ゼロから作るDeep Learning（５）：生成モデル編
斎藤 康毅
動今流行りの生成AIは便利に使えすぎますが、気になるその中身（構造）を知るには最適な本でハマっています。AIが「推論するか否か」問題も個人的にハマっています。
京都大学アカデミックデイ2024
医学系研究における倫理的懸念事項の数値化への挑戦
研究者からの一言：「研究倫理」の研究者は希少種です。
医学系研究は研究開始前に倫理審査を受ける必要がありますが、日本では全国で2000以上の委員会が乱立し、審査の基準および質が問題となっています。われわれは年間約2400件もの審査をする京大の経験を活かし、倫理審査の対象となる研究計画書・説明文書潜む、倫理的懸念点を自然言語処理にて炙り出すプログラムの開発を進めています。
＊最近話題の生成AIの研究倫理的思考も一部紹介いたします！
出展代表者
医学部附属病院
森 拓也 特定助教
参加者
医学部附属病院
渡邉 卓也 特定講師
研究者の本棚
本出展の参加研究者がお勧めする本をご紹介。
今ハマっている本（誰かとこの本について話したい）
自分の研究に関連して紹介したい本
みんなの研究倫理入門：臨床研究になぜこんな面倒な手続きが必要なのか
田代 志門
研究倫理とは何かを実例ベースで書かれており、研究者だけでなく、一般の方にも研究倫理を理解しやすくい本ですので、おすすめです。
相談事例から考える研究倫理コンサルテーション
松井 健志（監修・編著）/ 山本 圭一郎、伊吹 友秀、井上 悠輔（編著）
医学系研究に関する研究倫理上の相談事例をもとに様々な問題を解説する専門書籍で、生々しい事例の数々は類を見ないと思います。倫理審査側だけでなく、医学系研究に携わる方々や研究倫理を学びたい方にもおすすめです。
Rethinking Informed Consent in Bioethics
Neil C. Manson、Onora O’Neill
古い本なのですが、こんな昔から、インフォームドコンセント（IC）は共同意思決定のプロセスとして、信頼関係の構築に伴う、柔軟なICの考え方を学べて衝撃でしたので、おすすめしています。
