『AI・データ倫理の教科書』は、具体例で AI倫理 / 責任あるAI の概観を掴める入門書 - プライバシー保護の運用を考える
（作成 2022/09/10、更新 2022/09/10） www.amazon.co.jp 「AI倫理（AI Ethics）」や「責任あるAI（Responsible AI）」について、原則を定める企業が、海外だけでなく国内でも増えてきました。 分野として興味は持っていたものの、なかなか体系的に理解を深められるコンテンツに出会えなかったのですが、本書は「教科書」という名前の通り、具体例が豊富で、概観を掴むのにぴったりの一冊だと思います。 とても良い本でしたので、参考になった点を書評としてまとめました。 おかしな記述などありましたら、コメント欄でお知らせいただけると幸いです。 本書の内容 第1章 倫理の判断枠組み 第2章 各国のAI倫理原則 第3章 AI・データ倫理が問題となった事例 第4章 AI倫理に対する企業の取組み 個人的な感想 補足 「AI倫理」と「責任あるAI」の関係性 実践的な
僕の「天職」は7000人のキャラバンになった マイクロソフトを飛び出した社会起業家の成長物語
先週末、Unreasonable Labs Japanという社会起業家支援プログラムにメンターとして参加した。 その際、どのように企業からの支援を求めるのが良いかを相談してきたチームに対して、一般企業のビジネスと同じようにMeasurableなGoalを設定し、定期的にTrackすることと、支援してくれる企業に対しそれをAccountableに示すことの重要性をお伝えしたのだが、話しながら、一冊の本を思い出し、それも紹介した。 紹介した本はマイクロソフトでは出会えなかった天職 僕はこうして社会起業家になっただ。ルーム・トゥ・リードという途上国の子どもたちの識字率をあげる活動を立ち上げた元マイクロソフト社員、ジョン・ウッドの話なのだが、その方法がまさに企業で必要とされていたビジネスを成功に導く方法そのものなのだ。 詳しくは以前書いたブログ記事を読んで欲しいが、Result Oriented（
マイクロソフトでは出会えなかった天職 僕はこうして社会起業家になった
マイクロソフトでは出会えなかった天職 僕はこうして社会起業家になった ジョン・ウッド 矢羽野 薫 Amazonで偶然見つけて購入した本。別に「マイクロソフト」というキーワードが目に留まったわけではないが、読んでみて、改めて自分の勤めていたマイクロソフトという会社がすばらしい会社だったことを誇りに思う。筆者はオーストラリアのマーケティング担当ディレクターから中国に異動したマイクロソフトの国際部門の幹部の1人だったようだ。1991年入社で1999年に退職しているみたいなので、私とは少ししかかぶっていない。 筆者はネパールを訪れ、そこの小学校の図書館にほとんど本が無いことにショックを覚え、途上国の子に本やさらには学習の機会を与える支援プログラムを立ち上げることを決断する。マイクロソフトという刺激的で（彼にとっては）身分も保証された地位を捨てて。 彼の団体はRoom to Read。いわゆるNPO
Puzzling outcomes in A/B testing
A fun upcoming KDD 2012 paper out of Microsoft, "Trustworthy Online Controlled Experiments: Five Puzzling Outcomes Explained" (PDF), has a lot of great insights into A/B testing and real issues you hit with A/B testing. It's a light and easy read, definitely worthwhile. Selected excerpts:We present ... puzzling outcomes of controlled experiments that we analyzed deeply to understand and explain ..
Optimizing broad match in web advertising
A paper out of Microsoft Research, "A Data Structure for Sponsored Search" (PDF), has a couple simple but effective optimizations in it that are fun and worth thinking about. First, a bit of explanation. When trying to match advertisers to search queries, search engines often (90%+ of the time) use broad match, which only requires a subset of the query terms to match. For example, if an advertiser
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Building a Large-scale, Accurate and Fresh Knowledge Graph
