日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
人工知能科学研究科/Graduate School of Artificial Intelligence and ScienceGraduate School of Artificial Intelligence and Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VR111/VR111VR111 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（全回オンライン）/Online (all classes are online)Online (all classes are online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
発話を伴う授業を学内で受講する場合はA301教室の利用可 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月6/Mon.6 Mon.6 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
AIR5310 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
自動登録/Automatic RegistrationAutomatic Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
－（履修中止制度なし/ No system for cancellation) |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 |
| 備考/ NotesNotes |
Predicting the introduction of future regulations is essential for the development of AI systems for social implementation. In this class, students will learn how to detect triggers of the introduction of regulations through an overview of the social acceptance process of advanced science and technology from the past to the present.
The course will overview of the ethical issues around the social implementation of artificial intelligence systems in society with real-world cases. Successful participants will learn why these issues require ethical considerations via basics of ethical theories. They will also discuss laws and regulations in Japan and other countries.
| 1 | ガイダンス。なぜ倫理を学ぶ必要があるのか。倫理学の概要 |
| 2 | 先端科学技術の社会導入プロセス１ |
| 3 | 先端科学技術の社会導入プロセス２ |
| 4 | 先端科学技術の社会課題の類型 |
| 5 | ケーススタディ１ |
| 6 | ケーススタディ２ |
| 7 | ケーススタディ３ |
| 8 | グループ発表１ |
| 9 | 各国の法規制等１ |
| 10 | 各国の法規制等２ |
| 11 | 各国の法規制等３ |
| 12 | グループ発表２ |
| 13 | 補足と今後の展望 |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
| 補足事項 (Supplementary Items) |
|---|
| ハウスごとのグループワークが必須です。 |
授業外でも日本語・英語を中心とした資料読解を行う必要がある。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
グループ課題１(30%) グループ課題２(30%) 個人課題１(15%) 最終レポート(Final Report)(25%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業内で論文等を指示する。 |
グループで課題に取り組む能力。資料を読解し発表資料をまとめる能力。語学力については、グループワークで互いに助け合ってください
本科目は、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営される。
将来の規制導入予測は、社会実装を目指すAIシステム開発に不可欠である。この授業では過去から現在に至る先端科学技術の社会受容プロセスの外観を通して、規制導入の方向性を感知する手法を学ぶ。
Predicting the introduction of future regulations is essential for the development of AI systems for social implementation. In this class, students will learn how to detect triggers of the introduction of regulations through an overview of the social acceptance process of advanced science and technology from the past to the present.
人工知能利用システムの社会実装にあたり、起こりえる社会的課題とその対処にかかるケースを概観するとともに、なぜそれが社会背景とみなされるのか、考察の背景となる倫理学理論の概要を学ぶ。さらに、国内外での法規制の状況に関して議論を行う。
The course will overview of the ethical issues around the social implementation of artificial intelligence systems in society with real-world cases. Successful participants will learn why these issues require ethical considerations via basics of ethical theories. They will also discuss laws and regulations in Japan and other countries.
| 1 | ガイダンス。なぜ倫理を学ぶ必要があるのか。倫理学の概要 |
| 2 | 先端科学技術の社会導入プロセス１ |
| 3 | 先端科学技術の社会導入プロセス２ |
| 4 | 先端科学技術の社会課題の類型 |
| 5 | ケーススタディ１ |
| 6 | ケーススタディ２ |
| 7 | ケーススタディ３ |
| 8 | グループ発表１ |
| 9 | 各国の法規制等１ |
| 10 | 各国の法規制等２ |
| 11 | 各国の法規制等３ |
| 12 | グループ発表２ |
| 13 | 補足と今後の展望 |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
| 補足事項 (Supplementary Items) |
|---|
| ハウスごとのグループワークが必須です。 |
授業外でも日本語・英語を中心とした資料読解を行う必要がある。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
グループ課題１(30%) グループ課題２(30%) 個人課題１(15%) 最終レポート(Final Report)(25%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業内で論文等を指示する。 |
グループで課題に取り組む能力。資料を読解し発表資料をまとめる能力。語学力については、グループワークで互いに助け合ってください
本科目は、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営される。