【G検定】AIガバナンスとは？倫理原則を組織で実践する仕組みを解説
「AIを公平に、安全に使います」と宣言するだけでは、リスクは減りません。宣言を体制・ルール・チェックの仕組みに落とし込み、組織として回し続けること——それがAIガバナンスです。この記事では、AIガバナンスの中身と具体的な取り組みをわかりやすく解説します。
【G検定】Self-Attention（自己注意機構）とは？自分自身を参照する仕組みを解説
Self-Attention(自己注意機構)は、Attentionの中でも「同じデータの内部で要素同士の関連を計算する」タイプを指します。Transformerの中核であり、GPTやBERT、さらには画像認識のVision Transformerまで、現代AIの根幹を支える仕組みです。この記事では「自己参照」という切り口——自分自身のどこを見るのか、それの何がすごいのか——を中心に解説します。
【G検定】Multi-Head Attentionとは？複数の視点で注意を計算する仕組みを解説
Multi-Head Attentionは、Attention(注意機構)を複数並列に走らせることで、データを「複数の視点」から同時に捉える手法です。Transformerの構成要素として必ず登場するキーワードで、試験では「なぜ1つではなく複数のヘッドを使うのか」という意味を理解しているかが問われます。Attentionの基本原理は別記事で扱っているので、この記事は「複数にする意味」に絞って解説します。
【G検定】AI倫理とは？国内外のガイドラインと基本の考え方をやさしく解説
AIは便利な一方で、差別的な判断やプライバシー侵害など、人に害を及ぼすリスクも抱えています。そうしたリスクに向き合い、AIを人間の尊厳や権利と両立させるための指針がAI倫理です。この記事では、AI倫理の基本と国内外のガイドラインの動きをわかりやすく解説します。
【G検定】データ利用権とは？AI契約でデータの使い方を定める仕組みを解説
AIの開発にも運用にもデータは欠かせません。では、そのデータを「誰が」「何のために」「どこまで」使ってよいのでしょうか。これを契約で明確に取り決めるのがデータ利用権の考え方です。この記事では、なぜ契約で決める必要があるのかから丁寧に解説します。