みなさん、こんばんは。
サニービュー事業部の小寺です。re:Invent 2022 AIとMLの技術的な信頼性と
AI、ML化を進めるセッションを受講しました。

既にAWSやその他のサービスでAI、MLをお使いの方もいらっしゃると思いますが、 2022年11月29日（アメリカ時間）発表された新しいプログラムについてもご紹介させていただきます。

responsibility in AI、ML

「Responsibility」は責任、責務、義理、負担、信頼性、確実度など色々な意味を持ちますが、ここでは、
信頼性として定義をさせていただき、お伝えします。

すごく、簡単にまとめてしまうとあくまでデータ活用のためAI、MLを使うのは、人間の判断であり、
あくまでAI、MLはレコメンドをするという考え方に基づきます。
また、人間を中心とし、今まで通り法令、規則、平等性、プライバシーを守った利用をしましょうということでした。

また、クラウドジャーニーという言葉があるように、「Responsible AI」にもジャーニーがあります。
(1)Building awareness
(2)Establishing foundations
(3)Emeging capabilities
(4)Integral to operations

この4つのステップでResponsible AIとして、より信頼性をアップさせていきます。

新しいプログラム

このセッションでは、「New Course on responssible AI」というコースが発表されました。無償で、特定のパートナーだけではなく、だれでも利用ができるハンズオンコースです。

Amazonのデータサイエンティストの方で、従業員に通常教育をご担当されている方から学ぶことができ、9時間のレクチャーとハンズオンが予定されています。

AI、MLを活用する未来

DEIってお聞きにになったことがある方も多いかと思います。
「ダイバーシティ（多様性）、エクイティ（公平性）、インクルージョン（包括性）」の略です。
簡単にまとめるとすべての人が安心して暮らせるよりよい社会をつくるために欠かせない考えかたで、この３つの言葉で表されています。 近年、個人の尊重や、公平性に対する意識が高まっているなか、このDEIがよりよい未来を築く、企業や社会を支える土台になっていくと思います。
セッションでは、DEI Practitionerが新しいジョブロールになる日も近いのではないかとのことでした。
テクニカル部分の責任の保証がされて、人々の意思決定によりAI、MLの活用が促進されていくのでしょうね。