を当てる。
透明なAI開示義務: 誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように
AI生成メディアの透明性は重要であり、EU AI法案のArticle 52に関する質問が重要である。
機械的な心の永遠の陽光
機械学習モデルは、その構造とサイズから、データを忘れたり削除したりすることが期待されるほど単純ではない。
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