概要

このエピソードでは、NYUの助教授であり、アラン・チューリング・インスティテュートのシニアリサーチアソシエイトであるDr. Umang Bhattにお話を伺います。Umangは、AIの説明可能性と人間-機械の相互作用の交差点で活躍する世界的な研究者です。

この対話では、モデルの透明性に関する「方法」と「理由」に焦点を当て、技術的でないエンドユーザーに生成AIの出力を説明するための実践的な方法や、社内の利害関係者間で強力なフィードバックループを確立することの重要性について探ります。

SpotifyやApple Musicでリスニングできますし、こちらのYouTubeでエピソードをご覧になれます。

重要なポイント

• エンジニア向けの解釈可能性とエンドユーザー向けの説明可能性の区別。

• 安全性を確保するために生成AIの出力を制限する技術的アプローチ。

• ループを閉じる：コンプライアンスチームが開発責任者とコミュニケーションを取る必要性。

• 倫理基準を維持しつつ、AIを活用した個別指導の促進。

• グローバルな視点：米国、EU、中国以外で責任あるAIフレームワークを推進。