ono3さて今日はちょっと遅め（14時過ぎ）から、Google AI Essentialsのモジュール4をやります！
ビル月曜日は子どもが帰ってくるのが早いんだよね。
ono3そうそう。汚してきた体操服を漬け置きして、宿題手伝って、30分後に漬け置きしてた体操服を洗濯して・・・。
ono3また30分くらいしたら今度は洗濯干さなきゃ。
ビル家事って結構時間とられるよね。
冒頭は中身の解説を除きモジュール1のときとほとんど同じですので、モジュール4のレビューから読みたい方はこちらを押すと冒頭をスキップできます。
はじめに
Google AI Essentialsは、AIの知識が全くない方でもAIの勉強ができるという謳い文句の学習コンテンツです。
このブログではAI知識0の私が身をもって「ほんとに知識0で大丈夫か」を検証・レビューしていきます。
また私自身の学習メモを兼ねているため、自分が内容を思い出せるように独自の表現や余計な話も出てきますが、その辺はご容赦ください。
用語解説について
AI：人工知能。Artificial Intelligenceの頭文字をとった略語
コンテンツ：教育などの目的で作成された文章や画像、動画などのメディア
こんな感じでストライプで囲って書いていますが、以前のモジュールに出た単語はスルーしているので、
知識0からAIの学習をしたい！という方は是非モジュール1のレビューから順番に見てもらえたらと思います。
このブログでの表現について
Google AI Essentialsはcourseraの有料コンテンツのため、このブログではコンテンツの中身がなんとなく分かりつつも核心部分には触れない、
いわゆるネタバレ無しのような書き方で進めます。
なのでこの投稿をきっかけにGoogle AI Essentialsに興味を持ったら、ぜひアカウント登録をして受講してみてください。
その際、受講前に行う初期設定はこちらを参考にどうぞ。（この記事の投稿時点では日本リスキリングコンソーシアムが無料で受講できるキャンペーンをしています）
Google AI Essentialsの構成
Google AI Essentialsは、全部で5つのモジュールで構成された学習コンテンツです。
モジュールというのは学習の単位みたいですね。複数のモジュールが集まって、1つのカリキュラムができるという感じだそうです。
このページで紹介するモジュール4はこの3つの大テーマで構成されています。
1．データバイアスとAIの弊害を認識する
2．社会貢献のためのAI
3．レビュー：責任あるAIの使用
では詳しく中身を見てみます。
ono31つめのやつは、偏ったデータで学習するとそれを「正」とした誤ったAIになるのが弊害だよ。みたいな話かな？
ono3あとはハルシネーションのことな気がする。合ってるかは知らないけど、だいぶ予想できるようになってきたな。
ビル学習するときは自分で予想・仮説を立ててから答え合わせ的に進めると記憶に残りやすいんだよね。
モジュール4の中身【約57分】
モジュール4には大きく3つのテーマがあり、それぞれの中身は以下のようになっています。各コンテンツごとにおおよその所要時間が書いてあるのも特徴ですね。
目安ではありますが、3つのテーマを全てこなすと大体1時間くらいかかるようです。
ビル今のモジュールはちょっと短めみたいだね。
1．データバイアスとAIの弊害を認識する
動画：モジュール4の紹介
動画：AIにおけるバイアスを理解する
動画：AIの弊害を特定する
動画：責任あるAI利用までの道のり
動画：AIのセキュリティとプライバシーのリスク
教材：バイアス、ドリフト、知識カットオフ
2．社会貢献のためのAI
動画：責任あるAIチームでの仕事
教材：責任あるAI利用のためのチェックリスト
動画：すべての人のためのAI開発
3．責任あるAIの使用
動画：まとめ
採点課題：モジュール4チャレンジ
ono3練習課題がなくていきなり採点課題というところにちょっと不安が残るな・・・。
ビルモジュール3のプロンプトのときは実技が多かったけど、今度は知識を詰め込む系な感じがするね。
M4-1.データバイアスとAIの弊害を認識する
というわけで学習開始です！
まずは大テーマの1つ目「データバイアスとAIの弊害を認識する」ですね。これはモジュール4の1つめなのでM4-1.としています。
ビルところでバイアスって何だっけ？
ono3先入観とか偏りのことだね。「あいつの意見にはバイアスがかかってる」みたいな使い方をするよ。
動画：モジュール4の紹介
最初の動画では、今回のモジュールの進行役であるEmilioさんからモジュール4の概要、全体像が説明されます。
ざっくり言うと、AIはまだ全てができるわけではなく、飛行機の着陸時の判断とか、誰を採用する？みたいなとっさの判断や対人の部分はまだ人がやるべきだよね。という話でした。
動画：AIにおけるバイアスを理解する
続いての動画では、AIにおける2種類のバイアスについて説明がありました。
1つはシステムバイアスです。これは特定の集団を有利にしたり不利にしたりする傾向のことで、AIモデルの作られ方によってはそういうバイアスがあるよね。という話でした。
ちなみにここで言う「システム」というのは医療や教育、政治などの社会システム・・・社会の仕組みを指すようで、
どれだけ設計者が気をつけてデータ収集していたとしても、そもそも今の社会の仕組みで集まったデータ自体がすでに偏ったものかもしれない。という話なのですが、
ono3これはAIツールを使うエンドユーザーが気をつける内容ではないよね。っていうか、気をつけようがない。
ビルAIモデル開発をするときに注意する話かな。
・・・という開発時点の話かなと私は解釈しました。ただ、「このAIがそういう風に作られているかもしれない」と理解しておくのが大事だなと思いました。
次は、AIの弊害についての動画です。
ビル待って待って。2つめのバイアスは？
ono3いやいや、これ有料コンテンツだから全部は言わないよ。気になるときは見てね。
動画：AIの弊害を特定する
ここでは、AIが無責任に使用された場合に起こり得る5つの弊害について説明があります。
1．配分型の弊害
2．サービス品質型の弊害
3．象徴型の弊害
4．社会システム型の弊害
5．対人型の弊害
この5つですね。AIを使うことでこういった弊害が起きる可能性があるよ、というのを具体的な例を用いて説明しています。
ono3集合住宅の不動産の例とか怖いよね。
ビルAIに頼り切るのはまだ早いかな。って思っちゃうよね。
動画：責任あるAI利用までの道のり
人が生い立ちや経験、育った環境の影響を受けて価値観などの核となる部分が作られるように、AIにも同じことが言える。
だからデータセットを作るときにはデータの中身を確認するべきだし、出力された結果もチェックした方が良い。
そしておかしいと思うことがあったら開発にちゃんとフィードバックしよう。
ono3・・・って話だったんだけど、ここはエミリオさんが言うことに意味があるパートなんだなって思ったね。
画面越しに分かるくらいの熱量があった。
ビルずっと日本にいるとピンと来ないけど、きっと私たちが体験してこなかった苦労を経験されているんだよね。
動画：AIのセキュリティとプライバシーのリスク
この動画は、セキュリティリスクを下げるために常にAIの最新情報を追いかけて、組織と自分自信の安全を守る方法を知ろう。という話で、
具体的な方法の1つとして、AIを活用するときは身元や予算、個人情報などのプライバシーな情報は入力しないようにしましょう。という話でした。
教材：バイアス、ドリフト、知識カットオフ
ono3バイアスは知ってたからさっき説明できたけど、ドリフトと知識カットオフって何だ？
ドリフト：AIモデルの性能や予測精度が時間とともに低下する現象
知識カットオフ：AIモデルが学習したデータ以降の情報や知識がないこと
ビル特に知識カットオフについては、perplexityやGrokなんかの成長するAIモデルの場合は実質無いようなものだから、
ビル常に新しい情報が得られるという点は他のAIに無い特徴だなと思うけど・・・
ono3トレーニングされていない怖さがあるってことか。Xに偏った意見が集まってたらNGだもんね。
イーロンの言う真実のAIは常に最新のデータを取り込んで成長し続けるAIモデルを指すようですが、トレーニングの有無など、この辺はまだ明確になっていないみたいですね。
ちなみに教材のリンク先の1つに無料で確認できる「言語モデルは何を学習したか？」というページがあるのですが、
スクロールしてこんな感じの分布図が大量に出てきた瞬間に私は考えるのをやめました。
M4-1.の感想
ビルこれでモジュール4-1が終わったけど、今までのモジュールと比べてどうかな？
ono3今回は今のところAIとの付き合い方みたいな内容が多いので、内容こそAIだけどテーマは倫理なのかな。
ono3闇雲に使うんじゃなくて、ちゃんと危険性や弊害を認識したうえで安全に使いましょう。みたいな。
ビルなるほど。AIを使うために人が考えるべき内容ってことだね。あと2つもそんな感じかな？続きを見てみようか。
M4-2.社会貢献のためのAI
↑ここをクリック・タップしてからブックマークすると、次回来た時にこの続きから読めます。
動画：責任あるAIチームでの仕事
こちらの動画では話し手がEmilioさんからJalonさんに変わって、手話まじりで話しています。
このジャロンさんのお仕事の1つは、黒人聴覚障がい者コミュニティをサポートしてコミュニティの声が（GoogleまたはAI開発陣に）届くようにする。というものだそうです。
ono3このジャロンさんの動画については、最後のカットがすべてを物語っているように思えますね。
教材：責任あるAI利用のためのチェックリスト
ここでは以前のモジュールにも登場したAIの出力をレビューすることなど、5つのテーマに沿った合計20のチェックリストについて詳細が書かれています。
英語で書かれたGoogleドキュメント版のチェックリストはダウンロードもできるようですね。
動画：すべての人のためのAI開発
さて今度はまた別の方が登場。Google ResearchでリサーチサイエンティストをされているShaunさんです。
Shaunさんの主なお仕事は、AIの公平性と平等性の研究。特に社会から疎外されているグループ、障がい者のグループなどを研究されているそうですが、
実はこちらのShaunさんご自身も右腕がなく、見たところ左手の指も3本しかないようです。
そんなShaunさんがAIに対して取り組んでいるのは、誰にとっても機能するシステム。
これをShaunさんが言うことで、Googleが目指す誰にとってもというのが文字通り誰にとっても機能することを目指しているのが伝わってきます。
M4-2.の感想
ono3この2本の動画で確信したけど、モジュール4は倫理の授業だね。この2本の動画だけはそれぞれ3回、4回見たよ。
ビルお茶を濁すわけじゃないけど、もう10数年すればAIに人権はあるかって話題も出てきそうだよね。
ono3VRが良い例だけど、人を人たらしめているものは精神だ。ってなったら、確かにAIにも人権認めそうだね。
ono3AIの勉強しててこんなこと考えるなんて思わなかったけど、大事なことだなと思います。
M4-3.責任あるAIの使用
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動画：まとめ
モジュール4最後の動画では、ここまでの内容をEmilioさんと一緒に振り返ることが出来ます。
ここまできたら、いよいよ最後は採点課題です！！
採点課題：モジュール4チャレンジ
というわけで採点課題に臨みます！！ 結果はというと・・・
ono3私の点数はこれだ！！！
やったぜ！
前回に続き100％でした。というわけで、次はいよいよ最後のモジュール5です。
無事1発クリアしてAIスキルバッジが獲得できるといいな。
モジュール4の感想
ono3途中でも言ったけど、モジュール4は倫理だったね。
ono3なんていうか、これまでとは毛色が違う感じ。
ビル内容が短かったことについてはどう？
ono3いやー、感じ方は色々だろうけど、私は社会貢献のためのAIのところを何回も見たので、
ono3前回や前々回の内容と比べるとボリュームは少ないかもしれないけど、体感的には同じくらい濃密だったね。
ビルなるほどね。しかし次がもう最後なんだけど、このペースとか内容に思うことはある？
ono3私は1日中家にいるのでがっつり通しでやれてるけど、働きながら勉強するとしたらちょっとずつになりそう。
ono3みたいな感想はあるけど、この辺はモジュール5が終わった次の回に「まとめ編」みたいのをやろうかなと。
ビルいいね！私もそうだったけど、働いてるときって時間がなかなか取れないことが多いから、
ビルなんだかんだ細かく書かれた投稿よりもまとめ記事の方が人気あったりするんだよね。楽しみにしてます！
所要時間など
さてcoursera的には約1時間くらいでやれると書いてあったこちらのモジュール4、
今回は約2時間半でできました。 ※洗濯時間を除く
今日の洗濯は絵の具汚れが全然とれず途中で小一時間洗濯に費やしたのですが、そういうのがなければもっと集中してやれたので、
ブログを書きながらであっても2時間あればやれたと思うと、courseraの言う約1時間っていうのはだいたい合ってる気もします。
注意点
今回は特にないですね。
おわりに
というわけでモジュール4も無事終了です。今回も最後まで読んでいただきありがとうございます。
いよいよ次回でレビュー自体は最後となりますが、
・モジュール5のレビュー
・Google AI Essentials全体のまとめとレビュー
・Google AI Essentialsで得られる知識と、どんな人に向いてる教材？
こんな具合でGoogle AI Essentialsをテーマにした投稿はあと2〜3本書こうと思っていますので、学習を検討している方はぜひ最後の投稿をお待ちください。
ono3ではまた次回！！
ビル絵の具汚れの良い取り方があれば教えてください。
はじめての方へ
こちらは、はじめてこのサイトに来た方に向けたページです。
・レベル感 ※超初心者向けです
・ブログの内容
・どんな人が書いているのか
など「はじめてのAI」を読むにあたり最初に見ておいてもらいたいことが書いてありますので、もしまだ見たことがなければ一度ご覧ください。
