6.3 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
問題一覧
1
GDPRで認められているデータポータビリティ権とは、EU域内に限って、収集した個人データをクラウド技術を活用して共有できる権利である
2
(ア)データポータビリティ (イ)新興企業による新規サービス創出を促す
3
AI技術を活用する機会の不平等を引き起こす所得格差を軽減すること
4
一部の国では、AIアルゴリズムの透明性に関する項目を法律で規制し、違反した場合の具体的な罰金・制裁金の額が決められている
5
AI開発の統制がイノベーションを阻害する要因にならないように留意すべきである
6
CDPR(EU一般データ保護規制)では、機械学習モデルからの個人情報の影響の除去要請に対応することが、AIサービス事業者に義務付けられている
7
病院でAIを用いた患者データ管理システムを使用すること
8
日本企業が開発した自動運転車のAIナビゲーションシステムを欧州に展開した場合、ハイリスクAIに該当する可能性がある
9
EUのAI規制の動きがグローバル基準となっていく中、本ガイドラインは日本国内では初めてのAIに関する規制力を伴う法令として策定された
10
事業者が消費者に対して利用目的を公表せずに、AIを用いて個人情報を収集すること
11
「監視アルゴリズム」とは、プロダクトなどが事業者間で合意した価格で販売されているかをAIで監視し市場を支配することであり、現在(2024年9月時点)独禁法でカバーされていないことが問題視されている
12
パラレルアルゴリズムとは、同一の業界の2つ以上の競争事業者が、同時進行に価格を監視するために用いるAIを指す
13
ある事業者がAIアルゴリズムを用いて、類似商品の市場価格を網羅的にウォッチし、自社商品を常に市場の最低価格に設定するような行為は独占禁止法上禁止されている
1.人工知能の定義と、技術動向・研究における問題
1.人工知能の定義と、技術動向・研究における問題
Tsuyoshi Ikeda · 23問 · 1年前1.人工知能の定義と、技術動向・研究における問題
1.人工知能の定義と、技術動向・研究における問題
23問 • 1年前2.1.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
2.1.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
Tsuyoshi Ikeda · 22問 · 1年前2.1.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
2.1.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
22問 • 1年前2.2.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
2.2.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前2.2.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
2.2.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
20問 • 1年前2.3.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
2.3.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
Tsuyoshi Ikeda · 16問 · 1年前2.3.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
2.3.機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価
16問 • 1年前3.1.ディープラーニングの仕組みと応用
3.1.ディープラーニングの仕組みと応用
Tsuyoshi Ikeda · 17問 · 1年前3.1.ディープラーニングの仕組みと応用
3.1.ディープラーニングの仕組みと応用
17問 • 1年前3.2.ディープラーニングの仕組みと応用
3.2.ディープラーニングの仕組みと応用
Tsuyoshi Ikeda · 21問 · 1年前3.2.ディープラーニングの仕組みと応用
3.2.ディープラーニングの仕組みと応用
21問 • 1年前3.3.ディープラーニングの仕組みと応用
3.3.ディープラーニングの仕組みと応用
Tsuyoshi Ikeda · 12問 · 1年前3.3.ディープラーニングの仕組みと応用
3.3.ディープラーニングの仕組みと応用
12問 • 1年前3.4.ディープラーニングの仕組みと応用
3.4.ディープラーニングの仕組みと応用
Tsuyoshi Ikeda · 27問 · 1年前3.4.ディープラーニングの仕組みと応用
3.4.ディープラーニングの仕組みと応用
27問 • 1年前4.1.ディープラーニングの研究分野
4.1.ディープラーニングの研究分野
Tsuyoshi Ikeda · 12問 · 1年前4.1.ディープラーニングの研究分野
4.1.ディープラーニングの研究分野
12問 • 1年前4.2.ディープラーニングの研究分野
4.2.ディープラーニングの研究分野
Tsuyoshi Ikeda · 19問 · 1年前4.2.ディープラーニングの研究分野
4.2.ディープラーニングの研究分野
19問 • 1年前4.3.ディープラーニングの研究分野
4.3.ディープラーニングの研究分野
Tsuyoshi Ikeda · 3回閲覧 · 26問 · 1年前4.3.ディープラーニングの研究分野
4.3.ディープラーニングの研究分野
3回閲覧 • 26問 • 1年前5.1 AI・データ活用の社会実装とプロジェクトの進め方
5.1 AI・データ活用の社会実装とプロジェクトの進め方
Tsuyoshi Ikeda · 23問 · 1年前5.1 AI・データ活用の社会実装とプロジェクトの進め方
5.1 AI・データ活用の社会実装とプロジェクトの進め方
23問 • 1年前6.1 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
6.1 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
Tsuyoshi Ikeda · 19問 · 1年前6.1 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
6.1 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
19問 • 1年前6.2 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
6.2 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
Tsuyoshi Ikeda · 21問 · 1年前6.2 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
6.2 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
21問 • 1年前6.4 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
6.4 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
Tsuyoshi Ikeda · 11問 · 1年前6.4 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
6.4 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
11問 • 1年前7.1 AIを理解するための数学・統計学
7.1 AIを理解するための数学・統計学
Tsuyoshi Ikeda · 13問 · 1年前7.1 AIを理解するための数学・統計学
7.1 AIを理解するための数学・統計学
13問 • 1年前7.2 AIを理解するための数学・統計学
7.2 AIを理解するための数学・統計学
Tsuyoshi Ikeda · 17問 · 1年前7.2 AIを理解するための数学・統計学
7.2 AIを理解するための数学・統計学
17問 • 1年前問題1-01
問題1-01
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-01
問題1-01
20問 • 1年前問題1-02
問題1-02
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-02
問題1-02
20問 • 1年前問題1-03
問題1-03
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-03
問題1-03
20問 • 1年前問題1-04
問題1-04
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-04
問題1-04
20問 • 1年前問題1-05
問題1-05
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-05
問題1-05
20問 • 1年前問題1-06
問題1-06
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-06
問題1-06
20問 • 1年前問題1-07
問題1-07
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-07
問題1-07
20問 • 1年前問題1-08
問題1-08
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-08
問題1-08
20問 • 1年前問題1-09
問題1-09
Tsuyoshi Ikeda · 20問 · 1年前問題1-09
問題1-09
20問 • 1年前問題1-10
問題1-10
Tsuyoshi Ikeda · 11問 · 1年前問題1-10
問題1-10
11問 • 1年前令和6年春
令和6年春
Tsuyoshi Ikeda · 26問 · 1年前令和6年春
令和6年春
26問 • 1年前令和5年秋
令和5年秋
Tsuyoshi Ikeda · 26問 · 1年前令和5年秋
令和5年秋
26問 • 1年前令和5年春
令和5年春
Tsuyoshi Ikeda · 25問 · 1年前令和5年春
令和5年春
25問 • 1年前令和4年秋
令和4年秋
Tsuyoshi Ikeda · 15問 · 1年前令和4年秋
令和4年秋
15問 • 1年前令和4年春
令和4年春
Tsuyoshi Ikeda · 22問 · 1年前令和4年春
令和4年春
22問 • 1年前令和3年秋
令和3年秋
Tsuyoshi Ikeda · 17問 · 1年前令和3年秋
令和3年秋
17問 • 1年前令和3年春
令和3年春
Tsuyoshi Ikeda · 10問 · 1年前令和3年春
令和3年春
10問 • 1年前令和2年秋
令和2年秋
Tsuyoshi Ikeda · 16問 · 1年前令和2年秋
令和2年秋
16問 • 1年前令和元年秋
令和元年秋
Tsuyoshi Ikeda · 8問 · 1年前令和元年秋
令和元年秋
8問 • 1年前平成31年春
平成31年春
Tsuyoshi Ikeda · 8問 · 1年前平成31年春
平成31年春
8問 • 1年前平成30年秋
平成30年秋
Tsuyoshi Ikeda · 7問 · 1年前平成30年秋
平成30年秋
7問 • 1年前平成30年春
平成30年春
Tsuyoshi Ikeda · 5問 · 1年前平成30年春
平成30年春
5問 • 1年前平成29年秋
平成29年秋
Tsuyoshi Ikeda · 8問 · 1年前平成29年秋
平成29年秋
8問 • 1年前平成29年春
平成29年春
Tsuyoshi Ikeda · 16問 · 1年前平成29年春
平成29年春
16問 • 1年前平成28年秋
平成28年秋
Tsuyoshi Ikeda · 9問 · 1年前平成28年秋
平成28年秋
9問 • 1年前平成28年春
平成28年春
Tsuyoshi Ikeda · 6問 · 1年前平成28年春
平成28年春
6問 • 1年前平成27年秋
平成27年秋
Tsuyoshi Ikeda · 7問 · 1年前平成27年秋
平成27年秋
7問 • 1年前問題一覧
1
GDPRで認められているデータポータビリティ権とは、EU域内に限って、収集した個人データをクラウド技術を活用して共有できる権利である
2
(ア)データポータビリティ (イ)新興企業による新規サービス創出を促す
3
AI技術を活用する機会の不平等を引き起こす所得格差を軽減すること
4
一部の国では、AIアルゴリズムの透明性に関する項目を法律で規制し、違反した場合の具体的な罰金・制裁金の額が決められている
5
AI開発の統制がイノベーションを阻害する要因にならないように留意すべきである
6
CDPR(EU一般データ保護規制)では、機械学習モデルからの個人情報の影響の除去要請に対応することが、AIサービス事業者に義務付けられている
7
病院でAIを用いた患者データ管理システムを使用すること
8
日本企業が開発した自動運転車のAIナビゲーションシステムを欧州に展開した場合、ハイリスクAIに該当する可能性がある
9
EUのAI規制の動きがグローバル基準となっていく中、本ガイドラインは日本国内では初めてのAIに関する規制力を伴う法令として策定された
10
事業者が消費者に対して利用目的を公表せずに、AIを用いて個人情報を収集すること
11
「監視アルゴリズム」とは、プロダクトなどが事業者間で合意した価格で販売されているかをAIで監視し市場を支配することであり、現在(2024年9月時点)独禁法でカバーされていないことが問題視されている
12
パラレルアルゴリズムとは、同一の業界の2つ以上の競争事業者が、同時進行に価格を監視するために用いるAIを指す
13
ある事業者がAIアルゴリズムを用いて、類似商品の市場価格を網羅的にウォッチし、自社商品を常に市場の最低価格に設定するような行為は独占禁止法上禁止されている