AI倫理の全体像

思考実験ではなく、日常の問題

「AI倫理」と聞くと、SF的なシナリオを想像する人が多いかもしれません。キラーロボット、超知能AIの反乱。

そうした議論は確かにあります。でも、このコースが扱うのはそういう話ではありません。

このコースは、今あなたが直面している倫理的な問いを扱います：

これらは仮定の話ではありません。日常の問いです。

スケールの増幅: AIは速く、大規模に動きます。それが価値です。しかし同時に、ミス、バイアス、害も速く、大規模に起きるということです。

人間が偏った採用判断をする：影響は1人。 AI採用スクリーニングに同じ偏りがある：影響は数千人。

見えない意思決定: AIはしばしば裏側で動いています。ローン審査、コンテンツ推薦、履歴書フィルタリング。AIが関与していることを当事者が知らないまま、判断が下される。

信頼の侵食: AIがフェイク情報を生成し、不公平な判断を下すと、AI自体への信頼だけでなく、AIを使う組織への信頼も損なわれます。

実際の人々への実際の被害: 偏ったアルゴリズムで不採用になった人。不正検知システムの誤判定で不正行為を疑われた学生。AIによる判断の影響を受けた実在のコミュニティ。

✅ 確認クイズ: AIの「スケールの増幅」とは何を意味しますか？（AIは速く大規模に動くため、利益も害も従来より大きな規模で広がること。人間の偏った判断は1人に影響するが、AIの偏りは数千人に影響しうる。）

あなたはおそらく、気づいている以上に頻繁にAIに関する倫理的な選択に直面しています。

AIで文章を書くとき：

AIで判断を下すとき：

AIにデータを入力するとき：

AIでコンテンツを作るとき：

8つのレッスンで、AI倫理の全領域をカバーします。

完璧を目指す話ではありません。 誰もAIを完璧に倫理的に使っているわけではない。目標は自覚と改善であり、聖人になることではありません。

常に「正解」があるわけではありません。 多くの倫理的判断はトレードオフを含みます。考慮すべき点を探りますが、最終的にはあなた自身が判断する必要があります。

文脈が重要です。 あるアプローチがある状況で適切でも、別の状況では不適切かもしれません。

倫理は進化します。 AIの倫理的な状況は急速に変化しています。好奇心を持ち続けましょう。

✅ 確認クイズ: AIの「見えない意思決定」が問題になる理由は？（AIがローン審査や履歴書フィルタリングなどの裏側で動いていて、当事者がAIの関与を知らないまま影響を受けること。）

次は「AIバイアスを理解する」——バイアスがどこから来て、どう認識し、何ができるかを学びます。