概要

本エピソードでは、NYU の助教授であり、アラン・チューリング研究所のシニア・リサーチ・アソシエイトである Dr. Umang Bhatt をお迎えします。Umang 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、世界的に高く評価されている研究者です。

本対談では、モデルの透明性に関する「どのように」と「なぜ」に焦点を当て、生成 AI の出力を技術的な専門知識を持たないエンドユーザーに説明するための実践的な手法や、社内のステークホルダー間で強固なフィードバックループを構築することの重要性を探ります。

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主なポイント

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

• 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。

• フィードバックループを閉じること：コンプライアンスチームが開発責任者と連携して意思疎通を図る必要性。

• 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。