倫理

責任追及とは、特にAIシステムにおいて、行動や意思決定について説明し、正当化し、責任を取る義務のことです。

AI安全は、人工知能システムが信頼性と倫理性を持って運用されることを保証し、人間や社会へのリスクを最小限に抑えることに焦点を当てています。

アルゴリズムの公平性は、アルゴリズムが個人やグループを公平に扱い、偏見や差別を最小限に抑えることを保証します。

Alignment in AI refers to ensuring that AI systems' goals and behaviors are consistent with human values and intentions.

人工超知能（ASI）は、あらゆる面で人間の知能を超えるAIを指します。

AIにおけるバイアスとは、人種や性別などの属性に基づいて不公平な結果をもたらす、アルゴリズムの体系的な誤りを指します。

バイアス緩和は、AIシステムにおける不公平な偏見を減らすための技術を指します。

Corrigibility refers to an AI's ability to accept corrections and updates while remaining aligned with user intentions.

安全性、プライバシー、倫理基準にリスクをもたらすAIの能力。

データ帰属は、AIモデルで使用されるデータの出所と所有権を特定するプロセスを指します。

Deceptive Alignment refers to a situation where an AI's goals appear aligned with human values but actually lead to unintended consequences.

ディープフェイク技術は、AIを使用してリアルな偽の音声や映像コンテンツを作成します。

人口統計的平等は、AIの意思決定において異なる人口統計グループ間で平等な結果を保証します。

有益にも有害にも利用できる人工知能技術。

平等化されたオッズは、異なるグループ間で真陽性率と偽陽性率を等しく保つ公平性の基準です。

倫理的AIとは、道徳的価値観や社会的規範に沿った人工知能システムの設計と実装を指します。

EU AI法は、欧州連合における安全で倫理的なAIの開発と利用を確保することを目的とした規制枠組みです。

存在リスクとは、人類文明を終わらせる可能性のある脅威や、その潜在能力を永続的に制限する可能性を指します。

AIにおける公平性とは、アルゴリズムによる意思決定において個人やグループを公平に扱うことを指します。

グループ公平性は、AIシステムが異なる人口統計グループを公平に扱うことを保証します。

個人の公平性は、類似した個人が類似の扱いを受けることを保証します。

Misalignment refers to the discrepancy between an AI system's goals and human values or intentions.

モデルカードは、AIモデルに関する詳細な情報を提供する文書であり、その意図された用途やパフォーマンス指標を含みます。

道徳的推論は、倫理的ジレンマにおいて正しいことと間違っていることを判断するプロセスです。

攻撃的AIとは、有害または悪意のある活動を行うために使用される人工知能システムを指します。

Outer Alignment refers to ensuring that an AI's goals align with human values and societal norms.

Predictive Parity ensures that a model's predictions are equally accurate across different groups.

責任あるAIフレームワークは、AI技術の倫理的な開発と展開を保証します。