概要

本エピソードでは、Dr. Umang Bhatt氏をお迎えします。同氏は、NYUの助教授であり、Alan Turing Instituteのシニア・リサーチ・アソシエイトです。Umang氏は、AIの説明可能性と人間と機械の相互作用の交差点において卓越した実績を持つ、世界的に著名な研究者です。

本対話では、モデルの透明性における「どのように」と「なぜ」に焦点を当て、非技術系の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手法や、社内のステークホルダー間で堅牢なフィードバックループを構築する重要性を掘り下げます。

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主なポイント

• エンジニア向けの解釈可能性と説明可能性をエンドユーザー向けに区別すること。

• 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：コンプライアンス部門が開発責任者と連携してコミュニケーションを取るべき理由。

• 高い倫理基準を維持しながら、パーソナライズされた教育にAIを活用すること。

• グローバルな視点：米国、EU、中国を超えて責任あるAIフレームワークを推進すること。