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LLMベースの下流利用リスク評価エンジン（GUARD-D-LLM） — GUARD-D-LLM: An LLM-Based Risk Assessment Engine for the Downstream uses of LLMs

田中専務

拓海先生、最近部下から『AIのリスク評価をちゃんとやらないとまずい』と言われて困っているんです。そもそも何をどう評価すればいいのか、勘所が掴めなくて。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回の論文は、実際の用途に即したリスクを自動で洗い出す仕組みを示していますよ。

田中専務

それは便利そうですけど、実務ではどこまで信用していいものなんですか。投資対効果が見えないと、稟議が通りません。

AIメンター拓海

要点を3つで整理しますよ。1) 導入効果は

AIBRプレミアム
パーキンソン病におけるMDS‑UPDRS定量化のためのコンピュータビジョン手法（AI WALKUP） / AI WALKUP: A Computer-Vision Approach to Quantifying MDS‑UPDRS... 前の記事 COVID-19検出のための空間スライス特徴学習の精査（A Closer Look at Spatial-Slice Features Learning for COVID-19 Detection） 次の記事

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