AIエージェントも騙されうる隠しプロンプト問題: MS Copilotの脆弱性 【AIリスクウォッチ #19】

個人データ，差別，透明性——HR領域のAIリスク総論 【AIリスクウォッチ #15】

人事評価のブラックボックス化——HRのAIリスク各論: 日本IBMの労使紛争 【AIリスクウォッチ #18】

採用における差別の自動化問題——HRのAIリスク各論: Workday訴訟 【AIリスクウォッチ #17】

個人データ活用に潜むリスク——HRのAIリスク各論: リクナビ事件 【AIリスクウォッチ #16】

学術システムを揺るがす騙し/騙され——査読原稿に仕込まれる間接プロンプトインジェクション 【AIリスクウォッチ #13】

脅威か強力な味方か——AI×セキュリティを再考する 【AIリスクウォッチ #14】

AI推進法について——埋め込まれた「PDCA」と2つのAIアライメント 【AIリスクウォッチ #12】

連邦vs州——アメリカのAI規制最新動向 【AIリスクウォッチ #10】

AIをめぐるふたつの「バイアス」問題 【AIリスクウォッチ #7】

金融サービスにおける差別——アップルカードの男女差別問題 【AIリスクウォッチ #11】

LLMの「過信」問題——ダニング・クルーガー効果とAI 【AIリスクウォッチ #8】

AIカスタマーサービスの"罠"——CX改革に向けた課題 【AIリスクウォッチ #9】

生成AIを用いたジブリフィケーションは「著作権」の問題なのか？【AIリスクウォッチ #5】

「AIの騙し方」シリーズ: PDFを使ったインジェクション攻撃【AIリスクウォッチ #6】

誰もが標的になりうる，ディープフェイクポルノの対策を誰が担うべきか【AIリスクウォッチ#3】

「AIセラピスト」の可能性と危うさ 【AIリスクウォッチ #1】

「嘘つき」AIとどう向き合うか——AI検索，サービスデザインとリスク【AIリスクウォッチ #4】

日本には「AI規制」がたくさん！？／「技術中立性」というキーワード【AIリスクウォッチ #2】