人工知能学会第36回全国大会

6月14日(火)1日目

未来の知能とバイアス

山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ代表)

6月15日(水)2日目

AI倫理・ガバナンス -イノベーションと規制の狭間で-

人工知能のリスクと倫理

久木田水生

利害関係者ごとに異なるAIの指標に対する選好のクラウドソーシングによる統合方法の検討

〇横田 拓也1、中尾 悠里1 (1. 富士通株式会社)

利害関係者ごとに異なるAIの指標に対する選好のクラウドソーシングによる統合方法の検討

〇横田 拓也1、中尾 悠里1 (1. 富士通株式会社)

共創型事業におけるAI 原則の実践に向けた課題と考察

〇奥田 浩人1、石田 哲也1 (1. コニカミノルタ株式会社)

倫理的なAIシステムの実現に向けてAI倫理影響評価法の提案

〇新田 泉1、大橋 恭子1、志賀 聡子1、小野寺 佐知子1 (1. 富士通株式会社)

6月16日(木)3日目

AI関連標準仕様を理解する

安全安心なAIシステムへ向けての動向

AI標準化を巡る全体構図

AI関連標準仕様を理解する 〜ユースケースでAIを理解する〜

AIガバナンスとの企画と背景について

AIの倫理・信頼性とoversight

人工知能/データにおける標準化最新情報,日本の取り組み

Human-Machine Teamingと今後のR&Dの方向性

6月17日(金)4日目

人工知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ

(OS招待講演) “機械学習の説明”の信頼性

〇原 聡1 (1. 大阪大学)

偽発見率を保証したコンセプトによる説明可能モデルの学習

〇徐 楷文1,2、福地 一斗1,2、秋本 洋平1,2、佐久間 淳1,2 (1. 筑波大学、2. 理化学研究所 革新知能統合研究センター)

類似度とネットワークを考慮した多様性に関する試論

〇金城 敬太1 (1. 共立女子大学 ビジネス学部)

日本の産業構造を踏まえたAIの公平性に関する企業の役割の考察

〇原嶋 瞭1,2、江間 有沙1、井上 彰1、神嶌 敏弘3、松本 敬史1,2、木畑 登樹夫2 (1. 東京大学、2. 有限責任監査法人トーマツ、3. 産業技術総合研究所)

日本人にとってアルゴリズムによる差別はどう感じられるか?質問紙調査を使った検討

〇前田 春香1,2,3 (1. 東京大学、2. 理研AIPセンター、3. 日本学術振興会)

説明可能AIにおける目的帰属型の説明についての検討

〇葛谷 潤1、荒井 ひろみ1 (1. 理化学研究所)

パーソナルデータに関する消費者の信頼と価値

〇多根 悦子1 (1. 東京大学)


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Last-modified: 2022-06-17 (金) 22:40:19