出版社内容情報
プライバシーやセキュリティ、倫理面の重要さを強調し、さまざまな観点から、この問題を繰り返し取り上げている。現実の問題として顕在化していない新しい課題もある。どのような問題が起こり得るかを、わかりやすい逸話を通して説明していて、新しい課題が身近に感じられるように工夫している。また、同じ技術キーワードを、章によって異なる観点から説明し、読者の皆さんが自身の興味に従って、どの章からも読み始められる”ハンドブック”のような書籍である。
最新の学術論文やインターネット上の専門的なブログを参照するしか方法がなかった、AIシステムの品質やセキュリティ面の対策あるいはAIセーフティといった社会的な観点からの、生成AIやLLMの特徴を、知ることができる内容となっている。
当該分野の全体像を鳥瞰し、さらに専門情報を調べて読み解く羅針盤の役割を果たすものである。
内容説明
プライバシーやセキュリティ、倫理面の重要さを強調しながら、さまざまな観点から、問題を繰り返し取り上げることで、人工知能（ＡＩ）と機械学習（ＭＬ）の本質について学ぶことができる。ＬＬＭ（大規模言語モデル）の社会での利活用には、透明性・信頼性の確保が必要である。モデルの高度化に伴い、安全性の配慮がより重要となり、本書では、これらの複雑な問題を包括的でわかりやすい分析と概要で検証している。現実の問題として顕在化していない新しい課題もあり、どのような問題が起こり得るかを、わかりやすい逸話を通して説明することで、新しい課題でも身近に感じられる。
目次
１章 人工知能と機械学習の歴史
２章 ＡＩとＭＬの技術と実現の基礎
３章 生成ＡＩと大規模言語モデル
４章 ＡＩとＭＬセキュリティの基礎
５章 ＡＩシステムのハッキング
６章 システムとインフラのセキュリティ
７章 プライバシーと倫理
８章 ＡＩシステムの法規制コンプライアンス
著者等紹介
中島震［ナカジマシン］
国立情報学研究所名誉教授
サントス，オマー［サントス，オマー］ ［Ｓａｎｔｏｓ，Ｏｍａｒ］
サイバーセキュリティのオピニオンリーダーであり、重要インフラのセキュリティを強化するべく、業界イニシアチブを推進することに情熱を注いでいる。オマールは、ＤＥＦ ＣＯＮ Ｒｅｄ Ｔｅａｍ Ｖｉｌｌａｇｅのリーダー、Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ａｄｖｉｓｏｒｙ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ（ＣＳＡＦ）技術委員会の委員長、ＯｐｅｎＥｏＸの創設者、ＯＡＳＩＳ Ｏｐｅｎ ｓｔａｎｄａｒｄｓ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎのボードメンバーである。また、数多くの組織と連携している
ラダニエフ，ペタール［ラダニエフ，ペタール］ ［Ｒａｄａｎｌｉｅｖ，Ｐｅｔａｒ］
オックスフォード大学コンピュータサイエンス学科のポスドク研究員、２０１４年にウェールズ大学で博士号を取得。インペリアル・カレッジ・ロンドン、ケンブリッジ大学、マサチューセッツ工科大学、オックスフォード大学工学部で博士号取得後に研究を続け、現職のコンピュータサイエンス学科に移る。現在、人工知能、サイバーセキュリティ、量子コンピューティング、ブロックチェーン技術を中心に研究している。学術分野に入る前は、当時世界最大の銀行だったＲＢＳでサイバーセキュリティ・マネージャーとして１０年、国防省で主任侵入テスターとして５年を過ごした（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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