超圖解AI與未來社會: 建立數位時代的科技素養, 強化邏輯力×創造力×思考力

前言——3

第一章 未來不只一種——7
1-1 思考明天的社會——8
1-2 AI帶來的價值交換——10
1-3 人與AI的關係——12
1-4 AI與社會的世界地圖——14
1-5 AI與未來願景——16
1-6 圍繞AI的各種問題——18
1-7 本書的閱讀地圖——20

第二章 認識AI技術的基礎——23
2-1 支撐AI的技術與環境——24
2-2 AI的歷史與寒冬期——28
2-3 會學習的機器（AI）能做的事——32
2-4 讓機器學習的方法——36
2-5 學習所需的步驟——40
2-6 借鑑大腦的運作原理——44
2-7 從神經網路到深度學習——46
2-8 AI的研究分野與擴張——50

第三章 探討AI技術的課題——55
3-1 AI系統的製作方法：用煮菜來比喻⋯⋯——56
3-2 品質保證——58
3-3 可解釋性與透明性——62
3-4 語意理解與常識——66
3-5 穩健性——68
3-6 生成——72
3-7 遷移學習——76
Column 手塚治蟲計畫——77
3-8 AI民主化——78

第四章 認識AI帶來的社會問題——81
4-1 迷偵探AI事件簿——82
4-2 出問題的原因——84
4-3 資料與資料組——88
4-4 演算法與社會問題——92
Column 思考電車難題——96
4-5 剖析建檔——98
4-6 社會的分裂——102
4-7 假訊息與仇恨言論——104
4-8 隱私與個人資料保護——106
4-9 資訊安全——108

第五章 思考科技與社會設計——113
5-1 AI系統的製作方法：評估與調整——114
5-2 交互介面的設計——116
5-3 由誰來開發和評估AI？——122
5-4 擬人性的追求——126
5-5 擬人對話的追求——128
5-6 擬人的外觀與動作——130
5-7 如何說明AI系統——134
5-8 人與機器的生死設計——136

第六章 重新審視社會的既存問題——139
6-1 在生活和工作中運用AI——140
6-2 工作與任務——146
Column 分工研討會——148
6-3 該讓機器做什麼？——150
6-4 改良與改革——152
6-5 資料運用的課題——156
6-6 AI治理——158
Column COVID-19與資料治理——162
6-7 與人相關性和風險管理——166
6-8 責任與信賴——168
6-9 軍民兩用與軍事利用——170

第七章 我們能做什麼？——173
7-1 思考未來的願景——174
7-2 包容與排除——176
7-3 設計理念與納入設計（by design）——178
7-4 我們能做的事——180
Column 風險鏈模型（Risk Chain Model）——182

結語——184
深化理解的AI與社會入門書——186
參考網站——188
索引——189

江間有沙

江間有沙（Ema Arisa）

東京大學未來願景研究中心副教授。自2017起擔任日本國立研究開發法人理化學研究所革新至能統合研究中心客座研究員，2021年起擔任日本國立研究開發法人產業技術綜合研究所情報・人體工學領域研究支援顧問。人工智慧學會倫理委員會委員。日本深度學習協會理事。2012年東京大學大學院綜合文化研究科博士課程畢業之博士（學術）。主修科學技術社會論（STS）。主要著作有《AI社会の歩き方》（暫譯：邁向AI社會的道路，化學同人，，2019）。