山本龍彦

人物・団体ページへ

本

おそろしいビッグデータ 超類型化AI社会のリスク 朝日新書

山本龍彦

☆
☆
☆
☆
☆
レビューを書く 

基本情報

ジャンル
：
社会・政治
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784022737427
ISBN 10 : 4022737425
フォーマット
：
本
出版社
：
朝日新聞出版
発行年月
：
2017年11月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
山本龍彦 ,  
追加情報
:
２４０ｐ；18

内容詳細

ビッグデータ、ＡＩ、シンギュラリティ。なんかおかしい…。私たちは、なにか重要なものを失っているのではないか！？ＡＩがどこまでも過去を調べ能力や適性を「決めつける」。いちど「評価」されると永遠に逃れられない―来るべき大問題を気鋭の憲法学者が斬る！

目次 : 第１章　おそろしいシナリオ/ 第２章　プライバシー権という「武器」―剣を研ぐ前に考えておくべきこと/ 第３章　「バーチャル・スラム」という恐怖/ 第４章　決めさせられる私/ 第５章　民主主義の崩壊/ 第６章　憲法からみるビッグデータの未来

【著者紹介】
山本龍彦 : １９７６年、東京生まれ。慶應義塾大学法科大学院教授、法科大学院グローバル法研究所（ＫＥＩＧＬＡＤ）副所長。１９９９年、慶應義塾大学法学部法律学科卒業。２００１年、同大学院法学研究科修士課程修了。０５年、同大学院法学研究科博士課程単位取得退学。０７年、博士（法学・慶應義塾大学）（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）

（「BOOK」データベースより）

ユーザーレビュー

総合評価

☆
☆
☆
☆
☆

0.0

★
★
★
★
★
 
0
★
★
★
★
☆
 
0
★
★
★
☆
☆
 
0
★
★
☆
☆
☆
 
0
★
☆
☆
☆
☆
 
0
レビューを書く

読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

powered by

  • Koki Miyachi さん

    読了日：2018/11/27

    ビッグデータ活用が注目されている中で、そのリスクの問題提起の書である。AIによるビッグデータのプロファイリングで、個人の属性を高い精度で見抜くことができる時代。個人のプライバシーのあり方、AIによる類型化で一方的に決めつけられた信用力スコアから逃げられなくなる、人生のやり直しも困難になるリスクなどが高まっている。不気味な予兆を日々感じていただけに、こうしたリスクを注視する必要性を再認識した。

  • Kentaro さん

    読了日：2018/03/04

    ダイジェスト版からの感想 近年のIoTやビッグデータをもとにしたAIによる相関関係の発見やこれまで考えもしなかったパターン化などICTの進化は目覚ましい。一方で中国のアリババのように過去のインターネットでの取引記録から与信管理に発展し、一度代金出入金トラブルを起こしてしまうと、そのユーザーは以降、電子決済が行えなくなってしまうかもしれない。 パーソナライズやプロファイリングの技術も全てが事実で出来ているのではなく、類推を含む。 こういった中で本当に安全安心に個人データをどう活用されるかを考える時期である。

  • ロラン さん

    読了日：2019/10/14

    法律の観点から書かれたAI本です。著者は法科大学院教授で、総務省の委員などもお務めになったようです。朝日新書など普段は手に取らない私ですが、AIへの問題関心から手に取りました。著者は、AIを用いたプロファイリング・システムを個人の精神的自由への重大な脅威であると考えておられます。中国のアリペイによる信用情報など、すでにその域に達しており、中国同様に「憲法がない」日本においては、欧米のような法整備がされていない現状に、警鐘が鳴らされます。その主旨には大いに首肯できるものがあります。

  • Yuichi Tomita さん

    読了日：2019/03/26

    憲法学者が、ビッグデータ及びそれに基づく分析によってプライバシー権が脅威にさらされることを説く本。筆者はビッグデータの有用性を認めた上で、その恐ろしさを知る必要があると説く。そこでの判断基準は憲法であるとするが、憲法自体も曖昧な規範であって、これから議論を行っていく必要があると思う。プロファイルを拒否する権利や忘れられる権利など、つくづくEUのGDPRは進んでいると感じた。

  • figaro さん

    読了日：2019/08/22

    ビッグデータによるプロファイリングが恐ろしい結果を生むことについては、ふつうのデータの寄せ集めがセンシティブな個人情報の析出に繋がるなど、説得力のある実例が示されている。特に、再犯予測において、ただ黒人であるというだけで再犯リスク２倍と判定され、仮釈放が遅れたという実例は、統計的差別の事例としても面白い。ただ、筆者が繰り返す、過度のセグメント化に対する本当の私とのギャップが何を意味するのか不明である。「データ的にはあなたってこうよ」という観測に対して、「本当の私」は違うという場合の「本当の私」って何？

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します

社会・政治 に関連する商品情報

おすすめの商品

CD・DVD・レコード・本・ゲームを売るなら
HMV宅配買取