信頼性の高い機械学習 ―SRE原則を活用したMLOps

6章公正さ、プライバシー、倫理的なMLシステム

執筆：Aileen Nielsen

本章では、MLシステムの構築や導入に際しての倫理的配慮や法的義務に関するトピックを取り上げます。これらのトピックについて網羅的なガイダンスを行うことはできませんが、正しい方向性を示すことはできます。本章の終わりには、MLのデプロイメントにおける基本的な倫理的考慮事項や、具体的な言葉や概念的な範囲について、よく理解できているはずです。

	編集部注：MLOpsに携わる人が真に知っておくべきトピックをリストアップした際、AIやMLシステムにおける公平性、プライバシー、倫理的懸念の問題は、最上位にありました。しかし、このような複雑な問題について、業界に深く所属している執筆者らが真に公平な見解を提供することは難しいこともわかっていました。そこで、『Practical Fairness』（O'Reilly、2020年、未訳）の著者であるAileen Nielsenに、本章を独立して寄稿してもらうことにしました。私たちはわかりやすくなるよう草稿に加筆しましたが、ここでの見解は全て彼女のものであり、この章の編集権は完全に彼女に委ねられていました。本章は世界トップクラスのエキスパートの話に直接触れられるため、非常に有用です。

また、AIにおける公正さと倫理は、依然として非常に議論の多いテーマであることも、はじめから指摘しておかなければなりません。実際、現在のところ、コンピューティングシステムにおける公正さを促進するために実行可能なアプローチは、 ...